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?

协方差与相关性协方差:衡量两个变量如何一起变化。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。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。时间序列分析分析按时...

中金:公募FOF行业困境的因与解

??第二个原因依然也跟固定不变资产中枢有关,在其简单清晰的资产配置优点背后,对应的是缺乏配置灵活性的缺点。由于FOF产品对于不少投资者的存在意义在于其提供资产配置的功用。如果一个投资者真的只需要70%权益仓位30%固收仓位的固定配置,除了买这个资产配比的目标风险FOF,他/她也可以用70%的资金买一个股票类普通...

...大学马夏吟博士等:我国发酵鱼制品菌群组成与风味代谢相关性...

通过代谢组学的相关性分析,发现3-甲硫基丙醛和1-辛烯-3-醇的产生与盐厌氧菌具有正相关性。此外,盐厌氧菌属还与鱼露中三甲胺的产生具有正相关性,与乙酸乙酯的产生呈显著负相关,尤其在发酵后期盐单胞菌属(Halomonas)对鱼露的挥发性风味起到了重要的作用,从而抑制水果香味的形成,促进鱼腥味的产生。研究发现,耐盐...

钧富投资副总经理陈德付:如何对非相关性的资产进行组合配置

而配置国内十年期国债期货，如果未来一年中国利率不变的情况下，因各种原因，包括持有净收益以及国内现货银行的卖出对冲需求，国债期货的贴水还是相当可观的。这样持有它就会有比较好的alpha收益。另外是它的波动非常小，难能可贵的是这个资产和其他资产基本上呈现负相关，能够大幅平滑组合的波动率，也是反周期的。我们也...

万字综述:大语言模型将为神经科学带来哪些前所未有的机会?| 追问...

通过吸收大量的基因表达模式,该模型形成了基因间关系和基因-细胞关系的普遍性内部表征。除了特定基因的标记外,模型还引入了特殊的标记来表示元信息,如细胞类型、数据批次以及实验条件,如信号通路的扰动和RNA转录测序使用的技术。作者还取消了输入必须是序列的需求——他们设计了一个任务定制的注意力机制,以紧密把握表达...

扩散模型的多元化应用:药物发现、文本生成、时间序列预测等

扩散模型如此有效的一个原因是其逐步去噪的能力,这类似于自回归模型的逐步生成,但扩散模型在每个时间步重新考虑整个输入,使其能在上下文中进行更好的调整(www.e993.com)2024年11月9日。扩散模型的应用1、视觉相关任务扩散模型在图像合成、编辑和超分辨率方面显示出优越的能力,这个也是我们最长间的方式...

神经影像:出现这些征象,警惕痴呆的发生丨实战读片

HIV相关性痴呆的临床表现包括明显认知功能减退、运动迟缓并常伴有一系列行为改变。图5为一名确诊为HIV的40岁女性患者,表现为精神混乱和记忆力下降。MRIT2序列显示大脑萎缩和白质高信号。图5HIV相关痴呆亨廷顿疾病亨廷顿疾病是一种遗传性疾病,由错误基因表达产生亨廷顿蛋白所致。患者后代遗传该病的概率为50%。这种...

经典综述:自由能原理——统一的大脑理论

这种表述重要的原因有三个:1.它将信息论中使用的自由能概念与统计热力学中使用的概念联系起来。2.它表明智能体可以评估自由能,因为能量是关于感觉及其感知原因共同发生的“惊奇”*,而熵则是智能体自身识别密度的不确定性或复杂度**。3.它指出自由能基于对世界的生成模型(generativemodel),这个模型用感觉...

一文解析:生成技术在时空数据挖掘中的应用

1.相关性:时空相关性指的是数据集中不同空间和时间方面之间的相互依赖关系和联系。这些相关性在实际应用中会引发若干问题和复杂性。首先,在预测精度方面,时空相关性会在数据中引入复杂的模式和依赖关系。如果未能准确捕捉和建模这些相关性,会导致预测精度下降,从而削弱预测模型在交通预测、天气预报和疾病爆发分析等领域...

广发宏观:高分红策略的宏观逻辑与择时体系

第一,美债利率作为全球风险资产锚,主要通过贴现率从分母端对国内市场产生影响,传导路径相对确定和单一。因此,通过相关性检验和单变量回归模型检验均可发现,美债名义利率、实际利率与红利指数相对收益的正相关性最为稳定。2020年以来进一步强化,美债名义利率与红利相对收益的相关系数从0.65上升至0.86,美债实际利率则从0.7上...