数据方差相同的时候,一次判别就可以,如左图所示;但如果方差差别较大,就是一个二次问题了,像右图那样。
在这项工作中,我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula,这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数
Heston模型是一种期权估值方法,它考虑到同一资产在给定时间交易的不同期权的波动性变化。它试图通过使用随机过程来模拟波动率和利率来重新创建市场定价。Heston模型的特点是将波动率函数的平方根包含在整个定价函数中。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数,通常称为边缘。在本视频中,我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数,并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它 。
长途电话通话时长 决定, 这5个指标是总量指标,说明一个城市的电信业务规模和电信通信业务发展水平
两个随机变量之间的相依性问题备受关注,相依性(dependence)是反映两个随机变量之间关联程度的一个概念
梯形公式表明:f(x)在[a,b]两点之间的积分(面积),近似地可以用一个梯形的面积表示。
知乎有人提问,R 和 Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析,哪个更好?
大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分
本文应用R软件技术,分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测
在本工作表中,我们将研究价格、收益率和波动性。波动性通常用收益率的均方差来衡量,例如夏普比率的分母,它被用作风险的衡量标准。我们将使用股票价格的平均对数收益率和波动性(对数回报的均方差)来模拟股票价格。
这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型(GLM)的扩展 。当然,当您使用光滑项拟合模型时,可能会发生许多复杂的事情,但是您只需要了解基本原理即可。
最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型 (GAMs)的研究报告,包括一些图形和统计输出。
Gamma 函数从它诞生开始就被许多数学家进行研究,包括高斯、勒让德等等,这个函数在概率论中无处不在,很多统计分布都和这个函数相关。
在这项工作中,我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula,这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数。然后,我使用该模型生成模拟值,并使用实际收益和模拟收益来测试模型投资组合的性能,以计算风险价值(VaR)与期望损失(ES)。
我们实际上可以近距离看。例如,在线性情况下,考虑使用Tweedie模型获得的斜率(实际上将包括此处提到的所有参数famile)
布朗运动的数学模型(也称为随机游动)也可以用来描述许多现象以及微小颗粒的随机运动, 如股市的波动和在化石中的物理特性的演变。
本文包含一些直观的示例来说明 copula 理论的核心概念。以下是脚本及其各自用途的简短列表:
线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的,并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述 。
matlab里和随机数有关的函数: (1) rand:产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数。 (2) randn:产生均值为0、方差为1的高斯白噪声。 (3) randperm(n):产生1到n的均匀分布随机序列。 (4) normrnd(a,b,c,d):产生均值为a、方差为b大小为cXd的 随机矩阵。
尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南,但对于初学者来说,这可能是很难理解的。
1.1 ∫−hhf(x)dx≈A−1f(−h)+A0f(0)+A1f(h) \int_{-h}^{h}f(x)dx\approx A_{-1}f(-h)+A_0f(0)+A_1f(h) ∫−hhf(x)dx≈A−1f(−h)+A0f(0)+A1f(h) 将f(x)=1,x,x2分别代入公式两端并令其左右相等,得将f(x)=1,x,x^2分别代入公式两端并令其左右相等,得将f(x)=1,x,x2分别代入公式两端并令其左右相等,得 {A−1+A0+A1=2h−hA−1+hA1=0h2A−1+h2A1=23h2 \left\{ \begin{array}{l} A_{-1}+A_0+A_1=2h \\ -hA_{-1}+hA_1=0 \\ h^2A_{-1}+h^2A_1=\frac{2}{3}h^2 \end{array} \right. ⎩⎨⎧A−1+A0+A1=2h−hA−1+hA1=0h2A−1+h2A1=32h2 解得A_{-1}=A_1=\frac{h}{3},A_0=\frac{4h}{3},所以所求公式至少有两次代数精度,又因为:
在本文中,我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。可以估计贝叶斯 层次模型的后边缘分布。鉴于模型类型非常广泛,我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型
,考虑平方根变换g(y)= \ sqrt {y} g(y)= y,则第二个等式变为
本文中,我们讨论了一个将Poisson过程与Wiener过程结合在一起的最佳算法的问题。实际上,为了生成泊松过程,我们总是习惯于模拟跳跃之间的持续时间。我们使用给定时间间隔内跳跃的均匀性,该条件取决于跳跃的次数。
对VaR计算方法的改进,以更好的度量开放式基金的风险。本文把基金所持股票看成是一个投资组合,引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性,构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险,并与其他VaR估计方法的预测结果进行比较。其次是将VaR引入到基金业绩评价中,构造RAROC指标来评价基金业绩,检验该评价指标的可行性。
当我们面对样本需要建立相应模型时,使用传统统计方法建立模型需要大量的样本数据,只有在样本量足够大时,该模型才具有一定的可靠性,而实际实验中,不一定每次实验都拥有足够大的样本,甚至是小样本,这时使用传统统计方法来建立出的模型,在可靠性方面就存在一定的局限,难以达到理想的效果(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较
,比如中心一元高斯模型,可以直接利用模型分布的观测变量,然后基于极大似然估计法,估计出这个模型的参数
时间序列分析是统计学中的一个主要分支,主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值
Some points 算法流程 R语言实现 选择最优的Eps值 自定义距离公式 DBSCAN优缺点 DBSCAN(Density-BasedSpatial Clustering of Applications with Noise),一种基于密度的聚类方法,即找到被低密度区域分离的稠密区域,要求聚类空间中的一定区域内所包含对象(点或其他空间对象)的数目不小于某一给定阈值。 Some points 一、两个参数。 1,距离参数(Eps) 2,邻域内点最少个数(MinPts) 二、根据基于中心的密度进行
很多数据集本身非常复杂,按照标准的建模流程难以进行合适的处理,因此,需要构建特别的模型,线性模型提供了一个灵活的模型框架,在此框架内,我们得以对上述大部分复杂数据集拟合模型。
最近我们被客户要求撰写关于主成分分析PCA的研究报告,包括一些图形和统计输出。 降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法,该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中,我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据
本文利用R语言的独立成分分析(ICA)、谱聚类(CS)和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。首先,分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析,得到了多个独立成分;其次,利用谱聚类方法将商店销量划分成了若干类,并将每个类的特征进行了提取;最后,利用 SVR模型对所有的商店销量进行预测。实验结果表明,利用 FastICA、 CS和 SVR模型能够准确预测商店销量。
R语言在作图时难免会用到公式,往途中添加标签公式的方法有很多,R基础包自带的expression函数就是一个,除此之外还有latex2exp可以在R语言中使用latex的命令来给图片添加公式。本文基于expression函数常用的命令从常用的运算符、大型运算、集合运算、希腊字母等方面给出常用的公式命令。
翻译了一篇博文,原文pdf可后台回复“最小二乘”下载。 当面试时问到最小二乘损失函数的基础数学知识时,你会怎么回答? Q: 为什么在回归中将误差求平方? A:因为可以把所有误差转化为正数。 Q:为什么
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数,通常称为边缘。在本视频中,我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数,并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
感谢水友们积极的提问,大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。通过对水友们问题的汇总,我们发现大多数水友存在一些R语言的应用误区,在此出一期关于该问题的解读。
c语言实现如下功能 输入全部文件名(绝对路径加文件名)得到,文件名,扩展名,文件长度
笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节、中介效应)、一个是随机性方向(固定效应、随机效应)。
本课题着眼于谱聚类在社会化推荐挖掘中的应用研究。谱聚类算法是基于图论的数据聚类算法,与其他聚类方法相比具有明显的优势:建立在谱图理论的基础之上;操作简单,易于实现;具有识别非高斯分布的能力,非常适用于许多实际应用问题。所以,谱聚类算法成为近几年来机器学习领域的一个新的研究热点,处理方法以及机器学习本身算法理论的学习和代码实现在各领域具有相同性,之后同学可以在其他感兴趣的领域结合数据进行分析,利用此课题所学知识举一反三。
今天我们给大家介绍下PCA,K-PCA以及ICA之间有什么关系,同时在R语言如何实现这几个模型。
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