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
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
在教师节之际我们上了基于模型诊断的课程。老师讲述基于模型的诊断过程。大致分为三个阶段：假设产生，假设测试，假设辨别。 假设产生基本任务：已知一个差异，决定出哪些部件可能失灵能够导致该差异。好的产生器的标准：完备的：能够产生出所有可能的假设；非冗余的：能够对每一假设只产生一次；有知识的：几乎不产生那些最后被证实为不正确的假设。当有多个差异时，首先对每一个差异都产生一个可疑部件集，若为但故障诊断
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2024-06-11 05:36:46
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根据官方文档1.locals() 返回包含当前作用域的局部变量的字典。 2.globals() 返回包含当前作用域的全局变量的字典。3.vars([object])返回值与locals()相同。调用该参数(model, class, instance)中自带的__dict__属性。object.__dic
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2024-09-09 08:58:06
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计量经济学方法（An Econometric Approach）下的VaR计算 目录 1 基于innovation服从高斯分布下的算法——将ARMA序列转化为MA(∞)序列1.1 unit root检验与处理对于非平稳时间序列，我们可以从它的ACF图就能判断，即会存在很大的相关性。但判断其是否需要差分等处理则需要用更正式的统计检验。之所以要求序列平稳
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2024-04-28 15:48:05
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摘自《百面机器学习》第二章 模型评估内容第一节 评估指标的局限性介绍了 准确率（Accuracy），精准率（Precision），召回率（Recall），均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）以及 F1-Score接下来来讲讲各个评估指标的优缺点：Accuracy：分类问题中最简单最直观的评价指标，缺点在于，当不同类别的样本比例非常不均衡时，占比大的类别
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2024-07-06 06:15:56
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title: “Value at Risk estimation using GARCH model” author: “Ionas Kelepouris & Dimos Kelepouris” date: “July 6, 2019” output: html_document: fig_height: 7 fig_width: 10 highlight: tango toc: yesk
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2023-07-17 22:10:17
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类别型特征Onehot encoding长度为K的数组上的一个K编码。基本方法：与大多数线性算法一起使用删除第一列可避免共线性稀疏格式对内存友好大多数当前实现都不能优雅地处理缺失的、看不见的变量例子： Hash encoding“OneHot-encoding”是否具有固定长度的数组避免极其稀疏的数据可能会引入碰撞可以重复使用不同的散列函数和包结果，以获得精确的小凹凸碰撞通常会降低结果，
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2024-07-31 17:14:35
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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
#
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2024-01-31 22:57:35
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推荐理由：本文概括了使用向量自回归模型(VAR)的若干操作要点，每一点都是经验的总结，也都是新手容易踩坑的地方。向量自回归(VAR,Vector Auto regression)常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。VAR方法通过把系统中每一个内生变量，作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而回避了结构化模型的要求。Engle和Granger(19
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2023-12-20 06:07:32
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[模型优化]模型欠拟合及过拟合判断、优化方法 一、模型欠拟合及过拟合简介模型应用时发现效果不理想，有多种优化方法，包含： 添加新特征增加模型复杂度减小正则项权重获取更多训练样本减少特征数目增加正则项权重 具体采用哪种方法，才能够有效地提高模型精度，我们需要先判断模型是欠拟合，还是过拟合，才能确定下一步优化方向。
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2024-09-01 23:15:51
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格兰杰检验 协整检验 误差修正模型相关
个人觉得正确的顺序是：先对单变量进行单位根的DF或ADF检验，后者更佳；
然后根据各变量的单整阶数进行如下操作：
1、若各变量是平稳的，可直接进行Granger因果检验；
2、若各变量是同阶单整的，进行EG或者Johansen协整检验；差分后进行Granger因果检验；
3、若变量是不同阶单整
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2023-12-05 13:52:34
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MTV模型Django的MTV分别代表： Model(模型)：负责业务对象与数据库的对象(ORM) Template(模版)：负责如何把页面展示给用户 View(视图)：负责业务逻辑，并在适当的时候调用Model和Template
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
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2023-08-13 22:05:27
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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
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2024-04-21 14:14:13
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在时间序列进行预测时， ARIMA可用于单一变量（比如GDP增长率）的预测，如果需要同时考虑几个变量的预测时（比如GDP增长率、失业率、储蓄率），此时可考虑分别针对研究变量进行，即多次重复进行。通常情况下同一系统的几个研究变量之间均有着相互依旧关系，因而为更好的利用各变量的此类关系，此时可以使用VAR模型（Vector autoregressive model）进行多变量预测。VAR模型的构建流程
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2023-05-19 16:15:21
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# 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
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# 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
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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
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2024-05-28 10:02:05
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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
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2023-07-27 20:13:54
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