统计计量 | 吸烟的人更长寿?冰淇淋销量越好溺亡人数越多?——相关...

最常用的相关系数,是皮尔逊(Pearson)相关系数,又称积差相关系数,公式如下:相关系数的特征如下:相关系数的取值范围是在[-1,1]之间。|r|越趋于1,表示线性相关越强;|r|越趋于0,表示线性相关越弱。若|r|=1,为完全线性相关(相当于两变量有函数关系)r=1,为完全正线性相关。r=-1,为完全负线性相关。

量化研究 | 策略在指数与主连复权的差异化分析(一)

实际上“CoefficientR”这个函数就是我们刚开始提到的,皮尔森相关系数的计算方法,在TBQ里面我们是可以自动调用这个函数的,下面是对这个函数代码的分解。打开网易新闻查看精彩图片图5:皮尔森相关系数函数源码通过阅读源码我们可以看到,相关系数的函数封装是没有问题的。大家千万不要用TBQ里面自带的“Correlation”这个函...

蔚来的亏损数字游戏:研发成本并非主要原因

首先,用皮尔森函数计算,特斯拉和蔚来两家公司研发投入与亏损总数的相关性。统计结果显示,这两家公司的研发投入与亏损强烈正相关。这说明这两家公司的研发投入和亏损之间有着紧密联系。当亏损越大的时候,研发投入也越多。在“火箭指数”的表现上,两家公司则出现了巨大差异。特斯拉的火箭指数从2011年到2019年集中于0.7...

蔚来的亏损数字游戏

首先,用皮尔森函数计算,特斯拉和蔚来两家公司研发投入与亏损总数的相关性。统计结果显示,这两家公司的研发投入与亏损强烈正相关。这说明这两家公司的研发投入和亏损之间有着紧密联系。当亏损越大的时候,研发投入也越多。在“火箭指数”的表现上,两家公司则出现了巨大差异。特斯拉的火箭指数从2011年到2019年集中于0.7...

训练GAN,你应该知道的二三事

wganloss使用Wasserstein距离(推土机距离)来度量两个分布之间的差异,lsgan采用类似最小二乘法的思路设计损失函数,最后演变成用皮尔森卡方散度代替了原始GAN中的JS散度,hingeloss是迁移了SVM里面的思想,在SAGAN[14]和BigGAN[15]等都是采用该损失函数。

超详解析零售业中的那些数据挖掘问题

尽管已经有许多关于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的书,如[BE11,AS14,PR13etc.],但绝大多数书的结构更像是数据科学家手册,专注在算法和方法论,并且假设人的决策是处于将分析结果到业务执行上的中心位置(www.e993.com)2024年11月22日。在这篇文章中我们试图采用更加严谨的方法和系统化的视角来探讨基于数据分析的经济学模型和目标函数如...