用多因子策略构建强大的加密资产投资组合:因子有效性检验篇

RankIC(Spearman’srankcoefficientofcorrelation):计算斯皮尔曼秩相关系数,先对两个变量排序,再根据排序后的结果求皮尔森相关系数。斯皮尔曼秩相关系数评估的是两个变量之间的单调关系,并且由于转换为排序值,受数据异常值影响较小;而皮尔森相关系数评估的是两个变量之间的线性关系,不仅对原始数据有一定的前提...

【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法

皮尔森相关系数是一种最简单的,能帮助理解特征和响应变量之间关系的方法,该方法衡量的是变量之间的线性相关性,结果的取值区间为[-1,1],-1表示完全的负相关(这个变量下降,那个就会上升),+1表示完全的正相关,0表示没有线性相关。PearsonCorrelation速度快、易于计算,经常在拿到数据(经过清洗和特征提取之后的)之后第...

金融计量学第2课堂-金融时间序列线性模型

将结果代入Spearman相关系数公式:ρ=1-6*∑d2/(n*(n^2-1))ρ的值在0到1之间,值越大表示两个变量之间的monotonic相关关系越强。(3)肯德尔相关系数肯德尔相关系数是一种非参数相关分析方法,用于测量两个变量之间的秩相关。它通过计算变量的一致对数和非一致对数来度量两变量之间的相关性。与Pearson...

【广发金融工程】再谈地理关联度因子研究-多因子Alpha系列之四十四

结合上篇研究报告《基于地理关联度因子研究——多因子Alpha系列报告之(四十三)》思路,本报告尝试定义关联度为同一行业不同区位的股票之间的关联程度,据此构造相关系数因子及其优化因子,并研究该类因子在A股中的有效性。3.地理关联度因子实证分析本篇专题报告共构建了五种相关系数类因子并在全市场范围了进行月频调仓的...

总结|临床研究常见统计方法与统计问题

第二种方法是基于协变量对结局指标的影响程度,检验协变量与结局指标之间的相关分析,例如皮尔森相关系数,选择合适的系数界值选择协变量,或者根据估计值改变策略(Changeinestimation,CIE)计算添加或删除某一协变量后关注变量的估计值(回归系数、OR、HR等)的变化百分比,一般以全模型为标准采用后退法进行计算,例如:ΔOR...

百分点科技发布主题乐园顾客满意度研究报告 环球影城满意度最高

经过皮尔森相关系数检验,游客的“整体满意度”与“感知质量-预期”存在显著的正相关性,即感知质量与预期差值越大,满意度越高(www.e993.com)2024年11月22日。而整体满意度得分低时,游客在乐园的消费感受往往达不到预期。这也证明了消费者满意度理论在主题乐园的领域是适用的。对于满意度人群分析显示,大部分消费者对于主题乐园是比较满意的。我们着...

百分点数据科学团队:主题乐园顾客满意度研究报告

经过皮尔森相关系数检验,游客的“整体满意度”与“感知质量-预期”存在显著的正相关性,即感知质量与预期差值越大,满意度越高。而整体满意度得分低时,游客在乐园的消费感受往往达不到预期。这也证明了消费者满意度理论在主题乐园的领域是适用的。对于满意度人群分析显示,大部分消费者对于主题乐园是比较满意的。我们着...

基于车辆运行数据的疲劳驾驶状态检测分析

皮尔森相关系数(PearsonCorrelationCoefficient)是一种线性的相关系数,可以用来体现两个变量之间的相关程度.两个特征之间的皮尔逊相关系数,为两者的协方差和标准差的之商:式中:X,Y表示两个变量的特征值所构成的向量;μ为特征的均值;σ为特征的标准差.ρ的值范围在[-1,1]之间,越接近1,则两个...

面试题:详细说说协同过滤的原理

5)而计算出来的这两个相似度则将作为基于用户、项目的两项协同过滤的推荐。常见的计算相似度的方法有:欧几里德距离,皮尔逊相关系数(如两个用户对多个电影的评分,采取皮尔逊相关系数等相关计算方法,可以抉择出他们的口味和偏好是否一致),Cosine相似度,Tanimoto系数。

使用机器学习法推理基金配置

3.2.马修斯相关系数(MCC)MCC是一种计算皮尔森积矩相关系数的权变法,并且因此具有了相同的解释能力。本文遵循abs(r)的惯用解释,当abs(r)大于0.1,表示精度较差;abs(r)大于0.3,表示精度处于中间水平;abs(r)大于0.5,表示精度强;abs(r)大于0.7,表示精度非常强。负数表示相似的反相关性。