statsmdels.tsa 模块中的 VAR 类。import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")学习# encoding: gbkimport pandas as pd
import numpy as np
import arrow
import re
import matplotlib.pyplot as plt
import time
#
转载
2024-01-31 22:57:35
14阅读
前言在上一篇文章《机器学习简单线性回归模型》中我们讲解分析了Python机器学习中单输入的线性回归模型，但是在实际生活中，我们遇到的问题都是多个条件决定的问题，在机器学习中我们称之为多元或多输入的问题，在性回归分析中，通常也都是多输入的问题。下面我们就来简单的分析一下多元情况下的线性回归分析问题。多元回归模型我门首先看一个运输公司的运输时间的数据实例：上表中的数据是运输公司的运输时间和运送英里数、
转载
2023-07-04 23:00:02
229阅读
day12知识补充json模块第三方模块requests模块xml知识补充1、python内部为我们也提供很多全局变量
2、在 .py 文件里面；使用 vars() 可以查看python为当前 .py 文件提供的所有的全局变量
3、创建一个空的 .py 文件；使用 vars()；查看全局变量
主要的：
1、 __doc__：.py 文件的注释扩展：
文件的注释；在一个文档的开头用三个
转载
2023-08-13 22:05:27
53阅读
流畅的Python读书笔记(二)数据模型 文章目录流畅的Python读书笔记(二)数据模型如何使用特殊方法一个模拟二维向量的自定义类字符串表示形式算术运算符重载自定义布尔值特殊方法一览本篇小结参考资料 上一篇文章介绍了特殊方法，根据之前的介绍，可以简单归纳出特殊方法的作用，即 当用户使用某些Python内置的函数时，由解释器隐式调用的方法。特殊方法的存在是为了被 Python 解释器调用的，你自
转载
2024-04-21 14:14:13
43阅读
# Python VAR模型预测入门
在时间序列分析中，向量自回归（VAR，Vector Autoregression）模型是一种广泛应用的方法，它可以用于研究多个变量之间的关系，并进行未来值的预测。本文将介绍如何使用Python的`statsmodels`库来构建和应用VAR模型，并通过代码示例帮助读者更好地理解。
## 什么是VAR模型？
VAR模型是一种多变量时间序列模型，它通过线性组
原创
2024-07-31 03:35:48
283阅读
# Python中var模块实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Python中实现"var"模型。以下是整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的模块 |
| 步骤2 | 定义数据集 |
| 步骤3 | 创建var模型 |
| 步骤4 | 拟合模型 |
| 步骤5 | 可视化结果 |
| 步骤6 | 进行预测 |
原创
2023-10-29 09:18:09
264阅读
若是论正经的变量声明关键词，不抬杠那些 function 、class 等，在 ES6 之后，存在三个constletvar推荐程度从上至下var 作为一名老牌选手，陪着 JavaScript 出生到现在，但是它是存在问题的，当然在 ES6 之前，那是没得选，毕竟是声明变量唯一的存在触目可及的一些问题提升全局属性重复声明没有块级作用域提升使用 var 声明时，会将声明语句提升至当前作用域的顶部，这
统计建模与R软件-第五章 假设检验5.1正常男子血小板计数均值为\(225*10^9/L\)，今测得20名男性油漆工人的血小板计数值（单位：\(10^9/L\)）:220,188 ,162 ,230 ,145 ,160 ,238 ,188 ,247 ,113,126 ,245 ,164 ,231 ,256 ,183 ,190 ,158 ,224 ,175。问油漆工人的血小板计数与正常成人男子有无差
# Python多元线性模型
## 引言
多元线性模型是一种用于预测一个因变量与多个自变量之间关系的统计模型。在数据分析和机器学习领域，多元线性模型是一种常见且强大的工具。Python提供了许多库和工具，使得构建和训练多元线性模型变得非常简单。
本文将介绍多元线性模型的基本概念和原理，并使用Python代码示例演示如何构建和训练一个多元线性模型。
## 多元线性模型的基本原理
多元线性模
原创
2023-11-12 05:05:13
64阅读
# Python多元预测模型实现指南
## 引言
在数据分析和机器学习领域中，多元预测模型是一种常用的技术，可以根据多个自变量来预测一个或多个目标变量的值。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库和工具来实现多元预测模型。本文将介绍如何使用Python实现一个简单的多元预测模型。
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现多元预测模型的整体流程。下面的表格展示了该流程的几个关键步骤
原创
2023-08-10 19:03:58
630阅读
1. urllib模块库Urllib是python内置的HTTP请求库，urllib标准库一共包含以下子包：urllib.error 由urllib.request引发的异常类
urllib.parse URL解析组件
urllib.request 用于打开网址的可扩展库。
urllib.response urllib使用的响应类。
urllib.robotparser
转载
2024-09-10 19:17:15
41阅读
理解garch模型
Garch小声逼逼一句，学长有毒吧~~让我进金融的东东，我懂个锤子?金融时间序列金融资产的波动是一个非常重要的概念，它与资产的风险直接相关，因此对资产的波动模式进行建模是量化投资中的一个重要课题。一般来讲，波动建模有以下量化投资方向的应用：
期权定价：波动率是影响期权价值的重要因素；
风险度量和管理：在VaR的计算中波动率是主要影响因
转载
2023-07-27 20:13:54
10阅读
导航VaR模型案例：AAPL历史模拟法参数模型分析法非参数bootstrapMonte-Carlo模拟计算参考资料 VaR模型在险价值Value-at-risk的定义为，在一定时期内，一定的置信水平下某种资产组合面临的最大损失，公式为 在持有组合时期内，给定置信水平下，该组合的最大损失不会超过VaR，使用VaR进行风险衡量时，需要给定持有期和置信水平，巴塞尔协会规定持有期标准为10天，置信水平为
转载
2024-05-28 10:02:05
72阅读
前言contextvars:是Python提供的用于存放上下文信息的模块，支持asyncio，可以将上下文信息无感地在不同的协程方法中传递。contextvars模块主要有两个类：ContextVar和Context，Context可以是一个map，map的键是ContextVar。不同方法中的上下文传递实际上是通过拷贝Context来实现的。本文主要介绍contextvars模块的基本用法、底层
转载
2023-12-21 12:37:40
78阅读
向量自回归 (VAR) 是一种随机过程模型，用于捕获多个时间序列之间的线性相互依赖性。 VAR 模型通过允许多个进化变量来概括单变量自回归模型（AR 模型）。VAR 中的所有变量都以相同的方式进入模型：每个变量都有一个方程式，根据其自身的滞后值、其他模型变量的滞后值和一个误差项来解释其演变。 文章目录一、简介二、VAR模型公式背后的直觉三、在Python中构建VAR模型3.1 导包3.2 导入数据
1. 多元线性回归定义在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
我们现在介绍方程的符号，我们可以有任意数量的输入变量。这些多个特征的假设函数的多变量形式如下：hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+
转载
2023-08-10 13:56:31
262阅读
文章目录习题13：参数、解包、变量习题14：提示和传参习题15：读取文件习题16：读写文件习题17：更多文件操作 习题13：参数、解包、变量笔记：所谓脚本，就是你写的.py代码。
“import”语句. 这是你将 python 的功能引入你的脚本的方法。
argv 是所谓的**“参数变量(argument variable)”**，是一个非常标准的编程术语。在其他的编程语言里你也可以看到它。这个
转载
2023-09-25 18:44:04
119阅读
对应《0基础入门学习python》的1~4章缩进：python对缩进有严格的限制，缩进兼职C的大括号（包含代码片段），缩进不正确会报错分号：python在句末不用写分号变量：python变量无需声明，自动根据值来匹配变量的数据类型var = '变量无需声明数据类型'
print(var)字符串：● 同JavaScript，可用单或双引号包含 ● 原始字符串：在字符串前加r，则字符转中无需使用转义符
转载
2023-10-09 10:46:44
165阅读
1.文章主要内容文章主要介绍了动态因子模型的理论与应用。主要讲述了动态因子模型的三个分支： 1.动态因子模型的预测：是一种大模型预测的形式，AR模型预测仅基于自身趋势的预测，SVAR可以加入其他变量，进行动态预测，但是SAVR模型加入过多变量会受到自由度限制。因此，当考虑一个因素受到多种因素共同影响时（因子数量应该大于多少，书中未提出衡量标准），应该考虑使用动态因子模型进行预测。 2.FAVAR模
转载
2024-06-07 17:03:10
101阅读
方差
变异量（数）（Variance），应用数学里的专有名词。在概率论和统计学中，一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差，恰巧也是它的二阶累积量。方差的算术平方根称为该随机变量的标准差。
标准差才是变量离其期望值的距离，方差应该是距离的平方
以下的所有定义，都有平均值EX,其实在实际中很多
