统计学小抄:常用术语和基本概念小结|方差|正态分布|直方图|度量|...
要计算方差,需要找出每个数据点与平均值的差值,然后平方,求和,然后取平均值。可以直接用numpy计算方差。方差的问题在于:由于是平方,它与原始数据不在同一个计量单位内。因为它不是直观的,所以大多数人更喜欢标准差。6、标准差方差的平方根是标准差,因为我们对原始单位平方,所以我们再次得到相同测量的标准差。使...
卢凌宇:战争与撒哈拉以南非洲国家建设 | 世界经济与政治
为了诊断此种偏差是否存在,本文采用方差膨胀因子(VIF)测试。VIF是多元回归方程方差的比率除以一元回归方程方差的比率得到的结果。每个自变量的容忍值(1/VIF)是该自变量独立于其他自变量的方差(variance)。它反映了普通最小二乘分析中多元共线性的严重程度。如果容忍值低于0.2,测试得出的系数就缺乏稳定性;反之,共线性就在...
深度学习之数据标准化方法综述
奇异数据就是在原数据结构中方差较大的数据,在数轴上的表现就是远离其他样本数据,由于在以深度学习为主的梯度下降法中,对于模型的输出和标签之间所求的损失误差,通过计算均值得到的一个平均误差,因此使用梯度下降法反向传播梯度的时候,也是通过这个均值误差来更新各项参数的,由此我们可以判断,模型最终的均值误差对于模型...
高新技术企业高质量发展的影响因素与对策——以上市企业为例
进行主成分分析时,要满足特征值不小于1和累计方差贡献率大于70%这两个条件。由表4可知,分析结果选取了4个主成分,且4个主成分的特征值分别为2.252、1.422、1.043和1.034,方差贡献率分别为28.146%、17.776%、13.040%和12.922%,累计方差贡献率为28.146%、45.922%、58.962%和71.884%,说明满足进行主成分分析的条件。表...
图解十大机器学习算法
因此,为每个数据样本创建的模型之间的差异性会更大,但就自身意义来说依然准确无误。结合预测结果可以更好地估计正确的潜在输出值。如果你使用高方差算法(如决策树)获得良好结果,那么加上这个算法后效果会更好。10、Boosting和AdaBoostBoosting是一种从一些弱分类器中创建一个强分类器的集成技术。它先由训练数据...
六西格玛项目分析阶段:假设检验
当两组数据成对出现时使用(即在不同条件下连续两次测量同一种群得到的数据);计算两对数据平均值的置信区间或进行假设检验(www.e993.com)2024年10月23日。单比例检验:对单个比例进行假设检验和置信区间的计算。双比例检验:对两个比例间的差异进行假设检验和置信区间的计算。双样本方差假设检验:可以进行两个样本总体方差的假设检验和置信区间的...
学术交流 | 非线性模型精度评定的Bootstrap方法及其加权采样改进...
Bootstrap方法[27-29]称自助法,是与Jackknife方法紧密相关的一种统计推断方法,均用于估计或修正统计估计值的偏差或方差信息。与Jackknife方法一样,Bootstrap方法通过检查样本数据内的变化,而不是通过参数假设来估计一个统计量的变异性,但Jackknife方法并没有Bootstrap方法那么普及[30]。文献[27]首次提出了通过重复采样得...
以赛亚·安德鲁斯对理论计量经济学的贡献——2021年度约翰·贝茨...
由于设置模型的假设条件往往取决于研究者以及样本数据的各种矩条件特征,这可能会导致模型设置和参数估计的差异。在广泛应用的线性回归模型中,参数估计量是因变量和自变量的线性组合,依据方差和协方差等矩条件可以构建统计量,从而对参数进行检验和推断,可以较直观地发现这些数据的矩特征变化如何影响参数估计值。而结构模型...
【质量】从2016年美国大选来看抽样方法,还可以这样用!
第三,相比依据同样的辅助变量对调查数据进行事后加权,在数据采集时利用响应式调查设计实现样本的平衡不仅有助于降低偏差,还可以减少加权对调查估计值方差的影响。响应式调查设计被认为是现代抽样调查的核心技术。为此,密歇根大学抽样调查中心设置了专门的暑期培训课程,用以推广这个技术在美国及全球抽样调查实践中的应用。
中金:金融工程视角下的技术择时艺术
在该参数下,QRS择时模型在样本内年化收益14.0%,最大回撤49.5%,开仓胜率54.3%,平均盈亏比2.95;同期沪深300指数年化收益-3%,最大回撤达72.3%。样本外模型的择时效果依旧显著,年化收益11.1%,最大回撤仅13.7%,开仓胜率53.3%,平均盈亏比8.56;同期沪深300指数年化收益10%,最大回撤32.5%。