8种数值变量的特征工程技术:将数值转化为预测模型的有效特征

方差稳定化:在真实数据集中,特征的方差通常随其幅度变化,这种现象称为异方差。这可能会影响许多算法的有效性。PowerTransformer有助于稳定方差,使其在特征值的不同范围内更加一致。关系线性化:一些算法,如线性回归,假设变量之间存在线性关系。PowerTransformer可以将非线性关系线性化,扩大这些模型在更复杂数据集上的适用性...

时间序列结构变化分析:Python实现时间序列变化点检测

例如制造工厂的一台机器因维修而临时停机,生产时间序列在维修期间会出现暂时性的低值。一旦机器恢复运行,生产水平预计会回到正常状态。方差变化方差的变化会导致时间序列离散程度的增加或减少,具有非恒定方差的时间序列通常被称为异方差序列。方差的变化同样可以是永久性的或暂时性的。方差的周期性变化是波动聚类现象...

高频交易,足矣!

他举了一个极端的例子:太阳黑子的出现与资产回报的可预测性之间存在统计显著的联系。这一节主要介绍统计套利在不同asset上的应用例子。下表列出了书里讨论的策略,这些选定的策略只是为了大致说明统计套利的概念,肯定还有许多其他的套利机会没有被写出来(都是各个PM用来吃饭的家伙)。2.1.1股票2.1.1.1Pairstra...

BAYESFLOW:使用可逆神经网络学习复杂随机模型

我们将BayesFlow的性能与以下能够进行摊销无似然推断的最新方法进行了比较:条件变分自编码器(cVAE)[35]、带有自回归流的cVAE(cVAE-IAF)[26]、带有异方差损失的深度推断(DeepInference)[41]、通过LSTM神经网络学习信息摘要统计量的近似贝叶斯计算(ABC-NN)[22]和分位数随机森林(ABC-RF)[43]。为了训练这些模型,我们...

IV和GMM相关估计步骤,内生性、异方差性等检验方法

一、解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性(解释变量内生性的Hausman检验:使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman检验的原假设为:所有解释变量均为外生变量,如果拒绝,则认为存在内生解释变量,要用IV;反之,如果接受,则认为不存在内生解释变量,应该使用OLS。

详解:7大经典回归模型

2.多元回归存在多重共线性,自相关性和异方差性(www.e993.com)2024年11月6日。3.线性回归对异常值非常敏感。它会严重影响回归线,最终影响预测值。4.多重共线性会增加系数估计值的方差,使得在模型轻微变化下,估计非常敏感。结果就是系数估计值不稳定5.在多个自变量的情况下,我们可以使用向前选择法,向后剔除法和逐步筛选法来选择最重要的自...

超高干货含量!VaR模型计算及压力测试方法|风险管理专题Vol.7

第二，确定市场因子的波动性模型，即确定市场因子的分布。第三，建立估值模型，即根据因子的波动性估计组合价值的波动性。其中，第二和第三部分是核心和难点。VaR的三种计算方法1、异方差法1）识别基本的市场因子，按照货币市场汇率决定的概念将货币组合中的每一种具体货币，映射为一系列只受单一市场因子影响的标准...

时间序列分析的模型应用 – 股价预测

经典时间序列模型是一系列统计模型,例如自回归模型(AR)、整合移动平均自回归模型(ARIMA),广义自回归条件异方差模型(GARCH),它们基于时间序列内的时间变化,并且适用于单变量时间序列,这些模型一般只适用于时间序列。1.2监督模型线性回归、随机森林、XGBoost这类经典的机器学习算法,虽然不是专门为时间序列分析而设...

7种回归分析方法,数据分析师必须掌握!

●多元回归存在多重共线性,自相关性和异方差性。●线性回归对异常值非常敏感。它会严重影响回归线,最终影响预测值。多重共线性会增加系数估计值的方差,使得在模型轻微变化下,估计非常敏感。结果就是系数估计值不稳定,在多个自变量的情况下,我们可以使用向前选择法,向后剔除法和逐步筛选法来选择最重要的自变量。

梦想照进现实,GodView推出搭载树脂阵列光波导的MR眼镜,现已启动...

异方差不确定性(Heteroscedasticuncertainty):这种不确定性取决于具体的输入数据。例如,对于预测图像中深度信息的模型,毫无特征的平面墙(Featurelesswall)将比拥有强消失线(Vanishinglines)的图像具有更高的不确定性。测量不确定性(Measurementuncertainty):另一个不确定性的来源是测量本身。当测量存在噪声时,不确定...