如何通俗理解协方差、相关系数?

相关系数的公式为:其实就是用X、Y的协方差除以X和Y的标准差。所以相关系数可以看成剔除了两个变量单位的影响、标准化后的特殊协方差。它可以反映两个变量变化是同向还是反向的,同向为正,反向为负。并且它又是标准化后的协方差,则它出现最重要的目的来了,就是消除两个变量单位的影响,使得不同变量的相关系数之...

怎么使用Excel做数据分析之相关系数与协方差

从数据统计结论可以看出,温度与压力A、B的相关性分别达到了0.95和0.94,这说明它们呈现良好的正相关性,而两组压力数据间的相关性达到了0.998,这说明在不同反应器内的相同条件下反应一致性很好,可以忽略因为更换反应器造成的系统误差。协方差的统计与相关系数的活的方法相似,统计结果同样返回一个输出表和一个矩阵,分...

R语言改进的DCC-MGARCH:动态条件相关系数模型、BP检验分析股市数据

GARCH模型是一种常用的条件异方差模型,它将条件方差的动态结构指定为GARCH族模型,可以很好地描述时间序列数据的波动性。GARCH模型的基本思想是设定一个与时间相关的方差模型,用于描述随着时间变化,条件方差的变化趋势。根据GARCH模型的公式,当前时刻t的条件方差是由之前p个时刻的条件方差和q个时刻的残差平方和决定的。

2016考研数学真题解析:相关系数

概率一共五个题目,数字特征可以出现在2-5个题目中。数字特征包含:期望、方程、标准差、协方差、相关系数、矩等。数字特征这部分的特点是定义多,性质多,公式多,我们在复习的时候,在掌握基本定义的前提下,要学会自己推导公式,切记死记硬背!今天我们结合2016年数一的一道真题来讲解相关系数。

方差-协方差法VaR计量模型选择

的条件下,对于一个资产组合的VaR计算的基本公式为:(1)其中Za为置信水平为1-a时的百分位点,W为权重向量,Ht为时变的协方差矩阵。在单一资产中,协方差矩阵就退化为方差。因此,方差—协方差方法中,资产组合的协方差矩阵是计算VaR的关键环节。在VaR的计算中,波动性模型和估值模型是其核心和难点。不同的波动...

2014年心理学考研真题参考答案及解析

勤思解析C,认知科学与神经科学相结合产生了认知神经科学,这是一门新兴学科,极大的促进了心理学的发展,特别是基础心理学方向(www.e993.com)2024年11月26日。2.构造主义认为,心理学的研究对象是A。直接经验B.潜意识C.意识流D。外显行为勤思解析A,构造主义主张心理学应该研究人们的意识,即对直接经验的觉知。

新祥旭考研集训营:北京师范大学统计学专业2025年考研上岸攻略!

15.协方差及相关系数。16.依概率收敛,依分布收敛。17.大数定律,中心极限定理,Lindberg-Feller定理。18.矩母函数和特征函数。第一轮有目的地把教材过一遍,全面熟悉教材。这个期间非常痛苦,要尽量避免钻牛角尖,遇到实在不容易理解的内容,先跳过去,要把握全局。也可以在新祥旭报个一对一的辅导班,让直系...

【华泰金工林晓明团队】因子观点融入机器学习——华泰人工智能...

通过反向传播算法,得到z的后验分布p(z|R_W→R_T|)。整个半监督学习的过程可以用贝叶斯公式描述:给定一组新的R_W,我们对p(z|R_W→R_T)进行随机采样,经过cGAN的一系列线性和非线性变换,预测出不同的R_T,据此可以近似拟合R_T的后验分布。我们可以根据R_T的后验分布来估计未来时期T的资产协方差矩阵。

【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...

通过反向传播算法,得到z的后验分布p(z|R_W→R_T|)。整个半监督学习的过程可以用贝叶斯公式描述:给定一组新的R_W,我们对p(z|R_W→R_T)进行随机采样,经过cGAN的一系列线性和非线性变换,预测出不同的R_T,据此可以近似拟合R_T的后验分布。我们可以根据R_T的后验分布来估计未来时期T的资产协方差矩阵。

南宁师范大学2023年硕士研究生招生考试自命题考试大纲

南宁师范大学2023年硕士研究生招生考试自命题考试大纲已公布,包含民俗学概论、文学概论、民间文艺学考试大纲等均已公布,请考生及时查阅。各专业大纲详见下文:PS:小编提前为同学们准备了《新大纲变化解析手册》,戳码即可0元预约下载,《手册》完成后将自动上传!