什么是均方差?均方差的计算方法有哪些?

它反映了数据的分布情况以及数据的波动大小。在金融领域,均方差常用于评估投资组合的风险、衡量资产价格的波动等。均方差的计算方法主要有以下几种:假设我们有一组数据X={x1,x2,...,xn},其平均数为μ。方法一:首先计算出这组数据的平均数μ=(x1+x2+...+xn)/n,然后计算每个数据与平...

什么是样本指标?样本指标在数据分析中有怎样的作用?

较小的方差和标准差表示样本数据较为集中,反之则表示数据较为分散。下面通过一个表格来更直观地展示一些常见样本指标的特点和用途:样本指标在数据分析中具有不可替代的作用。首先,它们帮助我们对样本数据进行概括和描述,让我们能够快速了解数据的基本特征。例如,通过均值我们可以知道一组数据的平均水平,通过标准差可以...

胡扬名等:城镇化、社会保障支出与城乡发展差距

对城乡发展差距的方差贡献最高来源于自身,有所下降但整体波动不大且稳定在92%左右。其次,城镇化的贡献率要高于社会保障支出。但从波动状态来看,城镇化的方差贡献率整体较为平稳,保持在5%左右。社会保障支出的方差贡献则呈现出逐渐上升的趋势。说明当前社会环境及政策调控对缩小城乡发展差距的效应正逐步凸显。但由于我国...

随机梯度下降的演化力学分析:灾难遗忘与涡旋容量

其次,它依赖于(学习率)α,这似乎表明较大的α值会导致在随机梯度下降(SGD)下损失函数的局部最小值更平滑且波动较小。在局部最小值附近,根据损失函数中平坦度的定义,我们有。如果我们再次将该函数视为统计分布的能量函数,我们会发现同样的异常,即并不保持恒定,而是随着i的增加而减少。另一方面,我们也没有发现方程...

BAAI:第一原理的脑和认知科学的人工智能,6大角度

现在是时候构建大规模网络模型来模拟更高认知功能了。吸引子网络作为神经信息处理的典型模型,为我们完成这一任务提供了基础。在这里,我们以全局神经工作空间理论(GNW)[31]为例,讨论吸引子网络的潜在应用。GNW提出了一个框架,说明大脑如何实现意识。根据GNW,大脑被分为一个共享的全局处理模块和许多分布式的专门处理...

RV的统计性质初探(上):实证成果回顾

日方差右偏明显,偏度在3.5以上;日标准差右偏略小些,在1.5~2.0之间;log日标准差的偏度很小,在0.5以下,其峰度在3.2左右,接近标准正态分布的3.0(www.e993.com)2024年11月11日。这一特征说明两点:第一,标的收益大概率是异方差的。日方差是高频收益的平方和,如果收益本身是i.i.d的,那收益的平方也应该是i.i.d的(见下)。根据极限中值定理...

为什么大脑是对数的?

相比看到熟悉图片,在看到陌生图片时,神经元激活率分布的长尾特征更明显,方差更大(图8)。这可以视为在看到陌生图片时,神经元的激活更加积极(努力适应新环境中的刺激),而在熟悉环境中则可以利用已构建好的模块。然而,这项研究只考虑了神经元间的连接,没有考虑神经元上的树突棘同样可以承担存储及计算功能。也许神经...

《底层逻辑2》:拼命寻找世界的真相

4.方差与标准差5.概率与统计6.博弈论希望这些数学知识,能为你带来洞察之眼、深思之心,让你看透商业的本质,在商业世界里走得更远,飞得更高。但是但是但是,我知道,我理解,我都懂。数学,可能也伤害过你。但请相信我,作为数学专业的毕业生,我可以很负责任地说,数学一点都不难。

高频交易,足矣!_新浪财经_新浪网

就像爱因斯坦说的“如果不能用最简单的话来解释物理,那么说明自己也没有弄懂”,争取用最简单的语言讲清楚高频交易是个什么东西,让每个人都学会高频交易。本文分为四个部分:首先第一部分是介绍高频数据长什么样子;第二部分是基于高频数据,介绍现在高频交易的各种统计套利,marketmaking策略还有eventsdriven策略;第三...

大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)

7B的意思是模型参数的数量为70亿,这个数据包含嵌入层(Embedding)的参数,模型网络结构中的权重(weight)和偏差(bias)的总和,从官方发布的报告(httpsstorage.googleapis/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf)来看,所有参数总和应该是85亿(Table2中嵌入层参数+非嵌入层参数),这里的7b命名可能也是考虑到与差不...