统计学领域的很大一部分研究都是假设数据是正态分布的，所以如果我们的数据具有是正态分布，那么么则可以获得更好的结果。...但是一般情况下我们的数据都并不是正态分布，所以 如果我们能将这些数据转换成正态分布那么对我们建立模型来说是一件非常有帮助的事情。...，可能没有那么简单，我如果我使用某种变换将密度最高的左端放到中心，那么中心两侧的其余点怎么办？...先看看原始特征的CDF函数 如果确保变换函数将原始分布的 (i-1)ᵗʰ 和 iᵗʰ 百分位数之间的点映射到 N( 0,1）那会怎么样呢？...这与上面公式中的单调递增约束一起，得到了下面的公式。 将函数g变换为Φ的逆函数和F的复合函数 下面看看结果，我们使用上面总结的结果来转的特征，使其具有标准正态分布。
来源：Deephub Imba本文约2100字，建议阅读9分钟本文为你介绍如何将数据转换成正态分布来建立模型。...统计学领域的很大一部分研究都是假设数据是正态分布的，所以如果我们的数据具有是正态分布，那么则可以获得更好的结果。...但是一般情况下我们的数据都并不是正态分布，所以如果我们能将这些数据转换成正态分布那么对我们建立模型来说是一件非常有帮助的事情。...，可能没有那么简单，我如果我使用某种变换将密度最高的左端放到中心，那么中心两侧的其余点怎么办？...这与上面公式中的单调递增约束一起，得到了下面的公式。 将函数g变换为Φ的逆函数和F的复合函数。 下面看看结果，我们使用上面总结的结果来转的特征，使其具有标准正态分布。
但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间，那么预测误差必须是不相关的， 而且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。...自回归移动平均模型（ ARIMA） 包含一个确定（explicit）的统计模型用于处理时间序列的不规则部分，它也允许不规则部分可以自相关。 我们以上海空气质量指数AQI做成的时间序列数据为例。...观察 ARIMA 模型的预测误差是否是平均值为 0 且方差为常数的正态分布（服从零均值、方差不变的正态分布） 是个好主意，同时也要观察连续预测误差是否（自）相关。...$aic,model3$aic,model4$aic,model5$aic,model6$aic)) ## [1] 5 所以最小的AIC是模型5，因此将模型5作为最优的模型来建模。...## Coefficients: ## Warning in sqrt(diag(x$var.coef)): 产生了NaNs ## ar1 ar2 ar3
，因此将代码提取出来，转换为一个函数： col_mean = function(df) { output = vector("double", length(df)) for ( i in...使用purrr函数替代for循环的目的是将常见的列表问题分解为独立的几部分： 对于列表的单个元素，我们能找到解决办法吗？如果可以，我们就能使用purrr将该方法扩展到列表的所有元素。...这种模式太普遍了，因而purrr包提供了一个函数族替我们完成这种操作。...例如我们想模拟几个均值不同的随机正态分布，我们可以使用map完成这个任务： mu = list(5, 10, -3) mu %>% map(rnorm, n = 5) %>% str...如果我们想要生成均值、标准差和样本数都不同的正态分布，可以使用： n = list(1, 3, 5) args1 = list(n, mu, sigma) args1 %>% pmap(rnorm
p=25476 从广义上讲，我们可以将金融市场状况分为两类：牛市和熊市。第一个是平稳且通常向上倾斜。第二个描述了一个低迷的市场，通常更不稳定。...我们可以将两种分布的混合表示为： 是整体分布， 是例如具有一些均值和方差的正态分布，并且 又是一个正态分布，但具有不同的均值和不同的方差。 ，这样它们总和为一。...R语言中的混合模型 您会惊讶地发现它是多么容易： 1. 提取一些关于 SPY ，ETF 的数据并转换为每日收益。...有了这些知识，我们现在可以创建自己的衰退指标。 创建自己的衰退指标 创建衰退指标的一种方法是计算在某个移动窗口内归类为熊市状态的观察次数。波动性聚类程式化的事实使这个想法变得有意义。...我们使用 120 天的移动窗口，并将结果标准化以使所有历史都处于同一基础上。 # # 选择更不稳定的区制 rend % scale 最好在左侧有衰退的概率。
这三种方法是： 正态分布 历史模拟 指数加权移动平均线 (EWMA) 风险价值是一种量化与投资组合相关的风险水平的统计方法。VaR 衡量指定时间范围内和给定置信水平的最大损失量。...tik2rt(sp); 将估计窗口定义为 250 个交易日。测试窗口从 1996 年的第一天开始，一直持续到样本结束。 WinSze = 250; 对于 95% 和 99% 的 VaR 置信水平。...p = \[0.05 0.01\]; 这些值意味着分别有至多 5% 和 1% 的概率发生的损失将大于最大阈值（即大于 VaR）。...使用正态分布方法计算 VaR 对于正态分布法，假设投资组合的损益呈正态分布。使用此假设，通过将每个置信水平的_z_分数乘以收益率的标准差来计算 VaR 。...正态分布方法的优点是简单。然而，正态分布方法的弱点是假设收益率是正态分布的。正态分布方法的另一个名称是方差-协方差方法。
这三种方法是： 正态分布 历史模拟 指数加权移动平均线 (EWMA) 风险价值是一种量化与投资组合相关的风险水平的统计方法。VaR 衡量指定时间范围内和给定置信水平的最大损失量。...tik2rt(sp); 将估计窗口定义为 250 个交易日。测试窗口从 1996 年的第一天开始，一直持续到样本结束。 WinSze = 250; 对于 95% 和 99% 的 VaR 置信水平。...使用正态分布方法计算 VaR 对于正态分布法，假设投资组合的损益呈正态分布。使用此假设，通过将每个置信水平的_z_分数乘以收益率的标准差来计算 VaR 。...正态分布方法的优点是简单。然而，正态分布方法的弱点是假设收益率是正态分布的。正态分布方法的另一个名称是方差-协方差方法。...---- 本文选自《Matlab正态分布、历史模拟法、加权移动平均线 EWMA估计风险价值VaR和回测标准普尔指数 S&P500时间序列》。
2.把有量纲表达式变换为无量纲表达式，成为纯量。经过归一化处理的数据，处于同一数量级，可以消除指标之间的量纲和量纲单位的影响，提高不同数据指标之间的可比性。...对数函数转换 y=log10(x) 3.反余切函数转换 y=atan(x)*2/PI 标准化（Standardization） 数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。...主要方法： 1.z-score标准化，即零-均值标准化（常用方法） y=(x-μ)/σ 是一种统计的处理，基于正态分布的假设，将数据变换为均值为0、标准差为1的标准正态分布。...但即使数据不服从正态分布，也可以用此法。特别适用于数据的最大值和最小值未知，或存在孤立点。...2.小数定标标准化 y=x/10^j （j确保max(|y|)<1） 通过移动x的小数位置进行标准化 3.对数Logistic模式 y=1/(1+e^(-x))
光流简单的来说就是通过摄像头的移动，在移动过程中，每一帧的图像特征点会发生移动，这个移动的过程中(x1,y1,z1)在我们下一帧的动作中，去找到原来的所有特征点的新坐标，而这个移动路径，就是所谓的，光流...推导式 在移动的过程中，图像的像素坐标系的局部矢量局部图像流（速度）矢量 ? 必须满足满足下面的条件 第一帧 ? 其中q1,q2,q3,q4是窗口内的像素 ?...求解表达式 将矩阵代入这个式子中得出求解的表达式如下 ? 其中矩阵 ?...加权改进 下面用加权窗口方法对图像中央的一些点进行加权计算（最小二乘法的加权版本） ?...是方差 正态分布的最简单的情况称为标准正态分布 。 这是特殊情况 μ = 0 ?
包拯廉洁公正、立朝刚毅，不附权贵，铁面无私，且英明决断，敢于替百姓申不平，故有“包青天”及“包公”之名，京师有“关节不到，有阎罗包老”之语。...在这样的时候，我喜欢使用这个超级有用的快捷方式。 只需单击要提取的小部件，然后按Ctrl + W。为您选择了整个小部件，而您的光标没有移动一英寸。 格式化代码 有时您的代码只会一团糟。...当您打开它时，它看起来像这样： 现在，您可以清楚地看到哪个窗口小部件，它们在用户界面中的排列方式以及哪些窗口小部件具有其他子窗口小部件。十分简单！...如果您觉得编写的小部件太长了，可能应该是自定义小部件，那么不必手动将代码转换为方法，您可以使用此工具为您做魔术！...上下移动小部件 Flutter Outline可以做的另一疯狂的事情是，如果一个小部件中有多个子代，则可以轻松地重新排列它们的顺序： 您也可以通过按Shift + Alt +向上/向下键仅向上或向下移动一行
不同于网上其他文章或代码讲解，今天我们集中只关注实时绘制数据功能的实现。为了更精准学习该 pyqtgraph 模块功能，我们将参考官方给出的实例来边学边练。...if __name__ == '__main__': import sys # PyQt5 程序固定写法 app = QApplication(sys.argv) # 将绑定了绘图控件的窗口实例化并展示...() 函数随着 y 的变化同步进行设置，产生 x 轴同步移动的效果。...if __name__ == '__main__': import sys # PyQt5 程序固定写法 app = QApplication(sys.argv) # 将绑定了绘图控件的窗口实例化并展示...小结 今天先只简单整理这两个较简单的实时绘制模式，给定的代码中数据是用的随机正态分布数据，我们结合着模式 1 和 2 的实例代码来分析其原理算法来仿写了常用版本的代码。
分箱操作是特征工程中常用的一种异常处理方式，在线性模型中，将变量分箱离散化可将极端值圈定在某一固定的组别，不仅能消除极端值对模型鲁棒性的影响，也能在线性性基础上引入非线性性。 ?...对于一个右偏数据，如下左图，λ取3.69时，转换后的数据分布近似一个正态分布，如下右图。严格地来说，在应用正态分布的性质之前，还需对转换后的数据做正态性检验。 ?...3、幂律分布vs正态分布 除了常见的正态分布，还有一种极其重要却极易被忽略的分布-幂律分布。在日常的数据分析中，订单数据和浏览数据常呈现近似幂律分布。...比如基于固定的移动窗口计算移动平均值和移动标准差，基于两者给出监控的上下界。动态阈值会受到移动窗口大小设定的影响，对判定当前数据异常有一定的延迟性。 ?...在STL鲁棒加权回归时间序列分解法中，模型通过加权最小二乘回归将原始序列分解成周期序列，趋势序列和残差序列。下图从上到下依次是原始序列，周期序列，趋势序列和残差序列。 ?
本文将前 N 个交易日作为一个时间窗口，并设为训练集，将第 N+1 个交易日作为测试集，预测测第 N+2 个交易日的股票趋势情况。...通过滑动窗口的方法，设每次滑动窗口移动的距离为 1（即 1 天），则在初始 T 个交易日上能够构造多个训练集和测试集，且训练样本的数据始终等于 N。...我们通常假设股票价格服从对数正态分布，因而股票回报率服从正态分布。基于此假设，股票回报率的标准房差常用来度量金融风险，也称为波动率。...# 创建一个只有收盘价的新数据帧 data = df.filter(['close']) # 将数据帧转换为numpy数组 dataset = data.values # 获取要对模型进行训练的行数 training_data_len...training_data_len:, :] for i in range(60, len(test_data)): x_test.append(test_data[i-60:i, 0]) # 将数据转换为
1% 风险价值 将价格转换为收益 library(ggplot2) # 计算收益率的正态密度 # 价格与收益的关系 bp2 = Close # 转换收益率 bret = dailyReturn #... 1)), mean.model = list(armaOrder = c(0, 0))) 上面存储的规范 garch_spec 现在可用于将 GARCH(1,1) 模型拟合到我们的数据。...以下代码使用该函数将 GARCH(1,1) 模型拟合到 BHP 对数收益并显示结果。...条件SD plot(fiarch, which = 3) 图 ：GARCH(1,1) 的两个信息图 使用样本外的 VaR 预测 让我们使用 Student-t 分布，因为收益并不总是遵循正态分布...# 学生-T分布的spec2 spc2 = ugarchspec rugarch 包对于估计移动窗口模型和预测 VaR 具有非常有用的功能。
1% 风险价值 将价格转换为收益 library(ggplot2) # 计算收益率的正态密度 # 价格与收益的关系 bp2 = Close # 转换收益率 bret = dailyReturn #...1)), mean.model = list(armaOrder = c(0, 0))) 上面存储的规范 garch_spec 现在可用于将 GARCH(1,1) 模型拟合到我们的数据。...以下代码使用该函数将 GARCH(1,1) 模型拟合到 BHP 对数收益并显示结果。...条件SD plot(fiarch, which = 3) 图 ：GARCH(1,1) 的两个信息图 使用样本外的 VaR 预测 让我们使用 Student-t 分布，因为收益并不总是遵循正态分布...# 学生-T分布的spec2 spc2 = ugarchspec rugarch 包对于估计移动窗口模型和预测 VaR 具有非常有用的功能。
前言 在前端开发中，生成伪随机正态分布的数据对于模拟和实验非常有用。本文将介绍正态分布的基本概念，并探讨如何使用JavaScript实现伪随机正态分布。 什么是正态分布？...实现伪随机正态分布 实现伪随机正态分布的方法有很多，这里介绍两种常用的方法。 1 Box-Muller转换方法 Box-Muller转换方法是一种常用的生成正态分布的方法。...它利用了两个独立且均匀分布的随机数，并将其转换为服从正态分布的随机数。 2 使用概率密度函数逆变换法 概率密度函数逆变换法是另一种常用的生成正态分布的方法。...它利用了均匀分布的随机数，并通过逆变换函数将其转换为服从正态分布的随机数。...return z0 * stdDev + mean; // 转换为指定均值和标准差的正态分布随机数 } // 示例使用 let mean = 0; // 均值 let stdDev = 1; /
将当前环境中的内容写入 .RData，q命令退出保存时调用此命令 dput() 按ascii格式将指定对象输出到文件，保留某些数据结构 dget() 从ascii格式文件中读取对象...) 画图plot x11() 新建一个图形窗口 windows() windows下新建窗口命令 postcript() 设定postscript型的输出设备，其它如pdf(...关闭除零设备之外的其他所有绘图设备 par() 列出或设定全局绘图参数 split.screen() 分割图形窗口 layout() 随心所欲地分割图形窗口，参数为一个矩阵...dnorm() 正态分布的密度函数 qnorm() 正态分布的分位数 pnorm() 正态分布的累积分布函数 其它统计分布类似，如rpois产生服从泊松分布的随机数...，对画图时的标注有用 substitute() 将表达式中的变量名替换为变量的值，其余部分不变 quote() 返回其参数，不做任何改变 format() 格式化输出 t
numpy.concatenate((A,B,B,A),axis=0)也是合并矩阵，axis=0表示垂直合并，- axis=1表示水平合并 numpy.dstack(())深度组合，将互不相干的...元素个数 itemsize元素空间大小 nbytes总空间 T转置 ndim维数 real复数数组的实部,imag复数数组的虚部 flat返回迭代器遍历数组 numpy.tolist()将数组转换为列表...numpy.convolve()卷积，两个函数相乘,移动窗口均值可以用1/窗口长度组成的数组和原数组作为参数 numpy.linespace()返回一个元素值在指定范围均匀分布的数组...np.linalg.pinv()求解广义逆矩阵 np.linalg.det(A)计算矩阵的行列式 np.linalg.fftshift()FFT输出中的直流分量移动到频谱的中央...np.random.lognormal()对数正态分布 数组专用函数 np.sort()排序 lesort()根据键值对字典进行排序,argsort()返回输入数组排序后的下标
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