RV的统计性质初探(上):实证成果回顾

4.收益的日内协方差(cov_i_j)和日内相关性(corr_i_j),即当日标的i和标的j日内5分钟收益的皮尔森相关系数,在计算Covariance同样假设各自均值为0。为便于讨论,我们将上述测度笼统地称为RealizedVolatility(RV)。在探讨具体某一项测度的性质时,我们会具体阐明其简称。用高频收益序列还原真实波动率的理论基础作者...

发布两大科研成果,PMPM偏偏把中国年轻肌肤研究透

美国学者玛格丽特·马克和卡罗·S·皮尔森提出的“品牌原型”理论认为,有生命力的长寿品牌是具有人格原型的。PMPM偏偏就是一个典型的探索家人格。品牌的市场定位、价值差异、品牌形象、沟通策略等都围绕“勇敢探索、执着实现”的内核而展开,建设出来一个非常鲜活、真实的品牌“人格”,而非单薄的品牌“人设”。而《FBe...

AI助力脑机接口研究,纽约大学神经语音解码技术,登Nature子刊

研究结果表明，ResNet模型在所有模型中表现最佳，在48位参与者中达到了最高的皮尔森相关系数（PCC），非因果和因果的平均PCC分别为0.806和0.797，紧随其后的是Swin模型（非因果和因果的平均PCC分别为0.792和0.798）（图2a）。通过STOI+指标的评估也得到了相似的发现。解码模型的因果性对大脑-计算机接口（BCI）应...

纽约大学团队提出基于深度学习和语音生成技术的脑电-语音解码

研究结果表明,ResNet模型在所有模型中表现最佳,在48位参与者中达到了最高的皮尔森相关系数(PCC),非因果和因果的平均PCC分别为0.806和0.797,紧随其后的是Swin模型(非因果和因果的平均PCC分别为0.792和0.798)(图2a)。通过STOI+指标的评估也得到了相似的发现。解码模型的因果性对大脑-计算机接口(BCI)应用具有重大意义:...

无需参考答案即可自动评分!声通科技全开放英语口语评测系统正式发布

自由表达是口语学习的终极目标。无需教研老师提供参考答案,我们的全开放评测API即可全面评估你的英语口语水平。以雅思口语为例,我们的评分维度全面、精准。业界常用皮尔森系数(Pearson’sR)衡量算法相关性,取值范围在-1到1之间,皮尔森系数越高,和专家打分越相近,而我们内部测试集的所有开放题型皮尔森相关系数都达...

【广发金融工程】再谈地理关联度因子研究-多因子Alpha系列之四十四

首先,对于股票i与全部N个股票j,利用R_i^+公式对其日度收益序列进行调整,也就是将负日度收益调整为0(www.e993.com)2024年11月27日。其次,根据行业相关系数因子构造步骤,得到行业相关系数拆解因子INDUCORRP_(i,t)。其余三种行业相关系数拆解因子(INDUCORRN_(i,t)、INDUCORR〖IP〗_(i,t)与INDUCORR〖JP〗_(i,t))构造方式同理可得。

挑战传统!首个数据驱动的事件相机特征追踪框架横空出世!(2)

在这个模拟实验中,本文计算了KLT重投影误差与真实特征轨迹之间的皮尔森相关系数,其值为0.716。这表明本文提出的评估方案与真实特征轨迹之间存在显著的相关性,验证了本文的评估方案的有效性。由于每个测试的跟踪模型都有其更新率,因此本文对所有特征轨迹进行线性插值,保证与真实姿势时间步长相同,以计算评估指标。此外,为了...

基于SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM的时间序列预测对比(2)

在下面的热图中,交流功率显示皮尔森相关系数为1。为了防止数据泄漏问题,我们将直流功率从数据中删除。SARIMA季节自回归综合移动平均(SARIMA)是一种单变量时间序列预测方法。由于目标变量显示出24小时循环周期的迹象,SARIMA是一个有效的建模选项,因为它考虑了季节影响。这可以从下面的季节分解图中观察到。

为什么说工作记忆训练必须从娃娃抓起?

数学的系数是0.573那么长时记忆和短时记忆,对成绩又有什么影响呢?长时记忆,好比把信息存在硬盘里;短时记忆,好比把信息存在内存里。咱们还是用上面的方式,通过皮尔森积距相关系数(P)进行比较,这里就不放图了,直接说结果:英语:短时记忆P值0.629,长时记忆P值0.801;...

行情中量的价究竟是什么关系?我们来用python验证一下分析一下。

上方的两张图均为皮尔森相关系数矩阵，从中并不难发现红框圈出来的部分是整个矩阵中相关性最高的区域，也就是通过标准化处理后所展现出来的数据。但是不难看出，其相关性依然不理想（在相关系数矩阵中一般认为X<0.9表示强相关,X<0.7次强,X<0.3弱相关)。不难看出两个量数据之间都保持着...