AI 科普丨贝叶斯回归入门:轻松掌握概率思维的强大工具

采用普通最小二乘法(OLS)或最大似然估计等技术,可以找到最适合数据的系数()的最佳值。贝叶斯学派从概率角度看待世界,并使用概率分布来表达模型。线性回归模型可在此概率框架内重新表述:从本质上讲,被视为一个随机变量(或向量),其中数据都服从正态分布。该正态分布的均值由线性预测因子决定,方差为。虽然模...

SmartPLS 偏最小二乘法结构方程建模 V4版本功能更新

SmartPLS是一个领先的偏最小二乘法的结构方程建模软件工具(PLS-SEM)。本次SmartPLS4更新了系列功能,以下是V4版本重点更新升级的功能。CB-SEM可以运行基于协方差的结构方程建模(CB-SEM)分析(功能跟IBMSPSSAmos类似)。因此,您现在可以使用CB-SEM创建、估计和评估模型。您还可以使用此新功能来运行验证性因素分...

【华安证券·金融工程】专题报告:如何通过技术指标预测市场波动性

作者可以通过普通最小二乘法(OLS)来估计公式中的参数。无预测性的原假设H0:β2=0,可以通过标准的t统计量进行检验。Campbell和Yogo(2006)指出,即使预测变量的持续性影响预测的推断,在某些情况下,标准的t检验仍能提供有效的推断。此外,当X3,t是一个向量时,关于无预测性的联合原假设可以通过F检验进行检验。该...

宁波工程学院2025考研初试自命题科目考试大纲:432统计学

10.多元线性回归多元回归模型与回归方程、最小二乘估计、回归系数的检验和推断、多重共线性、利用多元回归方程进行预测。(2)概率论1.随机事件与概率事件及关系和运算、事件的概率、条件概率和全概率公式。2.随机变量及其分布离散型随机变量的分布列和分布函数、离散型均匀分布、二项分布和泊松分布;...

霸榜Nature各大顶刊!突破传统材料局限,新型技术“横空出世”!推动...

2、理解并应用常见的机器学习算法(如线性回归、逻辑回归、K近邻、决策树、随机森林和朴素贝叶斯等)进行材料数据的分类与预测,提升模型的泛化能力。3、掌握深度学习基础知识,了解深度神经网络和卷积神经网络在材料特性预测中的应用场景。四、计算材料物理科学的应用与实战...

黑龙江大学2025统计类硕士研究生专业课新版考试大纲-统计学

多元线性回归模型、回归方程、最小二乘估计、回归系数的检验和推断、多重共线性、利用多元回归方程进行估计和预测(www.e993.com)2024年12月19日。??时间序列分析和预测时间序列及其分解、时间序列的描述性分析、预测方法的选择、平稳序列的预测、趋势型序列的预测。三、试卷结构1.考试时间:180分钟...

我国国债期货的套期保值功能检验——基于不同分布状态下DCC-GARCH...

第二,在套期保值操作中,确定适合的套期保值方法尤为重要。在不同套期保值方法的组合中,采用最小二乘法(OLS)的组合表现出最佳的波动率降低效果,并对组合收益的影响最小,还可以运用OLS方法扩展更多的套期保值模型,但还需要针对不同场景合理选择不同的套期保值方法,根据实际交易、持仓情况进行套期保值。

张瑜:黄金的“非寻常”定价

我们构建模型的第一步是模型选择。考虑到黄金月度回报的时间序列具有平稳特征,我们选择了普通最小二乘法(OLS)来估计模型。此外,为了得到一个具有尽可能多的解释因素的模型,同时仍然保持稳健性,我们还针对不同长度的时间序列进行回归,并做了异方差、序列相关性等检验。

2024年下半年宏观策略报告:内外延续分化,增长动能待提振

根据WTI原油价格和两者的回归方程以及两者在CPI中的权重,当WTI原油价格变动10%时,将影响CPI中枢同向变动约0.07个百分点。根据美国能源信息署(EIA)6月份最新预测,今年原油价格以震荡为主,下半年WTI原油价格中枢在80.5美元/桶,仅略高于上半年。但去年下半年原油价格中枢有所走高,决定短期WTI原油同比中枢将有所下行(见...

冷冻鸡爪消费者品牌偏好研究的方法

极差：极差是指数据的最大值和最小值之差，是数据的最简单的离散程度指标，可以反映数据的最大波动范围，但不考虑数据的分布情况。方差：方差是指数据与平均数的差的平方的平均值，是数据的最常用的离散程度指标，可以反映数据的平均波动程度，但受到异常值的影响较大，且单位与原数据不一致。标准差：标准差是指...