盖帽法:某连续变量6西格玛之外的记录用正负3西格玛值替代,一般正负3西格玛包含99%的数据,所以默认凡小于百分之一分位数和大于百分之九十九分位数的值用百分之一分位数和百分之九十九分位数代替,俗称盖帽法 # 盖帽法 for i in df.columns: #小于1%分位数的用1%分位数填充 df.loc[df[i]<np.percentile(df[i...
首先,使用历史模拟法计算 VaR 值。对收益率从小到大排序, 根据所选定的置信度,取相应的分位数, 作为VaR损失率。 本例中选定如下置信度: 99% - 对应1分位 95% - 对应5分位 90% - 对应10分位 # Numpy 的 percentile 函数,可以直接返回序列相应的分位数 sRate = df1["rev_rate"].sort_values(ascending=...
基金A的期初价值为V0=1000万万,假定其服从正态分布,根据收集到的历史收益率(持有期为10天),估计出RR~N(0.1,0.04), 假定置信水平p=p=99%, 求VaR。其实该题等价于求解正太分布X-N(u, σ2)曲线下, 覆盖面值99%所对应的分位数(Z-Score), 可把非标准正态分布转换成正太分布(x-u)/σ. 计算结果表明:...
The average person kills 0.9248 players, 99% of people have 7.0 kills or less, while the most kills ever recorded is 72. 也就是0.99分位数在7,故我们将在作图时忽略杀敌数大于7的部分,因为其为极少数且不具代表性,如果将所有杀敌数都关注去作图的话会导致图象偏移严重,是很不必要的。
本例中选定如下置信度:99% - 对应1分位95% - 对应5分位90% - 对应10分位 # Numpy 的 percentile 函数,可以直接返回序列相应的分位数sRate = df1['rev_rate'].sort_values(ascending=True)p = np.percentile(sRate, (1, 5, 10), interpolation='midpoint')print(p)# 打印程序返回结果 (1分位,5分位...
第10 行:这里我们计算下边界=第一个四分位数-1.5 * IQR。 第13 行:这里我们删除等级高于toprange的行。 第14 行:这里我们删除等级低于botrange的行。 importpandasaspd Location ="datasets/gradedata.csv"df = pd.read_csv(Location) q1 = df['grade'].quantile(.25) ...
比如你学习了四分位数的理论，但是如何在实际中使用的，你不会数据分析的工具，你当然不会用了。但是...
它提供对数值变量的深入分析,例如分位数、均值、中位数和、方差、单调性、范围、峰度、四分位间距等等。 描述变量如何相互关联,这些数据对于数据科学家来说是非常必要的。 3、Sweetviz Sweetviz 是一个开源的 Python 库,用于获得可视化效果,只需...
它基于t分布的性质,通过计算t分布的分位数来确定置信区间。 计算步骤如下: 1. 确定置信水平(通常为95%或99%),记为α。 2. 根据样本容量n和置信水平确定自由度df,自由度可以在t分布的自由度表中查找。 3. 根据样本数据计算样本均值和标准差。 4. 根据公式:置信区间 = 样本均值 ± t值 * 标准差 / √...