该过程可通过statsmodels库中的adfuller()函数实现,如采用函数默认参数,则: y=train_data['hs300']X=train_data['zz1000']fromstatsmodels.tsa.stattoolsimportadfuller# 进行ADF单位根检验adf_result=adfuller(y)# 查看ADF检验结果print("ADF检验统计量:",adf_result[0])print("ADF检验p-value:",adf_result[1...
purity方法时极为简单的一种聚类评价方法,只需计算正确聚类占总数的比例 purity(x,y) = 1/n∑kmax| xkΩ yi| 其中,x = (x1, x2, ... xk)时聚类的集合.xk表示第k个聚类的集合.y=(y1,y2,...yk)表示需要被聚类的集合,yi表示第i个聚类对象.n表示被聚类集合对象的总数 RI评价法 实际上,这是一种...
rcParams['axes.unicode_minus']=False import scipy.stats as st a=0.9 #设置90%置信水平 b=0.95 #设置95%置信水平 c=0.99 #设置99%置信水平 z1=st.norm.ppf(q=1-a) z2=st.norm.ppf(q=1-b) z3=st.norm.ppf(q=1-c) x=np.linspace(-4,4,200) #投资组合盈亏的数组 y=st.norm.pdf(x)...
方差是各个数据与平均数之差的平方和的平均数,即s=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2,其中,x_表示样本的平均数,n表示样本的数量,^,xn表示个体,而s就表示方差。 而当用(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]作为样本X的方差的估计时,发现其数学期望并不是X的...
Let X be the sum of the two rolls. Y be the first minus the second, and Z be the 3 times the first, minus the second. Compute Cov(X, Y): Cov(X, Y) = Compute Cov(X, Z): Prove that S^2 = \frac{1}...
x and y are a bound variables, t is a ground term and k is a numeral It also detects >=, and the atom can be negated. */boolelim_bounds::is_bound(expr * n, var * & lower, var * & upper) { upper =0; lower =0;boolneg =false;if(m_manager.is_not(n)) { ...
residual->addTerm(-confusionBF->testFunctional(solution),true);// FunctionPtr uh = Function::solution(uhat,solution);// FunctionPtr fn = Function::solution(beta_n_u_minus_sigma_n,solution);// FunctionPtr uF = Function::solution(u,solution);// FunctionPtr sigma = e1*Function::solution(si...
5. Kopijavimo parinktys (Meniu mygtukas), („Minus" mygtukas) ir („Plus" mygtukas) naudokite, kaip parodyta: 1. Paspauskite skaičių. („Plus/Minus" mygtukas), kad nustatytumėte kopijų 2. Paspauskite (Meniu mygtukas), kad pereitumėte į kitą parinktį, ...
A. (x=y=6, x+y,x+1) B. (x=6,x+1,y=6,x+y) C. (y=6,y+1,x=y,x+1) D. (x=y=6,x+y,y+1) 查看完整题目与答案 【简答题】绿色标签 查看完整题目与答案 【简答题】简述自定义标签与JavaBean的区别。 查看完整题目与答案 【单选题】设整型变量a为5,使b不为2的表达式...
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False from WindPy import * w.start() 这里使用上证50和中证1000代表大盘股和小盘股,来分析一下相关性,以及资产组合的VaR。 先导入2014年至今的收益率数据。(文件链接:https://pan.baidu.com/s/1EJ-i38BebyoFrQ207Snktg?pwd=y51p提取码: y51p) ...