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?

离散程度度量:极差、方差、标准差、四分位数间距。分布形状度量:偏度(描述数据分布的不对称性)、峰度(描述数据分布的尖锐度或平坦度)。概率论基本概率:事件的概率、条件概率、独立事件。概率分布:离散型分布(如二项分布、泊松分布)和连续型分布(如正态分布、均匀分布)。推断统计点估计与区间估计:用样本统...

性价比最高的职业都在这里了(回顾版)

第二节就是讲我们的人力资本估值模型究竟是怎么样的?如何转行?TOP100薪酬的职业有哪些?针对不同职业,哪些城市才是最好的求职城市?我把正文放在了下面,文章较长,预计需要15-20分钟时间。??????????职业选择意味着什么现在有很多的财富鸡汤文都会大谈“躺赚,睡后收入”赚取人生的第一桶金。那么人生的第一...

为什么大脑是对数的?

大脑的活动并不是均匀分布的,而是遵循对数正态分布,显示出明显的“长尾”特征,即少数神经元非常活跃,而大多数则在积极“摸鱼”。对数正态分布这一形式在大脑中随处发生(如树突棘大小、神经突触密度等),可能是大脑进行鲁棒学习和低能耗计算的基础。对于任何接受过中学教育的读者,最熟悉的概率分布莫过于正态分布,它...

如何让自己在“输”的时候仍然获益?|宇宙|押注|巴菲特|期望值...

7、上面的例子里,对冲牺牲了一小部分期望值,换来了一些确定性,体现为在不同结果上的回报分布是均匀的。后面会提及在多次博弈中,这种均匀分布对整体回报的好处。8、案例里下注者随着比赛的进程,对B球队下注对冲风险,以获得稳赢的结果,也算是某种贝叶斯更新,根据新的信息来评估过去的决策和概率权,并更新下注。9...

趣题:均匀分布且和为常数的n个变量

除了n=1显然不行,其它情况下都存在均匀分布且和为常数的随机变量。当n=2时,取随机变量X,再令X=1-X,这两个变量显然符合要求。当n=3时这个办法虽然行不通,但我们有很多别的办法。最巧妙的一种办法就是选取3个三进制小数使得它们同一位上的数各不相同。

...了30年的学术成果时,我才知道什么叫做生命力(附Capsule最全解析)

强调梯度和权值分布的稳定性,由此有了ELU,以及较新的SELU(www.e993.com)2024年11月13日。太深了,梯度传不下去,于是有了highway。干脆连highway的参数都不要,直接变残差,于是有了ResNet。强行稳定参数的均值和方差,于是有了BatchNorm。在梯度流中增加噪声,于是有了Dropout。RNN梯度不稳定,于是加几个通路和门控,于是有了LSTM。LSTM简...

终于有人把准确率、精度、召回率、均方差和R??都讲明白了

这里,我们使用NumPy的rand函数在[0,1]范围内加入均匀分布的噪声,然后通过减去0.5将噪声集中在0周围。因此,我们有效地将每个数据点上下抖动最大0.5。假设我们的模型足够聪明,能够计算出sin(x)的关系。因此,预测的y值如下所示:y_pred=np.sin(x)

随机变量:常见的离散型、连续型随机变量有哪些特点?

1.均匀分布:U(a,b)定义:a>容易理解地,均匀分布的密度在非零处均为常值,并且保证了在R上的积分是1。分布函数为:2.指数分布:E(λ)定义:λ>0,若密度函数满足以下,则X~E(λ)指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔,比如旅客进入机场的时间间隔、打进客服中心电话的时间间隔、中文维基百科...

【华泰金工林晓明团队】cGAN应用于资产配置——华泰人工智能系列...

其次,传统方法估计的资产协方差矩阵通常只包含历史序列中的线性成分,而丢弃了其中蕴含的非线性信息,导致评估结果与真实情况发生偏差。针对传统方法的不足,本文使用cGAN从贝叶斯学派视角重新定义风险。cGAN基于市场未来隐状态和过去一段时间内的市场规律,预测未来一段时间的收益率后验分布,并根据收益率后验分布计算资产协...

【华泰金工林晓明团队】WGAN应用于金融时间序列生成——华泰人工...

除自相关性、厚尾分布、波动率聚集、杠杆效应、粗细波动率相关、盈亏不对称性这六项指标以外,本文还引入方差比率检验、长时程相关的Hurst指数两项指标验证生成序列的真实性。在上证综指日频序列上,GAN生成序列在Hurst指标上与真实序列仍有差距,WGAN则有显著改善;在标普500月频数据上,GAN生成序列在波动率聚集、粗细...