#ABS函数主要功能：求出相应数字的绝对值。格式：ABS(number)参数说明：number代表需要求绝对值的数值或引用的单元格。应用举例：如果在B2单元格中输入公式：=ABS(A2)，则在A2单元格中无论输入正数(如100)还是负数(如-100)，B2中均显示出正数(如100)。特别提醒：如果number参数不是数值，而是一些字符(如A等)，则B2中返回错误值“#VALUE！”。#AVE
统计学中的均值、方差、协方差 刚开始写blog，研一弱鸡一只，看东西也是看了就忘，所以就打算记点东西，加油叭~ 随机变量的数字特征： （1）均值： 描述一维随机变量，表明信息是有限的。 （2）方差、标准差： 描述一维随机变量的数据的“散布度”。 （3）协方差：度量两个随机变量关系的统计量。方差的定义：协方差定义：代表了两个随机变量是否同时偏离均值。一般都用后面那个协方差公式。 协方差物理
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2024-04-15 14:43:15
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目录统计函数:Numpy 能方便地求出统计学常见的描述性统计量一：Numpy中统计函数--平均值求平均值二：Numpy中统计函数--中位数中位数 np.median平均数和中位数的区别三：Numpy中统计函数--标准差求标准差ndarray.std()四：Numpy中统计函数--方差求方差ndarray.var()标准差和方差的区别五：Numpy中统计函数--最大最小值求最大值： ndarray.
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2023-09-30 20:42:52
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一、统计学基本概念：均值、方差、标准差统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述：均值：方差：标准差：均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的。方差（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方
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2023-11-27 15:28:35
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1.前言看论文的时候又看到了协方差矩阵这个破东西，以前看图像处理的书籍的时候就特困扰，没想到现在还是搞不清楚，索性开始查协方差矩阵的资料，恶补之后决定马上记录下来。2.拼出身—统计学的定义学过概率统计的孩子都知道，统计里最基本的概念就是样本的均值，方差，或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本的集合X={X1,…,Xn}，依次给出这些概念的公式描述，这些高中学过数学的孩子都应该知道吧，一带而
from __future__ import print_function
# 均值计算
data = [3.53, 3.47, 3.51, 3.72, 3.43]
average = float(sum(data))/len(data)
print(average)
#方差计算
total = 0
for value in data:
total += (value - avera
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2023-06-20 10:18:43
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## Hive 均值方差
在大数据处理中，Hive 是一种基于 Hadoop 的数据仓库基础设施，它提供了一种类似于 SQL 的查询语言，用于分析和查询存储在 Hadoop 分布式文件系统中的数据。Hive 的强大之处在于其能够处理大量的结构化和半结构化数据，并将其转化为可查询的形式。在 Hive 中，我们可以使用内置的函数和操作符来进行计算和分析，本文将介绍如何使用 Hive 计算数据的均值和
原创
2023-12-18 12:53:25
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马氏资产组合理论意义重大，但是在其假设过于严苛，有以下几点不足：第一，理性人假设。理性人假设不符合实际投资者行为，人是有非理性因素的，现实的投资者至多为有限理性，而做不到完全理性，因为投资者会存在一定的认知偏差。第二，假设投资者是风险厌恶的。假设投资者是风险厌恶的，他们对风险的态度是相同的，但是实际中，有的人却既买保险，又买股票，风险偏好和风险厌恶的两种特征在同一投资者身上体现。第三，风险度量存在
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2023-12-10 16:26:54
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一组数求期望（均值），不是对每个数求均值，而是第一轮是将元素以及重复次数整理出来， 二轮才是将求元素的均值： 如上，可以看到mean的值和arr.mean是一致的。重复的元素其实只是会计算一次。概率中的讲的元素也是特征元素（重复的元素只算一个特征元素）；这是按照概率定义那种方式来计算（元素*概率再求
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2018-11-11 21:29:00
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介绍均值—方差模型是由H.M.Markowitz（哈里·马科维茨）在1952年提出的风险度量模型，这是现代资产配置的起点。马科维茨把风险定义为期望收益率的波动率，首次将数理统计的方法应用到投资组合选择的研究中。这种模型方法使相互制约的目标能够达到最佳的平衡效果。其最有名的应用者是耶鲁大学校友捐赠基金主理人斯文森。 耶鲁大学教育基金的资产数量及配置变
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2023-07-07 10:44:09
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Liu(2009)发现高频协方差矩阵应用在投资组合中的效果和组合权重更新的频率有关。马科维茨的均值方差模型有三个假设： 1.假设市场五交易成本和税收，市场流动是充分的，资本市场有效 2.不考虑背景风险和投资者负债的呢因素对投资者的影响 3.投资者行为是理性的，同时是风险厌恶的。Fleming和kirby(2003)指出，基于高频协方差矩阵的投资组合的风险要低于基于低频协方差矩阵的投资组合风险
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2023-08-21 20:06:20
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投硬币的例子，均值和方差怎么算的假设我们抛一枚公正硬币，正面朝上的概率为p=0.5，反面朝上的概率也为p=0.5，且每次投掷是独立的。则这个随机变量的概率分布可以表示为：f(x) = 0.5, x = 正面或反面 0, 其他情况其中，x表示投掷结果。根据定义，该随机变量的均值和方差可以分别计算为：均值μ： 读法：miuμ = E(X) = ∑xf(x) = 0.5正面 + 0.5反面 = 0.5方
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2023-12-11 11:57:23
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Portfolio在金融投资理论中占有非常重要的地位，Markowitz根据每一种证券的预期收益率、方差和所有证券间的协方差矩阵，得到证券组合的有效边界，再根据投资者的效用无差异曲线，确定一组Portfolio。Markowitz均值方差模型为：min sigma^2=X'MXmax E(r)=X'Rs.t. x1+x2+...+xn=1其中，R=(R1,R2,...,Rn)';Ri=E(ri)是
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2023-12-18 19:15:12
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Python求一组数据的均值，方差，标准差 代码如下：def get_mean_var_std(arr):
import numpy as np
#求均值
arr_mean = np.mean(arr)
#求方差
arr_var = np.var(arr)
#求标准差
arr_std = np.std(arr,ddof=1)
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2023-05-28 17:49:06
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--聚合函数 use pubs go select avg(distinct price) --算平均数 from titles where type='business' go use pubs go select max(ytd_sales) --最大数 from titles go use pubs go select min(ytd_sales) --最小数 from titles go
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2024-08-03 17:50:02
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# Hive计算均值和方差的科普文章
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以让用户用SQL-like的语言对大规模数据进行查询和分析。在处理数据的过程中，均值（Mean）和方差（Variance）是两个重要的统计量，用于描述数据的集中趋势和离散程度。本文将介绍如何在Hive中计算均值和方差，并提供相应的代码示例。
## 1. 均值与方差的定义
在统计学中，均值（Mean）是数据集
## Python均值方差图实现
### 简介
在数据分析和统计学中，均值方差图是用于可视化数据集的中心趋势和离散程度的图表。它可以帮助我们更好地理解数据的分布情况，以及数据的偏离程度。
本文将教会你如何使用Python实现均值方差图。首先，我们将介绍整个实现流程，然后详细解释每一步需要做什么，并提供相应的代码。
### 实现流程
下面是实现“Python均值方差图”的步骤：
| 步骤 |
原创
2023-10-14 13:13:39
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【算法】-001 数据处理-均值、方差、协方差、相关系数 最近在项目中需要对数据进行简单处理，要求计算数据的均值、方差、相关系数等数据关系。 【算法】-001 数据处理-均值、方差、协方差、相关系数1、 均值2、 方差3、 标准差4、 协方差5、 相关系数 1、 均值 这里数据的均值只的是数据的算术均值(Arithmetic Mean),只所有数据之和再除以数据的个数，反应的是数据集中趋势的一
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2024-08-12 17:57:27
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再上代码。# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
# Random seed
np.random.seed(123)
## NUMBER OF ASSETS
n_assets = 4
## NUM
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2024-03-18 09:51:43
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代码import numpy as np
# 使用numpy求均值、方差、标准差
def tc03():
data = [10.1, 10.0, 10.2, 9.8, 9.9]
mean = np.mean(data)
var = np.var(data)
std_var = np.std(data)
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2023-05-27 17:19:47
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