统计学最重要的10个概念【附Pyhon代码解析】|方差|平均值|正态...
方差越大,数据越分散。variance=np.var(data)print(f"数据:{data}")print(f"方差:{variance}")输出结果:数据:[2,4,6,8,10]方差:8.0方差为8.0,这是标准差(2.83)的平方。5.相关系数相关系数衡量两个变量之间的线性关系强度。它的值在-1到1之间,1表示完全正相关,-1表示完全负相关...
统计学入门:时间序列分析基础知识详解
在计算样本协方差时,我们将每个观测值与平均值之间的差除以n-1,类似于样本方差。对于自协方差则计算前一个观测值与当前观测值之间的样本协方差。公式如下:这里的h被称为滞后。滞后的X是前一个X值偏移了h位置。所以公式与协方差相同。自相关自相关也和相关一样,相关关系有如下公式。相关性将协方差除以变量...
方差与标准差
需要指出的是,从方差看,总体方差的分母为n,而样本方差的分母却为n-1(自由度),这是因为当我们用n-1为自由度的样本方差去估计总体方差时,它恰好是的无偏估计量。为什么样本标准差使用被称为自由度的n-1,而总体的标准差使用n呢?这是因为自由度是指一组数据中可以自由取值的个数,当样本数据的个数为n时...
6000字 AB-Test 基础指南!
我们做ABTest,“如果样本量足够大,那么Z检验和t检验将得出相同的结果。对于大样本,样本方差是对总体方差的较好估计,因此即使总体方差未知,我们也可以使用样本方差的Z检验”。[6],但正常来说,除非是长期的实验(0.5-1年),例如算法,会选择Z检验。正常的短期ABTest基本是实验1个月内甚至说1-2周,那么此时建议选...
扩散模型DDPM:先前向加噪后反向去噪从而建立噪声估计模型
更具体而言,正向扩散和逆扩散过程都是马尔可夫,唯一的区别就是正向扩散里每一个条件概率的高斯分布的均值和方差都是已经确定的(依赖于和),而逆扩散过程里面的均值和方差需要通过网络学出来,怎么个学法呢?1.有人可能要说,直接把上一节得到的移个项不就行了(先把带的项移到等式左边,然后所有项各自除以,最后...
一个生活实例解释概率论之”协方差“和”相关性“算法
n=观察次数两个变量x和y之间的协方差是每个项目的差异与其各自均值的乘积之和除以数据集中的项目数减一(www.e993.com)2024年10月24日。相关性如果我们想知道两个变量之间的关系有多强,我们可以使用相关性。协方差值可能会有所不同,因为数字的规模也不同。因此,相关性被用作将值从-1到1的协方差归一化的结果。我们将协方...
【华泰金工林晓明团队】4月因子配置:4月关注估值与量价类因子...
计算34个细分因子3月RankIC值,以及近12个月的月频RankIC值。将近12个月RankIC的均值除以标准差,得到近1年IC_IR。近期细分因子表现如下图所示。因子表现计算方法因子T月表现的计算方法可以简要描述为:1.以T-1月最后一个交易日为截面期,以全A股为股票池,计算附录一中10大类共34个细分因子值。对每一...
200 道经典机器学习面试题总结|权值|算法|范数|贝叶斯_手机网易网
1、LR是参数模型,SVM是非参数模型。2、从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是LogisticalLoss,SVM采用的是hingeloss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重。3、SVM的处理方法是只考虑SupportVectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器。而逻...
收藏| 总结经典的机器学习面试题|贝叶斯|范数|权值|算法_网易订阅
1、LR是参数模型,SVM是非参数模型。2、从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是LogisticalLoss,SVM采用的是hingeloss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重。3、SVM的处理方法是只考虑SupportVectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器。而逻...
用树模型提取分析师预期数据中的非线性alpha信息
1.提升树模型可以提取数据中的alpha信息,用模型预测值构建的策略在全时段样本中有效、稳定;2.提升树模型的预测值和线性模型预测值历史相关性均值为50%。两个模型呈现出不同的特点,相比较而言,线性模型更适合大市值股票,提升树模型则更均衡。3.等权使用提升树模型和线性模型,比单独使用线性模型效果更好,对...