使用tidyquant包中的tq_mutate函数计算了10天的滚动平均值和标准差。value对应于金融时间序列的收益，并绘制为蓝色，在收益上绘制了10天的滚动平均值和标准偏差。...（我们在这里再次使用了melt，但查看了pivot_longer函数以获得更直观的应用程序） 此处代码中的一个重要说明是，我们是按组随机抽样的，也就是说，我们不会从所有组的所有观测结果中随机抽样。...取而代之的是，将每个时间序列group_by（按class == 0过滤后的6,000个观测值中的每一个，同样当按class == 1过滤时，也是如此），然后将nest（）数据折叠每个资产的每日时间序列到一个...从这里我们将有6,000个观测值，每个观测值的时间序列都嵌套在列表中。...何评估分数： 介于0.4-0.6之间的结果被视为随机结果。 从0.6开始，该算法正确分类，超过0.7的算法很棒。 低于0.4时，它们能够区分合成序列与实时序列，但它们是可以互换的。
另一个常用的尺度统计量为（样本）标准差(standard deviation)。它度量样本中各个数值到均值的距离的一种平均。简单来说，标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念。...一个较大的标准差，代表大部分的数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。标准差实际上是方差的平方根。样本方差是由各观测值到均值距离的平方和除以减去1的样本量。...比如:如果样本中的观测值为X1,X2,X3,X4....Xn，则样本方差为: ? 那么标准差就为样本方差的平方根: ? 显然如果标准差越大，数据中的观测值就越分散，小的标准值就意味着数据很集中。...一个标准化的方法是把某样本原始观测值（得分)和该样本均值之差除以该样本的标准差，得到的度量成为标准得分(standard score)即，某观测值Xi的标准得分Zi定义为: z=（x- EX）/σ ...部分数据的变动对中位数没有影响，当一组数据中的个别数据变动较大时，常用它来描述这组数据的集中趋势。
根据每个样本多个标签的预测值和真实值计算评测指标。然后对样本求平均。 仅仅适用于概率模型，且问题为二分类问题的评估方法： ROC曲线 auc_score ? ?...交叉验证法 在数据数量有限时，按留出法将数据分成3部分将会严重影响到模型训练的效果。为了有效利用有限的数据，可以采用交叉验证cross_validation方法。...简单的2折交叉验证：把数据集平均划分成A，B两组，先用A组训练B组测试，再用B组训练A组测试，所以叫做交叉验证。...当数据集的来源有不同的分组时，独立同分布假设(independent identical distributed:i.i.d)将被打破，可以使用分组交叉验证方法保证训练集的数据来自各个分组的比例和完整数据集一致...(GroupKFold,LeaveOneGroupOut,LeavePGroupsOut,GroupShuffleSplit) 对于时间序列数据，一个非常重要的特点是时间相邻的观测之间的相关性(自相关性
对于PCA，因为我们试图识别具有最大方差的特征，所以也需要缩放。 缩放方法包括： 最小-最大缩放器； 最大绝对值缩放器； 鲁棒缩放器。 标准化 当属性本身服从高斯分布时，通常模型更有效。...此外如果使用的模型假设为高斯分布时，例如线性回归、逻辑回归和线性判别分析，标准化也是必要的。 标准话方法包括： 标准化方法； 非线性方法。 设置范围 封顶是指对特征值设置一个下限和一个上限的任何方法。...可以通过使用平均值、最大值和最小值，或任意极端值来对值进行封顶。 数值变换 变换被视为传统转换的一种形式。它是将一个变量替换为该变量的函数。在更强的意义上，转换是一种改变分布或关系形状的替换。...时序差分 差分是指计算连续观测值之间的差异，通常用于获取平稳的时间序列。通过计算连续观测值之间的差异，可以将非平稳的时间序列转换为平稳的时间序列。平稳的时间序列更容易建立模型和进行预测分析。...对每个窗口大小，计算滚动窗口内数据的统计函数，如平均值、标准差等。 对计算结果重命名列名，以表示窗口大小。 将原始数据框和滚动计算的结果连接起来，返回包含所有特征的新数据框。
3.2 中心极限定理 对独立同分布且有相同期望和方差的n个随机变量，当样本量足够大时，样本的均值近似服从正态分布。...应用： 1、总体数据特征未知，但需要估计知道总体的数据特征，当样本足够大，通过样本数据估计总体来判断总体的情况。应用场景：抽样检测 2、根据总体的平均值和标准差，判断某个样本是否属于总体。...p值检验法的原则是当p值小到一定程度(p时拒绝H0。通常约定：p≤0.05称结果为显著；p≤0.01则称结果为高度显著。...当样本个数为5000个时，结果显著。...第二种选择是将观测指标拆分成每一天观察实验组和对照组，如果指标的变化曲线显示每一天实验组均高于对照组，即使在统计上是不显著的，我们也认为在观测周期内，实验组的核心指标表现优于对照组，最终也可以得出正式上线的结论
适用范围覆盖了从评估药物有效性的医学试验到评估运动计划的观察性研究等各种研究。 这些研究的共同点是，他们关注两组之间或样本与整体之间进行比较。...正态分布，平均数μ和标准差σ 正态分布的应用原理是根据标准差来评估观测值。我们可以根据与平均值的标准偏差数来确定观测值的异常程度。...在统计学中，我们不直接说我们的数据与平均值相差两个标准差，而是用z分数来评估，z分数表示观测值与平均值之间的标准差的数量。我们需要利用公式将数据转化为z分数：观测值减去平均值，除以标准差（见下图）。...3.P值：当零假设为真时观察到的或是出现更为极端结果的概率。...我们将选取0.05为α值，这意味着当p值低于0.05时，结果是显著的。 首先，我们需要把测量值转换成z分数，用测量值减去平均值(全国大学生平均睡眠时间)，除以标准差与样本量平方根的商（如下图）。
[837f508c4b0c1d9f603f9151a6c0952c.png] （1）平均值（Mean） 指一组数据的算术平均数，描述一组数据的平均水平，是集中趋势中波动最小、最可靠的指标，但是均值容易受到极端值...（2）中位数（Median） 指当一组数据按照顺序排列后，位于中间位置的数，不受极端值的影响，对于定序型变量，中位数是最适合的表征集中趋势的指标。...（3）众数（Mode） 指一组数据中出现次数最多的观测值，不受极端值的影响，常用于描述定性数据的集中趋势。...[fe8b026114738a1c56c3598ad2e0090c.png] （1）极差（Range） 又称全距，记作R，是一组数据中的最大观测值和最小观测值之差。...当偏度系数=0时，分布是对称的 当偏度系数>0时，分布呈正偏态（右偏） 当偏度系数时，分布呈负偏态（左偏） （2）峰度（Kurtosis） 用来评估一组数据的分布形状的高低程度的指标。
p=22849 当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 "训练集"）和保留样本（或外样本，或 "测试集"）。...该图中时间序列有25个观测值，预测从8个原点开始产生，从原点15开始。模型在每次迭代中都被重新估计，并产生预测结果。之后，在系列的末尾增加一个新的观测值，这个过程继续进行。...当没有更多的数据需要添加时，这个过程就会停止。这可以被认为是一个滚动的原点，有一个固定的保留样本量。这个程序的结果是产生了8个一到三步的预测。...这可以被认为是一个滚动的原点，有一个非固定的保留样本量。可用于在小样本的情况下，当我们没有多余的观测值的时候。 最后，在上述两种情况下，我们的样本量都在增加。...我们可以根据这些值计算一些基本的误差指标，例如，按比例的平均绝对误差。
该方法分两步估计相机的外部参数： 1）利用一组车道线观测值计算的消失点同时估计俯仰角和偏航角； 2）通过最小化车道宽度观测值和车道宽度先验值之间的差异来计算横滚角和摄像机高度。...俯仰角和偏航角是使用一组车道边界观测值计算的VP同时估计的。然后，给定车道宽度作为先验，通过最小化车道宽度观测值和先验车道宽度之间的差异来计算横滚角和摄像机高度。...描述高斯球和高斯球平面上的一条直线所确定的图像和主点。当平行线投影到像面上时在VP处相交，平行线对应的大圆在高斯球面上有一个交点，从主点到交点的方向变为VD。...该集合通常包含一些噪声线或离群点，因此我们使用RANSAC过滤掉离群点，然后估计对噪声线鲁棒的VP。当给定一组线段L时，RANSAC过程可描述为算法1。...因此，用于俯仰和偏航角估计的状态向量X_py和系统模型f_py被定义为 横滚角和摄像机高度估计 由于投影特性和观测车道边界与摄像机外参数之间的非线性几何关系所产生的几何信息不足，利用车道边界的二维投影作为观测值标定横滚角和摄像机高度的方法更加复杂
协方差（Covariance） 协方差在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。...换句话说，是观测值与真值(或模拟值)偏差(而不是观测值与其平均值之间的偏差)的平方与观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替。...因此，标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差。...在物理学中，我们常用均方根值来分析噪声。 比如幅度为100V而占空比为0.5的方波信号，如果按平均值计算，它的电压只有50V，而按均方根值计算则有70.71V。这是为什么呢？...举一个例子，有一组100伏的电池组，每次供电10分钟之后停10分钟，也就是说占空比为一半。如果这组电池带动的是10Ω电阻，供电的10分钟产生10A 的电流和1000W的功率，停电时电流和功率为零。
两个深度神经网络，称为编码器，学习模态特定的、批次校正的多变量正态分布，这些分布代表基于观测数据的细胞潜在状态，即表达观测值的q(zR∣XR, S)和可访问性观测值的q(zA∣XA, S)。...在模型的第二部分，观测值从潜在表示中生成，使用模态特定的解码器神经网络。...通过利用MultiVI推断缺失模态的细胞值，作者发现对于两种模态，插补的值与观测值有很高的一致性（图4a-c）。...考虑所有基因表达条目，MultiVI在插补值和原始观测值（按库大小缩放）之间实现了0.57的斯皮尔曼相关性。...这意味着，当预测值与真实值的差距越大时，模型的预测就越不确定（见图4c）。
该图中时间序列有25个观测值，预测从8个原点开始产生，从原点15开始。模型在每次迭代中都被重新估计，并产生预测结果。之后，在系列的末尾增加一个新的观测值，这个过程继续进行。...当没有更多的数据需要添加时，这个过程就会停止。这可以被认为是一个滚动的原点，有一个固定的保留样本量。这个程序的结果是产生了8个一到三步的预测。...这可以被认为是一个滚动的原点，有一个非固定的保留样本量。可用于在小样本的情况下，当我们没有多余的观测值的时候。 最后，在上述两种情况下，我们的样本量都在增加。...最后，如果它是一个列表，那么将返回一个列表的列表。 我们先从predict()函数中收集条件平均值。 我们可以使用滚动原点从模型中产生预测结果。...我们可以根据这些值计算一些基本的误差指标，例如，按比例的平均绝对误差。
3.2 多步预测多步预测是通过建立时间序列模型，使用已知的过去观测值来预测未来多个时刻的值。可以使用LSTM等深度学习模型进行多步预测。...3.3 滚动预测滚动预测是在每个时刻都更新模型，并使用最新的观测值来预测下一个时刻的值。这种方法可以不断调整模型以适应数据的变化。---4....时间序列评估时间序列评估是对时间序列预测结果进行评估和验证的过程。以下是一些常见的时间序列评估指标：4.1 均方根误差（RMSE）均方根误差是预测误差的平方和的平均值的平方根。...它衡量了预测值与真实值之间的平均误差。4.2 平均绝对误差（MAE）平均绝对误差是预测误差的绝对值的平均值。它衡量了预测值与真实值之间的平均绝对偏差。...4.3 相对平均误差（MAPE）相对平均误差是预测误差的平均值与真实值之间的相对差值的百分比。它衡量了预测值与真实值之间的相对偏差。
在多值插补时，对A组将不进行任何处理，对B组产生Y3的一组估计值（作Y3关于Y1，Y2的回归），对C组作产生Y1和Y2的一组成对估计值（作Y1，Y2关于Y3的回归）。...当用多值插补时，对A组将不进行处理，对B、C组将完整的样本随机抽取形成为m组（m为可选择的m组插补值），每组个案数只要能够有效估计参数就可以了。...对存在缺失值的属性的分布作出估计，然后基于这m组观测值，对于这m组样本分别产生关于参数的m组估计值，给出相应的预测值，这时采用的估计方法为极大似然法，在计算机中具体的实现算法为期望最大化法（EM）。...两种均值插补方法是最容易实现的，也是以前人们经常使用的，但是它对样本存在极大的干扰，尤其是当插补后的值作为解释变量进行回归时，参数的估计值与真实值的偏差很大。...3σ准则是最常用也是最简单的粗大误差判别准则，它一般应用于测量次数充分多( n ≥30)或当 n＞10做判别时的情况。
叶方正，2008年加入腾讯，就职于无线研发部【专项测试组】。曾经负责多个产品的性能优化工作，积累大量的移动终端平台优化以及评测经验。 怎样获取SM值？...将测试结果按卡顿和流畅分段，对每个卡顿区间段打分 之前参考了一篇游戏流畅度评分的文章，该文章结合FPS平均值和卡顿的程度以及频率，对游戏整体流畅度打分。但是普通App和游戏的区别比较大。...2、流畅度评估方法 预处理，每5个（秒）一组，取最低值。如果5秒内出现多于一次卡顿（SM低于40），则再乘以一个和卡顿次数有关的权值（小于1）。...【说明】如果卡顿出现次数较少，平均值和方差不容易发现问题。因此没有直接对数据评估，先进行了预处理，突出SM值低的部分，加大卡顿对总分的影响。...处理前的三组数据： 处理后的三组数据： 将处理后的数据按卡顿和流畅分段，针对每段打分。 【说明】如果只有最后总分，且流畅的时间较长，卡顿的数据容易被流畅的数据淹没。
单因素方差分析基于各观测量来自于相互独立的正态样本和控制变量不同水平的分组之间的方差相等的假设。...（三）“选项”设置 “统计” 选项组： 该选项组主要用于指定输出的统计量，包括： ①描述：表示要输出每个因变量的个案数、平均值、标准差、均值标准误差、最小值、最大值和95%置信区间。...④布朗-福塞斯：表示计算布朗-福塞斯统计量以检验组均值是否相等，特别是当莱文方差齐性检验显示方差不等时，该统计量优于F统计量。...⑤韦尔奇：计算Welch统计量以检验组均值是否相等，与布朗-福塞斯类似，当莱文方差齐性检验显示方差不等时，该统计量优于F统计量。...“缺失值” 选项组： 该选项组主要用于当检验多个变量，有一个或多个变量的数据缺失时，可以指定检验剔除哪些个案，有两种方法： ①按具体分析排除个案：表示给定分析中的因变量或因子变量有缺失值的个案不用于该分析
因子分数利用因子载荷值使用回归方法计算，公式为η=T S−1ΛΦ（T为原始数据矩阵，S为采样点的观测协方差矩阵，Λ和Φ分别为因子加载矩阵和因子相关矩阵，由因子负荷估计后产生。...通过将因子负荷和因子分数相乘，可以按因子计算的方式重建原始数据，估计出基础成分。图三 情况C中观察到的ERP的因子重建2....图四描述了两组中所有参与者的总体平均值。...图四 两组被试在标准刺激和新奇刺激下的ERP总体平均值本文提供所有代码和数据集 (https://github.com/FlorianScharf/ PCA_Tutorial/)，流程操作如表一。...避免这种情况的一个简单而有效的策略是严格分离模型规范步骤与统计推断步骤，并对此进行预注册和公开化发布。3）对测量不变性的进一步考虑当测量不变性有问题时，建议使用单独的PCA。
1.Leave p-out cross-validation LpOCV是一种详尽的交叉验证技术，涉及使用p观测作为验证数据，而其余数据则用于训练模型。...在分层k倍交叉验证中，数据集被划分为k个组或折叠，以使验证数据具有相等数量的目标类标签实例。这样可以确保在验证或训练数据中不会出现一个特定的类，尤其是在数据集不平衡时。...分层k折交叉验证，每折具有相等的目标类实例 最终分数是通过取各折分数的平均值来计算的 优点：对于不平衡的数据集，效果很好。 缺点：现在适合时间序列数据集。 7....对于时间序列数据集，根据时间将数据分为训练和验证，也称为前向链接方法或滚动交叉验证。对于特定的迭代，可以将训练数据的下一个实例视为验证数据。...超参数调整是在较早的方法中单独完成的。当交叉验证同时用于调整超参数和泛化误差估计时，需要嵌套交叉验证。 嵌套交叉验证可同时应用于k折和分层k折变体。 结论 交叉验证用于比较和评估ML模型的性能。
本文将由浅入深地介绍 Pandas 窗口函数的常见用法、常见问题以及如何避免或解决报错。二、窗口函数的基本概念窗口函数是一种特殊的函数，它可以在一组数据上进行计算，并返回与原始数据相同数量的结果。...滚动窗口（Rolling Window） 滚动窗口是指在一个固定大小的窗口内对数据进行计算。例如，我们可以计算过去5天的平均值、最大值等统计量。...5.0000006 7 6.0000007 8 7.0000008 9 8.000000在这个例子中，我们使用了 rolling 方法计算了一个大小为3的滚动窗口的平均值...可以通过可视化手段来观察不同窗口大小下的结果变化，从而找到最优解。2. 边界值处理在使用窗口函数时，边界值（如开头和结尾）可能会出现 NaN 值。这是因为这些位置的数据不足以构成完整的窗口。...性能优化当处理大规模数据集时，窗口函数的性能可能会成为一个瓶颈。为了提高效率，可以考虑以下几种方法：使用 numba 或 cython 对关键计算部分进行加速。尽量减少不必要的中间变量，避免重复计算。
一个具有n个观测值和d个不同值的单一变量被转换成具有n个观测值的d个二元变量，每个二元变量使用一位（0，1）进行标识。...’]) df_dep=df_dep.rename({‘Dept’:’Value’}, axis=1) df_new = df.join(df_dep) 这样就得到了上面的结果 5、Hashing 当使用哈希函数时...，用于评估信贷和金融行业的贷款违约风险。...如果这个组的结果是随机的，那么P(Bads) > P(Goods)，比值比为1，证据的权重(WoE)为0。如果一组中P(Goods) > P(bad)，则WoE大于0。...它的工作原理与时间序列数据验证类似。当前特征的目标概率仅从它之前的行(观测值)计算，这意味着目标统计值依赖于观测历史。 TargetCount:某个类别特性的目标值的总和(到当前为止)。
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