12.16 25.标准库： （1）turtle库：Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形。 &n
转载
2024-01-04 10:14:54
70阅读
随机变量随机变量分为离散型随机变量与连续型随机变量离散型随机变量的概率计算公式为概率质量函数（PMF），统计图中的形状为离散概率分布连续型随机变量的概率计算公式为概率密度函数（PDF），统计图中的形状为连续概率分布常见的离散概率分布（概率质量函数PMF）有四种：伯努利分布 二项分布 几何分布 泊松分布学习步骤该分布有什么作用如何检验某随机事件是该分布如何计算该随机事件发生的概率如何使用Python
转载
2024-02-23 19:45:21
72阅读
【摘 要】伪随机数在计算机软件设计中有很广泛的用途。本文介绍了伪随机数生成的一般原理，以及利用ASP.NET Framework中提供的Random类及其方法来生成各种不同范围的满足各种要求的随机数。最后结合Web控件表单阐述了ASP.NET中的随机数在软件设计中的应用。 关键词 ASP.NET；伪随机数生成；Web; Random类 随机数在软件设计，尤其是在实践环境模拟和测试
转载
2024-04-24 07:15:23
78阅读
文章目录一、随机序列1、平稳序列2、非平稳随机序列二、ARMA模型1、自回归模型ARMA模型预测时间序列创建AR(2)模型创建一个MA(2)模型ADF检验白噪声检验ACF图和PACF图热力图定阶拟合ARMA(2,10)和预测 时间序列 白噪声平稳的非白噪声序列（AR\MA\ARMA）非平稳序列（差分——>ARIMA）单变量ts（ARMA——>GARCH）多变量（VAR——>M
转载
2023-10-22 21:44:21
262阅读
# 随机序列与Python编程
在数据科学、机器学习以及各种计算机应用中，生成随机序列是一项重要的技能。随机序列可以用来进行模拟、采样、以及许多其他统计分析。在这篇文章中，我们将深入探讨随机序列的概念，以及如何使用Python来生成和操作这些序列。最后，我们还将展示一个旅行图，帮助您理解随机序列在实际应用中的重要性。
## 随机序列的定义
随机序列是由一系列随机数构成的序列。与确定性序列不同
原创
2024-10-28 06:53:15
39阅读
# Python随机序列生成
## 简介
在编程领域中，生成随机序列是一项常见的任务。对于刚入行的开发者来说，可能不知道如何实现这个功能。本文将给出一个简单的流程，以及每一步所需的代码示例，帮助初学者了解如何在Python中生成随机序列。
## 流程图
下面是生成随机序列的流程图，用于帮助理解整个过程。
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B[导入random模块
原创
2023-12-22 07:36:14
93阅读
题目描述： 每次随机生成1个[-100,100]之间的整数，共生成10个整数加到列表中，对列表元素进行排序，使输出结果为：正数在前，从大到小排列，负数在后，从小到大排列。 Python 列表排序一、生成随机列表二、正负数分离三、列表排序附录 一、生成随机列表随机从-100到100之间抽取10个数，生成一个列表。list=[]
for i in range(10):
list.append(
转载
2023-06-30 10:31:09
92阅读
作者：xiaoyu圣人曾说过：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。再好的模型，如果没有好的数据和特征质量，那训练出来的效果也不会有所提高。数据质量对于数据分析而言是至关重要的，有时候它的意义会在某种程度上会胜过模型算法。本篇开始分享如何使用Python进行数据分析，主要侧重介绍一些分析的方法和技巧，而对于pandas和numpy等Pyhon计算包的使用会在问题中提及，
目录时间序列分类： 平稳时间序列的检验： 平稳时间序列的随机性检验： 总结精华（讲了这么多的目的和最终怎么用）：总之，我们拿到一个时间序列，我们要做两个检验：1：平稳性检验：a:时序图法 b:自相关法2：纯随机性假设检验：LB检验Python实例：时间序列分类：1：时间序列分为平稳时间序列和非平稳时间序列。其中平稳时间序列又分为严平稳时间序列和宽平稳时间序
转载
2024-04-17 12:59:56
363阅读
# 随机游走检验及其Python实现
## 引言
随机游走是一种经典的数学模型，用于描述在离散的空间中随机移动的行为。它在各个领域都有广泛的应用，如金融学、物理学、生态学等。随机游走检验是用于检验时间序列是否具有随机游走性质的统计方法，它能够帮助我们判断一个数据序列是否具有趋势性。
在本文中，我们将介绍随机游走检验的概念和原理，并使用Python编程语言实现一个简单的随机游走检验算法。
#
原创
2023-11-01 09:36:38
112阅读
# Python序列自相关检验入门指南
自相关检验是一种用于检测时间序列数据中是否存在显著的自相关性的方法。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行序列自相关检验，包括流程、代码示例及其相关注释，帮助新手快速上手。
## 流程概述
以下是进行自相关检验的基本步骤：
| 步骤 | 内容 |
|------|--------------------
一、数据取样 1、资料完整无缺，各类指标项齐全
2、数据准确无误，反映的都是正常状态下的水平
对获取到的数据可以在从中进行抽样操作： ①随机抽样
②等距抽样
③分层抽样
④从起始顺序抽样
⑤分类抽样
二、数据探索 数据抽样多少是带着人们对如何实现数据挖掘目标的先验认识进行操作的。
当我们拿到一个样本数据集后，它是否能达到我们原来的设想、样
对比python中random.sample()方法可以随机地从指定列表中提取出N个不同的元素，列表的维数没有限制。有文章指出：在实践中发现，当N的值比较大的时候，该方法执行速度很慢。可以用numpy random模块中的choice方法来提升随机提取的效率。（有问题，从该文章看不出来random.sample方法比choice方法慢多少，我自己仿真倒是发现random.sample方法比choi
转载
2024-02-23 10:40:07
142阅读
前言交叉验证是帮助机器学习模型选择最优超参数的有用程序。它对于较小的数据集特别有用，因为这些数据集没有足够的数据来创建具有代表性的训练集、验证集和测试集。简单地说，交叉验证将单个训练数据集拆分为训练和测试数据集的多个子集。最简单的形式是k-fold交叉验证，它将训练集拆分为k个较小的集合。对于每个分割，使用k-1个集合的训练数据训练模型。然后使用剩余数据对模型进行验证。然后，对于每一次拆分，模型都
转载
2023-12-17 12:14:04
128阅读
在处理“Python随机子序列”问题时，随机性的引入考验着我们对算法设计和应用的理解。随机子序列的选择不仅要求高效的实现，还影响着程序的性能表现。接下来将通过复盘记录的方式，展示我们在解决这一问题过程中所经历的各个阶段。
## 背景定位
在大数据场景下，随机子序列的应用相当广泛。例如，在推荐系统中，我们需要随机选择用户的历史行为数据以产生更加个性化的推荐。然而，实现这一功能时，初始的技术痛点主
平稳时间序列以及MATLAB相关工具箱学习笔记概念（1）平稳序列即序列的均值是个常数，与序列长度、起始位置无关。 直观看上去，该序列类似于围绕某一个值上下波动（该值为平稳序列均值）。（2）平稳白噪声序列所谓噪声，可以理解为一种非周期性的扰动。由于其自协方差函数值为0，于是其各序列值没有任何相关关系，所以说平稳白噪声序列是一段没有记忆的平稳序列。 在MATLAB中可用如下代码生成高斯分布下的平稳白噪
转载
2024-05-31 20:18:14
372阅读
单位根过程是特征方程含有单位根的数据序列，如随机游走模型就是一个单位根过程，它的特征方程为，其根为。检验数据序列是否存在单位根的方法是DF检验。1 随机游走过程的自相关系数1.1 理论推导若，其中，则与的相关系数绝对绝对值为1，这是一个很自然的推论，但在时间序列分析中却并非如此。对于：当时，序列为AR(1)平稳序列，其自相关系数为，可知与的（自）相关系数即，其绝对值小于1；而当时，序列为随机游走过
转载
2023-10-10 07:14:21
150阅读
⭐️ 时间序列数据主要是根据时间先后，对同样的对象按照等时间间隔收集的数据，比如每天的平均气温、每月的销售额等。⭐️ 一般地，对任何变量做定期记录就能构成一个时间序列。⭐️ 针对时间序列数据，分析流程大致如下：识别序列是否是非随机序列，若是，则进一步观察其平稳性若非平稳，则将其处理为平稳的序列根据识别出来的特征建立模型对模型进行参数估计判断模型的残差序列是否为白噪声序列用该模型进行预测前两步，都是
转载
2023-10-19 15:45:48
65阅读
滑动t检验 时间序列 python
在数据分析和统计建模的领域，滑动 t 检验是一种用来评估时间序列数据中两组样本均值差异的方法。它在金融市场、气象学以及任何需要监测数据变化的领域都具有重要的业务影响。例如，在金融交易策略的优化过程中，通过滑动 t 检验可以动态监测收益率的变化，以及时调整策略，从而最大化利润。
```markdown
> 用户反馈：我们在对交易数据做回测时，发现动态滑动t检验
《异常检测——从经典算法到深度学习》0 概论1 基于隔离森林的异常检测算法 2 基于LOF的异常检测算法3 基于One-Class SVM的异常检测算法4 基于高斯概率密度异常检测算法5 Opprentice——异常检测经典算法最终篇6 基于重构概率的 VAE 异常检测7 基于条件VAE异常检测8 Donut: 基于 VAE 的 Web 应用周期性 KPI 无监督异常检测9 异常检测资料汇总（持续
