深入探讨如何有效进行数据分析的步骤与技巧

通过计算相关系数,分析师可以判断变量之间的相关程度。这对于理解变量之间的相互影响非常重要。3.回归分析(RegressionAnalysis)回归分析是一种用于预测和建模的统计方法。通过建立数学模型,分析师可以预测一个变量(因变量)与一个或多个其他变量(自变量)之间的关系。4.分类(Classification)分类是一种监督学习...

机器学习中空间和时间自相关的分析:从理论基础到实践应用

时间自相关描述了一个变量在不同时间点上的值之间的关系。具体表现为:正时间自相关:高值后面倾向于跟随高值,低值后面倾向于跟随低值。这在季节性温度变化等现象中常见。负时间自相关:表现为交替模式,高值后面倾向于跟随低值,反之亦然。时间自相关分析常用于股票价格、天气模式或经济指标等时间序列数据。分...

【华安证券·金融工程】专题报告:择时因子之争:宏观经济变量还是...

2.宏观经济变量:密歇根大学当前经济状况指数、密歇根大学消费者预期指数、密歇根大学预期未来一年价格变化中值、彭博美国每周消费者舒适指数、联邦基金目标利率(上限)、美国首次申请失业救济人数(经季调)、MBA美国抵押贷款市场指数每周%变化(经季调旧方法)、美国持续申请失业救济人数(经季调)、全美房屋建筑商协会市场指数(...

FAJ: 美国的“耐心资本”

分析的结果我未详细报告,结果显示,在将流动性代理变量添加到基准回归中时(以小盘价值股和杠杆贷款为解释变量),BDC市值或净资产值收益与同期或滞后的流动性代理变量之间没有统计上显著的关系。因此,我没有找到直接贷款收益是对流动性风险进行补偿的有力证据。06BDC个体公司表现本节从指数层面分析转向BDC个体数据。表...

FAJ: 美国的“耐心资本”

本质上,这一分析方法类似于通过季度净资产值和现金流数据来分析私募信贷基金表现。由于基于BDC资产配置数据已经明确了小盘价值股和杠杆贷款指数有经济上的实际意义,且在解释BDC市值收益上不仅统计上显著、且解释程度高,因此,自然地,也将前者用作了净资产值(NAV)分析的基础。如第一列所示,对净资产值指数与同期市场...

数据分析中,哪些统计学是必须掌握的?认证CDA对从业有帮助吗?

相关系数:衡量两个变量之间线性关系的强度和方向,常用的是皮尔逊相关系数(www.e993.com)2024年11月8日。非参数统计用于不满足参数检验假设的数据,如卡方检验、曼-惠特尼U检验、克鲁斯卡尔-瓦利斯检验等。贝叶斯统计一种统计框架,它使用概率来更新和计算假设的概率。时间序列分析

时间序列预测:探索性数据分析和特征工程的实用指南

时间序列分析是数据科学和机器学习领域最广泛的主题之一:无论是预测金融事件、能源消耗、产品销售还是股票市场趋势,这一领域一直是企业非常感兴趣的领域。随着机器学习模型的不断进步,使除了传统的统计预测方法(如回归模型、ARIMA模型、指数平滑)外,与机器学习(如基于树的模型)和深度学习(如LSTM网络、cnn、基于Transform...

超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)

在生产和科学研究中,对某一个或者一组变量进行观察测量,将在一系列时刻所得到的离散数字组成的序列集合,称之为时间序列。本文我们就来详细讲讲如何用Python进行时间序列分析和预测。主要包括以下内容:pandas生成时间序列过滤数据重采样插值滑窗数据平稳性与差分法...

政策评估中的数据分析技术

二、数据分析方法和算法1.描述性统计分析：-对政策相关数据进行汇总和描述，提供基本的数据特征，如平均值、中位数、标准差等。2.因果推断分析：-使用因果推断方法确定政策实施与结果之间的因果关系，如随机对照试验（RCT）、倾向得分匹配（PSM）和工具变量（IV）。3.回归分析：-应用线性回归、逻辑回归等...

面对问题没有分析思路?详解数据分析师必备分析思维(上)

5W分析法是一种系统性的问题探究方法，它要求我们对任何现象都提出五个基本问题：首先询问“是什么”（What）来明确问题的本质；接着是“何时”（When）以确定问题发生的时间；然后是“何地”（Where）以识别问题发生的地点；紧接着是“为什么”（Why）以探究问题的原因；最后是“谁”（Who）以了解与问题相关的...