对比学习滥用隐私数据,中科院等发布“多步误差最小化”方法 | ACM...
可视化分析图5:注意力图可视化:比较四种模型在干净数据和不同方法的不可学习样本上的情况图5展示了在干净数据和不同方法生成的不可学习样本上训练的模型的注意力热图。对于图像,我们使用Grad-CAM来可视化模型的注意力,而对于文本,我们使用IntegratedGradients来可视化注意力。颜色越浅表示模型的注意力越高。值得注...
统计方法怎么选?数据缺失怎么办?「数据分析」总是碰到的四大难题...
在数据分析中,需要警惕各种可能的统计误差,例如类型I错误和类型II错误、过度拟合、多重比较的问题、P值的滥用、结果的cherry-picking等。你可能需要了解如何识别这些误差,并了解如何通过改进研究设计和分析方法来预防这些误差。以上的例子展示了数据分析过程中可能会遇到的一些常见问题。当然,每个研究中遇到的问题可能会...
阈值向量误差修正模型TVECM对汇率金融时间序列数据分析|附数据代码
阈值向量误差修正模型(ThresholdVectorErrorCorrectionModel,TVECM)作为一种非线性计量经济学模型,近年来在汇率数据分析领域受到了广泛关注。该模型通过引入阈值机制,能够捕捉汇率时间序列数据在不同状态下的非线性动态特征,从而更准确地刻画汇率波动的复杂性和多样性。与传统的向量误差修正模型(VECM)相比,TVECM模型不...
数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用
在线性回归分析中,假设数据符合正态分布主要是为了便于进行统计推断,特别是关于回归参数(如斜率和截距)的假设检验和置信区间的计算。这种假设主要关注模型残差(误差项)的分布。以下是这一假设的几个关键原因和其统计意义:1、中心极限定理中心极限定理指出,大量独立同分布的随机变量之和趋于正态分布,不论原始变量的分...
特别关注|中国肝硬化疾病负担变化趋势分析
选取2010―2019年中国肝硬化疾病负担数据作为测试集评价BAPC预测模型的准确性,评价模型预测效果的指标有均方误差、平均绝对误差、平均绝对百分误差和拟合精度,当拟合精度越高,表示模型预测效果越好。1.3统计学方法采用Excel2010软件进行数据整理;采用Joinpoint软件分析肝硬化疾病负担变化趋势;使用APC模型网页分析工具对...
生物分析专栏 | 创新药物研发中生物标志物的生物分析策略
需选择合适的模型拟合曲线,比如线性拟合、四参数或五参数非线性拟合(www.e993.com)2024年8月5日。可以通过计算验证性样品的总误差(总误差=偏差的绝对值+中间精密度)的方式评估模型选择是否合适。通常相关系数r并不适用于评估配体结合实验室中标曲的模型的拟合,但一般说来,r值在0-0.19代表相关性很差,r值在0.2-0.39代表相关性差,r值在0.40-0.5...
蒋飞:中国未来物价走势分析
下文重点分析两者的区别,M1和M2货币流通速度不同点主要在于M1与消费关系较为密切(图表19),而M2与固定投资关系较为密切(图表20)。相对来说,中国M2的协整模型拟合效果更好。这是得益于公共部门的逆势扩张,投资仍能拉动经济增长,这一点与日本有所不同。
债市流动性探微—货币市场机构行为分析
如简单对比国有行净融规模或资金融出融入比与DR007利率,受季节性影响实际的拟合效果,但根据上文分析,股份行资金供给能力下降或资金需求上升,会分流中小银行向大行融入资金的规模,导致其只能被动寻找其他交易对手或提高回购报价,进而推动DR系列利率上行;相反若股份行持续加大资金供给,中小银行向大行进行资金拆借的难度降低...
何为模型及过拟合?如何在模型训练中预防过拟合
如何在模型训练中预防过拟合一、何为模型?如何区分模型和算法?通用预测模型有哪些?一般而言,模型(Model)由数据及如何使用历史数据对未来数据进行预测的过程组成。而算法(Algorithm)指执行一种优化过程,即在训练数据集上让模型的误差最小化。在机器学习领域,“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用——前者...
中信建投:社融数据即将发布 预测趋势稳健向好
主成分回归的方法利用高维宏观时序数据预测单一时序指标,而动态因子模型较主成分分析的因子的区别在于,前者对于因子结构的额外增加了p阶VAR的时序结构限制,为了避免过度参数化,防止过拟合现象。模型依据实际发布日期,整理不同类别的时间序列数据,解决发布不同步的问题;使用卡尔曼滤波或者平滑等技术来处理经济数据中...