江小涓最新文章:数据、数据关系与数字时代的创新范式(1.7万字)

关联分析、知识图谱等数据挖掘方法可以挖掘数据间的更多关联模式,辅助知识发现。例如,以药理文本相似性为依据进行医学文献的数据挖掘,发现疾病治疗药物;计算模型(基于相关系数、方差分析、正态分布等统计方法)可以扩展数据审视维度,发现数据的更多特征、规律与趋势,谷歌利用搜索数据准确预测流感疫情就是经典案例;深度学习等技...

【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法

皮尔森相关系数是一种最简单的,能帮助理解特征和响应变量之间关系的方法,该方法衡量的是变量之间的线性相关性,结果的取值区间为[-1,1],-1表示完全的负相关(这个变量下降,那个就会上升),+1表示完全的正相关,0表示没有线性相关。PearsonCorrelation速度快、易于计算,经常在拿到数据(经过清洗和特征提取之后的)之后第...

2025年北京师范大学硕士研究生心理学入学考试大纲已公布

积差相关;等级相关;肯德尔和谐系数;点双列相关(二)一元线性回归七、参数估计与假设检验(一)参数估计:点估计;区间估计;标准误(二)假设检验的原理与步骤(三)常用的假设检验方法:t检验;Z检验;F检验(四)方差分析原理八、心理测量的基本概念(一)量表类型:称名量表;顺序量表;等距量表;比率量表(二)测验...

9月REITs市场小幅震荡回调,整体保持稳定运行态势 | 公募REITs市场...

为了进一步观察REITs与股债相关性的短期变化趋势,我们选取近30个交易日内的滚动相关性,由图6可见,最近30日,REITs与股票的滚动相关性系数走势强劲上行,相关性系数突破0点,正相关性在逐步增强,而与债券的滚动相关性系数持续向下,即近30日REITs走势与股票呈现正相关性,与债券呈现负相关。这一进步反映出目前REITs市场的...

HDBT-301频响阻抗法变压器绕组变形测试仪(二合一)的使用简述

测量方式:频响法、阻抗法均为三相自动测试。输出电压:Vpp-25V,测试中自动调整输出阻抗:50Ω输入阻抗:1MΩ(响应通道内置50Ω匹配电阻)扫频范围:10Hz-2MHz频率精度:0.001%扫频方式:线性或对数,扫频和点数可任意设置曲线显示:幅频曲线测量动态范围宽:-120dB～20dB供电电压:AC220V阻抗法测量电压:0～220V阻抗法...

临床研究的灵魂是统计学,浅谈个人学习统计学的经验与感想

这类分析对原变量的分布不作要求,属非参数统计方法(www.e993.com)2024年11月27日。其中最常用的统计量为Spearman(斯皮尔曼)秩相关系数,又称等级相关系数。Logistic回归一、多重线性回归模型用于分析一个连续性因变量与一组自变量之间的关系,但是若因变量为分类变量,那么因变量与自变量之间就丧失了这种线性关系,但是经过Logist变化,则将模型转变...

高频交易,足矣!_新浪财经_新浪网

下图的总结挺好的,相对于orderbook中市场价格,来判断订单aggressiveness程度和交易者类型的分布。Aggressiveness的意思是直接用marketorder来交易,形容非常迫切的想要吃掉orderbook上的订单;与之相对用limitorder来交易被称作passiveness,形容对时间不是那么敏感可以用挂单来完成交易。图里中间informedtraders指的是高频...

【国信策略】公司治理数据在 A 股投资中的实践

5.1相关性分析在进行实证分析之前,这里先对指标进行相关性分析,分别给出了各期相关系数和秩相关系数的平均值。从未来一期收益率与对数市值、盈利市值比、公司战略等指标的相关性来看:(1)未来一期收益率与对数市值正相关、与盈利市值比负相关表明,在样本期内,规模越小的股票、估值越低的股票,收益率越高,即存在规...

2022年数学建模国赛C题“古代玻璃制品的成分分析与鉴别”思路解析

最后对回归模型进行敏感性研究,可以通过改变回归模型中一个自变量来观察因变量的变化,预测结果变化的大小,得出敏感度系数,通过系数即可判断出敏感性程度,对分类结果的敏感性进行总结。1.线性回归模型建立建立多元线性回归方程求回归因子(自变量为化学成分,因变量为玻璃类型),在给定的化学成分下,,基于最小二乘法,使用...

数学建模方法——斯皮尔曼相关系数及其显著性检验

连续数据,满足正态分布,判断是否具有线性的相关性的时候使用皮尔逊相关系数较为合适,如果不满足条件的话,我们应该使用斯皮尔曼相关系数。2斯皮尔曼相关系数计算我们举一个身高和睡眠时间的例子来说明斯皮尔曼相关系数的计算方法,第一步我们需要将数据从小打到大的排列顺序并给出所属的等级,当两个数据的数值相等...