分治预测编码:一种结构化贝叶斯推理算法2408
最近关于PC的工作通过允许用样本近似非高斯能量函数来解决这一问题[Pinchetti等人,2022]。其次,后验的拉普拉斯近似仅推断每个潜在变量的最大后验(MAP)估计和高斯协方差,导致PC无法捕获多模态或相关分布。第三,这种对后验分布的宽松近似导致生成模型参数的更新不准确且方差较高。在这项工作中,我们提出了一种新的算...
优思学院|ANOVA方差分析是什么?如何用EXCEL进行计算?
在以上的方差分析表中,p值为0.1225438。因为该值小于我们的显着性水平0.05,所以我们不能推翻原假设。意思就是我们的样本数据未能提供足够有力的证据来得出三个总体均值不相等的结论。
SPSSPRO | 方差分析、T检验、卡方检验如何区分?
从理论上方差分析的分析变量(定量变量)Y需要满足正态性检验与方差齐检验,如果不满足,建议采用非参数多独立样本检验;单因素方差分析与独立样本T检验的区别主要在于分析的分组个数,独立样本T检验支持2个分组,超过三个分组需要采用方差分析,从原理上来说本来t检验和F检验在公式上推倒上是可以相通的,两...
【华安证券·金融工程】专题报告:基于特征显著性隐马尔可夫模型的...
如果将这个公式的分子和分其中,r(ylt|μil,σil2)是第l个特征的高斯条件特征分布,而q(ylt|??l,τl2)是与状态无关的特征分布。FSHMM模型的参数为Λ=(π,A,μ,σ,ρ,??,τ),其中前四个参数对应于常规的HMM,ρ是特征显著性,而??和τ分别是与状态无关的高斯特征分布的均值和方差。
首个像人类一样思考的网络,Nature子刊:AI模拟人类感知决策
作者使用60种均值方差的组合作为初始化,训练了60个RTNet实例,来对标60个人类受试者,同样,下面介绍的其他网络也用类似的方法(随机种子)分别生成60个实例。CNetCNet建立在残差网络(ResNet)的架构之上,利用跳过连接在输入处理期间引入传播延迟。在每个处理步骤中,所有层中的所有单元都会并行更新。但是,由于每个...
干货:如何提升高换手因子的『IR』?
对与这个均值方差组合,根据Ding,MartinandYang(2017),组合的主动权重可以表示为:此时组合的换手率即是的一部分,而又是因子衰减的某个函数,也侧面验证了组合换手率和因子衰减之间的关系(www.e993.com)2024年10月24日。此时组合的期望超额收益可以表示为:假设交易成本Tcost,及因子衰减Decay均为固定值,那么组合经换手率调整后的IR可以表示为:...
芒格复利思维与全球64000只股票长期回报
为此,我们为与样本数量相等的股票创建了模拟的对数收益率。我们选择的参数使模拟月度对数收益率的均值和标准差与实际数据相与之匹配。我们对每个企业的股票采用了协方差模型分析,以适应10个行业(基于KenFrench网站上的股票SIC代码和行业定义)中每个行业内观察到的股票平均相关性,以及所有股票收益率对共同市场结果的依赖...
Black-Litterman模型下,互联网的发展,行业投资者情绪至关重要
从而嵌入到Black-Litterman模型中,以构建投资者主观观点,对Black-Litterman模型进行了一定的改进,并与传统的Markowitz均值-方差模型的配置结果进行对比,表明了投资者情绪主观观点的Black-Litterman模型能够有效优化行业间的资产配置比,分散性和资产收益率均优于均值-方差模型。通过允许卖空、考虑交易成本和样本...
OpenCV分享:计算机视觉研究不同阶段,如何发表研究成果
池化层:它们用于沿空间维度执行下采样操作,减少网络中的参数和计算数量。例如,常见的最大池化方法从filter区域的一组值中获取最大值。这个操作提供了空间方差,使得输入特征的识别不受尺度和方向变化的影响。全连接层:它们将一层中的每个神经元连接到下一层的每个神经元。在CNN中,神经网络中的高级推理是通过这种密集...
投资热点说|重磅解读!2024如何投?量化策略高燃出击
韩羽辰:以量价数据为代表的拥有海量样本的数据相对来说更适合进行定量归纳分析,而像宏观数据这类样本量较小的数据更适合通过逻辑演绎的方式进行研究。同时两者相结合更可以发挥1+1>2的效果。文字实录主持人:对话投资大咖,把握市场脉动,欢迎来到《中国基金报》独家打造的高端访谈类节目对话现场,我是主持人文锦。...