中科院1区if9+长春中医大:α-酮戊二酸通过ETV4/SLC7A11/GPX4信号...
偏最小二乘判别分析(PLS-DA)显示模型组和空白组在正离子和负离子模式下均存在显著差异(图1C,D),表明OA大鼠的整体代谢状态与正常大鼠相比发生了显著的异常改变。PLS-DA得分图的R2值和Q2值(正离子为R2Y=1,Q2Y=0.93;负离子为R2Y=0.99,Q2Y=0.91)表明该模型具有很高的拟合度和可靠性,适用于差异丰度代谢物的分...
张瑜:黄金的“非寻常”定价|货币|美元指数|黄金价格|美债收益率|...
说明短期内黄金价格波动受到了动量&趋势因素的影响最为明显;此外,发达市场汇率的t值同样在1%显著性水平成立,说明机会成本对于黄金价格短期波动的影响同样明显;最后,美国10年期盈亏平衡通胀的t值在1%水平上拒绝原假设,说明通胀风险对于黄金价格短期波动的影响同样显著。
技术应用 | 基于大数据的征信评分模型构建与应用
一种是拟合优度检验,拟合优度检验是指评价模型对数据的拟合程度,即模型预测的结果与实际观察到的结果之间的差异有多大。本研究使用了准确率和AUC作为拟合优度检验的指标,Wald检验作为参数显著性检验的方法。Wald检验的一般形式如公式所示:其中,是回归系数的估计值,β0是假设的值,是回归系数的标准误差。Wald检验...
气候变化的经济铁拳:未来26年全球收入将减少19%
该研究团队采用分布滞后模型来约束这些影响的持久性,分别对每个气候变量进行滞后效应的显著性检验。与之前的研究不同,此次研究使用了气候变量的一阶差分形式,这意味着经济增长率依赖于气候变量的变化。这样做的结果是,在没有任何滞后的基准规范下,模型假设气候变化对增长率只有瞬时影响。如果包括滞后项,则可以测试这些影...
中金:反推中国资产的宏观主线
宏观因子FMP较高的解释度证实了通过FMP方法追踪宏观因子的可行性,表明跨类别的大类资产表现在较大程度上是由宏观因素所驱动的,而通过不同资产的组合可以体现出市场对宏观因素的整体反应。同时,对增长和流动性因子而言,拟合程度随领先期的增加略有上升,而对通胀因子而言,拟合程度随领先期的增加略有下降,但不同领先期...
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
异常值可能是由于测量误差、数据录入错误或真实的极端观测所引起的,它们可以显著影响线性回归模型的拟合结果和假设检验的准确性(www.e993.com)2024年9月17日。强影响点不仅具有高杠杆,还会对回归模型的拟合直线造成显著的“拖曳”效果。这些点可能是由于极端观测值、样本数量少或数据结构异常等因素所引起的。
探究基差策略在企业套保过程中的量化规则
[显著性检验]虽然上海中天网价与其他样本组的关联性最强,但还需对上述线性回归进行检验,无误后,才能选取关联样本(现货价-期货价=基差)进行下一步计算。在简单线性回归中,主要通过相关指数R2观察线性回归的拟合优度、通过SignificanceF检验线性关系显著性的P值、通过T查看P-value检验回归方程系数的显著性,以及通过...
基于ARCH类模型的当归价格指数波动影响因素分析及趋势预测
2.6.3当归价格指数T-GARCH回归结果T-GARCH模型作为GARCH模型的衍生,可以验证我国中药材市场中“利好消息”和“利空消息”对当归价格指数的影响程度。由表6模型参数分析可知,P值为0.0397(小于0.05),存在显著性,当归市场存在杠杆效应,且市场对不同信息反应表现出非对称现象,进一步导致价格指数的波动幅度增加。同时,杠杆...
100+数据科学面试问题和答案总结-基础知识和数据分析
低偏差机器学习算法有:决策树,k-NN和SVM,高偏差机器学习算法有:线性回归,逻辑回归方差:方差是由于复杂的机器学习算法在模型中引入的误差,模型会从训练数据集学习噪声,在测试数据集上表现很差。它会导致高灵敏度和过拟合。通常,当增加模型的复杂性时,会看到由于模型中较低的偏差而导致的误差的减少。然而,这种情...
系统性金融风险的监测和度量 ——基于中国金融体系的研究
截止到目前,国内对于系统性金融风险的监测和度量主要有以下方向:一是参考国外研究成果构建中国的系统性金融风险监测指标,并进行实证分析;二是利用国外的模型和国内数据测算我国系统性金融风险的程度或传染性;三是具体分析某种类型的外部冲击如金融对外开放,货币政策,资产价格波动等,对我国系统性风险的影响程度;四是...