一、标准建模语言UML概述面向对象的分析与设计(OOA&D)方法的发展在80年代末至90年代中出现了一个高潮,UML是这个高潮的产物。它不仅统一了Booch、Rumbaugh和Jacobson的表示方法,而且对其作了进一步的发展,并最终统一为大众所接受的标准建模语言。1. 标准建模语言UML的出现公认的面向对象建模语言出现于70年代中期。从1989年到1994年,其数量从不到十种增加到了五
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 #
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
58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
# 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
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
转载 6月前
4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
# Pythonvar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
266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
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
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
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
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
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
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
# 使用Python构建VAR模型的入门指南 在时间序列分析中,向量自回归(VAR模型是一种强大的工具,用于捕捉多个时间序列间的线性关系。本文将指导您如何在Python中建立VAR模型。我们将逐步进行,确保您能清晰理解每一步的具体操作。 ## 实现流程 下面是实现VAR模型的流程,您可以根据该流程逐步进行操作。 | 步骤 | 描述
原创 8月前
319阅读
\xi _{i}=\sum _{j=1}^{N} w_{j}^{(i)}\delta (C_{j}(x_{j})\neq y_{j})ξi=∑j=1Nwj(i)δ(Cj(xj)=yj)\delta \left ( \right)δ()是一个indicator函数,当函数的条件满足的时候函数值为1;即,当弱分类器\alpha _{i}=\frac{1}{2}ln\frac{1-\varepsilo
# Python模块实现VAR模型 作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何在Python中实现VAR(向量自回归)模型。下面是整个过程的步骤: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 数据准备 | | 2 | 模型选择 | | 3 | 模型拟合 | | 4 | 模型诊断 | | 5 | 模型预测 | ## 1. 数据准备 首先,你需要准备好你的数据集。确保数据集包
原创 2024-04-23 03:32:17
593阅读
如果你用MVC写过程序,那么你应该知道ViewBag这个用于前后台的数据传递工具,那么你是否对ViewBag的用法感到过疑惑呢? ViewBag.Mode1l=new object(); ViewBag.Model2=new object(); ViewBag.Model3=new object(); ......  我们知道,在使用对象属性的时候要先申明(即这个对象的类中已经定义了这个属性)
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5