大模型对统计学发展的影响
总的来说,统计学需要大模型的主要原因,是相较传统模型,大模型可以大大提升泛化能力。大模型的出现和应用标志着统计学工作进入了一个全新的阶段。以ChatGPT为代表的大模型是人工智能和大数据技术发展的重要产物。大模型的发展依赖于强大的计算能力和海量的数据资源,它们通过复杂的算法结构(如深度学习和神经网络)处理和...
洪永淼、汪寿阳:ChatGPT 与大模型将对经济学研究范式产生什么影响?
在数据容量有限的条件下,模型未知参数维数越多,每个参数的估计越不精准,估计误差越大,这会导致模型过拟合,影响其泛化能力。统计学通常用均方误差(meansquarederror)来测度预测的准确性。均方误差可分解为方差与偏差平方之和。因此,即使模型偏差很小,如果模型的未知参数数量非常多,其估计方差也会变得很大,导致预测不...
估计总体均值时样本量的确定
样本量与总体方差成正比,总体的差异越大,所要求的样本量也就越大。样本量与允许的估计误差的平方成反比,即允许的估计误差的平方越大,所需的样本量就越小。简言之,要求一个置信程度很高又误差很小(即精度很高)的估计,就需要更大的样本量。不重复抽样时所需样本容量的计算公式为:式中是重复抽样时的必要样本...
华中农大近期科研成果
第一,随着英国生物样本库(UKBiobank)等大型生物样本库的出现,关联群体样本量达到数十万甚至数百万,混合线性模型GWAS方法面临耗时、耗运算资源的挑战;第二,现有的大多GWAS方法通常只考虑等位基因替代效应及其遗传背景,导致估计的效应(混杂)和控制的多基因背景均不全面,且需要假定随机交配,降低检测功效与精度;最后,作物抗...
定义智能: Bridging the gap between human and artificial...
首先,当一个人的智力被考虑时,它是在他们解决新问题的最大能力的背景下,而不是一个人通常表现出的智力行为。例如,虽然有些人可能在正式测试中表现出很高的智力水平,但由于不同的动机因素(例如,对认知的需求;参见vonStumm&Ackerman,2013),他们可能无法始终如一地将这种能力应用于日常活动。相应地,整体智力与典...
中科易研:数据分析方法大总结
06方差分析使用条件:各样本须是相互独立的随机样本;各样本来自正态分布总体;各总体方差相等(www.e993.com)2024年10月24日。△分类(1)单因素方差分析:一项试验只有一个影响因素,或者存在多个影响因素时,只分析一个因素与响应变量的关系(2)多因素有交互方差分析:一项实验有多个影响因素,分析多个影响因素与响应变量的关系,同时考虑多个影响因素之...
民航大蓝洞:过站时间分析之运行时段影响
总体而言,第二类机场的平均过站时间最短,保障效率最高。均值方差统计和聚类分析表明,样本机场的过站保障水平受到了运行时段的影响,具备多重时序分布模式。利用聚类分析方法,可以快速判别某个机场所属分布类别,而应用均值方差可以较好地剖析该机场在不同时段内过站保障波动趋势,识别受影响较大的时段,以便针对扰动时段...
随机矩阵理论,在金融中的应用,实现更大的投资回报
最常用的相关矩阵,皮尔森估算器(thePearsonestimator),只是对总体相关矩阵的精确估计,在这种情况下,资产价格点趋于无穷。在现实中,股票价格数据的抽样误差和有限的样本容量都会引入显著的噪声。这意味着样本相关矩阵本质上是随机的。过滤掉一些这种随机性可以改善资本配置,从而增加回报或降低风险。
“CRMW+标的债券”组合策略投资价值分析及思考
从模型整体看解释力和可靠性较为良好。线性回归分析经调整的R2为0.682743,模型的拟合效果相对较好,具有一定的解释能力。F统计量为315.1945远大于临界值3.027,回归方程是显著的。多重共线性检验的方差膨胀因子(CenteredVIF值)为1.003511远小于10,自变量之间不存在多重共线性问题。异方差检验的P值为0.0911大于0.05,表明不...
2023心理学考研知识点:假设检验
独立大样本平均数差异的显著性检验所用的公式。2、独立小样本平均数差异的显著性检验两个样本容量n1和n1均小于30,或其中一个小于30的独立样本称为独立小样本。独立小样本平均数差异的显著性检验方法:(1)方差齐性时如果两个独立样本的总体方差未知,经方差齐性检验表明两个总体方差相等,则统计量这三个公式是...