01.描述统计方法 描述统计就是用描述的数字或图表来判断数据是否符合正态分布。常用的方法有Q-Q图、P-P图、直方图、茎叶图。...拟合出来的这条直线和正态分布之间有什么关系呢？为什么可以根据这条直线来判断数据是否符合正态分布呢。...SW检验中的S就是偏度，W就是峰度，峰度和偏度与正态的关系我们在前面的文章有讲过，没看过的同学可以去看看：你到底偏哪边的？ 2.1 KS检验 KS检验是基于样本累积分布函数来进行判断的。...在Python中可以用如下代码： from scipy.stats import anderson anderson(x, dist='norm') x为待检验的样本集，dist用来指明已知分布的类型。...03.非正态数据的处理办法 一般数据不是正态就是偏态，如果偏态不严重可以对数据取平方根来进行转换。如果偏态很严重，则可以对数据进行对数转换。转换方法在偏态文章中也有讲过。
因此，在数据预处理阶段会查看目标变量以及各个特征是否服从或接近正态分布，如果偏离就通过一定变换将该数据的分布正态化。 一般来说，数据的直方图如果单峰并近似正态但看上去又有些扭曲，可以考虑正态化。...偏度（skewness）和峰度（Kurtosis）就是两个常见的统计量，本篇主要处理前者。如下图所示，红色表示正态分布，黑色表示不同偏度，绿色和蓝色表示正负峰度。 ?...2偏度 偏度，也称为偏态、偏态系数，是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数量特征。....样本偏度 具有 个值的样本的样本偏度为， 其中 是样本平均值， 是三阶样本中心矩， 是二阶样本中心距，即样本方差。如果考虑无偏估计，则在上式中把除以 改为除以 。....样例 下面用三个图模拟一下对称、正偏和负偏三种情况，分别对应正态分布、指数分布和贝塔分布。 ? ? ? 注意，紫色竖线表示平均值，蓝色竖线表示中位数。
从上面的Q-Q图可以看出，变量0和1紧密地跟随红线(正态/高斯分布)。而变量2和3在一些地方远离红线，这使它们远离了高斯分布。Q-Q图比直方图和密度图更可靠。...方法四:Shapiro-Wilk检验 夏皮罗-威尔克(Shapiro-Wilk)检验是一项针对正态性的统计检验。这是用于检验正态性的定量方法。...方法五：Kolmogorov-Smirnov检验 Kolmogorov-Smirnov检验是一项拟合优度的统计检验。此测试比较两个分布（在这种情况下，两个分布之一是高斯分布）。...以上结果表明，没有变量具有高斯分布。Kolmogorov-Smirnov检验期望输入变量具有理想的正态分布。 方法六：D’Agostino和Pearson的法 此方法使用偏度和峰度测试正态性。...该检验的零假设是，分布是从正态分布中得出的。 在Python中，可以使用“ scipy.stats”模块的“ normaltest”功能执行此测试，如下所示。
偏度为-0.4018462，表现为右偏。峰度为2.169439，该分布比正态分布更陡峭。1、正态性检验对指数的日收益率序列进行正态性检验。检验方法采用Jarque-Bera统计量。...GED)、偏态t分布(ST)、偏态广义误差分布(SGED) 的GARCH(1,1)、EGARCH、TGARCH来建模。...对GJR-GARCH(1,1)模型来说, 无论收益率残差服从哪种分布,其杠杆系数 都是不显著的。但是就其他参数而言，GED分布下，参数拟合都是显著的。...通过对比对数似然函数值，发现残差服从GED分布和SGED分布时，模型拟合效果要优于正态分布、t分布和偏t分布。...通过对比对数似然函数值，发现残差服从GED分布和SGED分布时，模型拟合效果要优于正态分布、t分布和偏t分布。LB2统计量显示模型的标准化残差平方均不再具有异方差现象，且在统计上都是显著的。
偏态系数 以平均值与中位数之差对标准差之比率来衡量偏斜的程度。偏态系数小于 0，因为平均数在众数之左，是一种左偏的分布，又称为负偏。...偏态系数大于 0，因为均值在众数之右，是一种右偏的分布，又称为正偏。 峰态系数 是对数据分布平峰或尖峰程度的测度：峰态系数与众数概率的高低有直接关系，众数概率越高，峰态系数越大。...正态分布的峰态系数是 3，常常计算出来的峰态系数会跟 3 作比较，如果小于 3 则具有不足的峰度，如果大于 3 则具有过度的峰度。...从偏度上看：三国偏态系数均小于0，平均数在众数之左，是一种左偏的分布，又称为负偏。 从上面三个图中也可以看出：其中蜀国的武力分布众数偏在右侧更明显一点，长尾拖在左边。...从峰度上看：三国偏态系数均小于0，均是低峰态，相对来说蜀国人物武力分布较另外两国人物武将武力分布更窄一些。 PS:大家可能注意到求出的偏态系数为负数，这是因为在实际应用中，通常将峰度值做减3处理
分别是标准化资产收益率的偏度和峰度。如果将他们看做为0，等价于假设标准化资产收益率的分布是标准正态分布。 用这种方法估计VaR的话，只需要多估计峰度和偏度两个参数，直接用矩估计的方法估计即可。...这里我们采用两种Garch模型进行建模，一种是常见的基于正态性假设的Garch模型，一种是基于t分布的Garch模型。 基于正态性假设的Garch模型 ? 模型的似然函数可以表示为 ?...基于t分布的Garch模型 金融数据分布最普遍的一个性质是尖峰厚尾，这使得用正态分布去拟合数据误差很大，因此大佬们找出了各种各样神奇的分布去代替正态分布拟合数据，之前提到的CF模型是一种方法，这里讲的...很不稳定，如果u很小，尾部值非常多，不符合EVT模型的假设，这样得到的结果是有偏的。 这个教材里也没有提很高大上的估计方法，只是给出了一个经验估计方法：选取的u保证尾部的值有50个即可。...而scipy中qqplot函数又必须是scipy中的分布对象，可是scipy中又没有直接可以用的GPD分布函数，所以这里偷了个懒，从scipy中继承了正态分布，再把分布函数改成GPD的分布函数，然后直接调用
导读 本文是针对负样本采样过程中可能采样到假阴性样本的问题提出的相关方法，现有的方法通常侧重于保持具有高梯度的难负样本进行训练，导致优先选择假负样本。假阴性噪声可能导致模型的过拟合和较差的泛化性。...具有更高的预测分数，与正样本的预测分数接近的未交互样本更容易被选为负样本，这可以有效地在训练过程中提供更大的梯度和更多的信息。...具有较大预测分数的负实例对模型的学习很重要，但通常很少见，即遵循偏态分布。...相应地，设计了一个增益感知函数来计算商品是一个真正的负样本的概率，如下式，其中是使训练稳定的平滑超参数，防止分母为0。...这是因为根据实验发现假阴性样本的G通常低于真阴性样本。因此，模型倾向于利用这种具有较高期望差距的方式来衡量负样本的质量，即在训练阶段选择具有较高 G 的候选负样本作为负样本。
偏度为-0.4018462，表现为右偏。峰度为2.169439，该分布比正态分布更陡峭。 1、正态性检验 对指数的日收益率序列进行正态性检验。检验方法采用Jarque-Bera统计量。...(GED)、偏态t分布(ST)、偏态广义误差分布(SGED) 的GARCH(1,1)、EGARCH、TGARCH来建模。...对GJR-GARCH(1,1)模型来说, 无论收益率残差服从哪种分布,其杠杆系数 都是不显著的。但是就其他参数而言，GED分布下，参数拟合都是显著的。...通过对比对数似然函数值，发现残差服从GED分布和SGED分布时，模型拟合效果要优于正态分布、t分布和偏t分布。...通过对比对数似然函数值，发现残差服从GED分布和SGED分布时，模型拟合效果要优于正态分布、t分布和偏t分布。LB2统计量显示模型的标准化残差平方均不再具有异方差现象，且在统计上都是显著的。
p=31023 VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为风险具有更好的合理性。...偏度为-0.4018462，表现为右偏。峰度为2.169439，该分布比正态分布更陡峭。 1、正态性检验 对指数的日收益率序列进行正态性检验。检验方法采用Jarque-Bera统计量。...(GED)、偏态t分布(ST)、偏态广义误差分布(SGED) 的GARCH(1,1)、EGARCH、TGARCH来建模。...通过对比对数似然函数值，发现残差服从GED分布和SGED分布时，模型拟合效果要优于正态分布、t分布和偏t分布。...通过对比对数似然函数值，发现残差服从GED分布和SGED分布时，模型拟合效果要优于正态分布、t分布和偏t分布。LB2统计量显示模型的标准化残差平方均不再具有异方差现象，且在统计上都是显著的。
众数不仅适用于数值型数据，对于非数值型数据也同样适用） 三种测度标准的优缺点： 测度类型 优点 缺点 均值 充分利用所有数据，适用性强 容易受到极端值影响 中位数 不受极端值影响 缺乏敏感性 众数 当数据具有明显的集中趋势时...偏差 偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力 极差：最大值-最小值。简单地描述数据的范围大小。...方差 噪声：真实标记与数据集中的实际标记间的偏差（噪声表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下限，即刻画了学习问题本身的难度） 欠拟合：偏差大，方差小 过拟合：偏差小，方差大 分布的形状...偏态：数据分布的不对称性叫做偏态 偏度系数：对数据分布的不对称性（即偏斜程度）的测度，偏态系数的绝对值越大，偏斜越严重 (左偏分布也称负偏分布：SK分布：SK=0;右偏分布：SK>0)...峰度：数据分布的扁平或尖峰程度 峰度系数：数据分布峰度的度量值，对数据分布尖峰或扁平程度的测度，一般用K表示 （扁平分布：K分布：K>0)
在这部分，我们将观察我们的回归拟合未知数据的情况，我们在上一节拟合了一个回归方程，但是没有太过留意我们实际运用它时的表现如何。我们拟合过模型以后，第一个问题很清晰：模型的拟合程度怎么样？...We can also look at the mean of the residuals, which should be very close to 0: 像我之前提到的那样，误差分布应该是正态的，...因此，这幅图是近似正态图形，可见，它拟合的不错，尽管有一点点偏态，我们也可以观察他均值的残差，它应该是接近0. np.mean(boston.target - predictions) 3.033146856209123e...We'll use SciPy here because it has a built-in probability plot: 另一个值得观察的是Q-Q图，我们在这使用SciPy，因为它内置概率图就可以绘制...，它们被平滑分布，让我们使用bootstrapping来看一下犯罪率的系数分布，bootstrapping是一个常规技术来了解估计的不确定性 n_bootstraps = 1000 len_boston
它是几何分布的连续模拟，它具有无记忆的关键性质。除了用于分析泊松过程外，还可以在其他各种环境中找到。...偏态分布 偏态分布是与“正态分布”相对，分布曲线左右不对称的数据次数分布，是连续随机变量概率分布的一种。可以通过峰度和偏度的计算，衡量偏态的程度。...可分为正偏态和负偏态，前者曲线右侧偏长，左侧偏短；后者曲线左侧偏长，右侧偏短。...代码 ''' Created on 2019年8月4日 @author: uYaoQi ''' from scipy import stats as st import matplotlib as...=0.5) #拟合一条最佳正态分布曲线y y = st.norm.pdf(bins, mu, sigma) plt.plot(bins, y, 'r--') plt.title(r'F分布') plt.subplots_adjust
数据分析的四个步骤，收集数据→处理数据→分析数据→解释数据。 统计学分析数据的方法有两类： 描述性分析方法 总体规模、对比关系、集中趋势、离散程度、偏态、峰态、.........Scipy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算，而这些功能都是我们在之后进行数据分析需要的。...np.median(close) 172.54000091552734 Mode 众数 指在统计分布上具有明显集中趋势点的数值，代表数据的一般水平。...，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。...适用范围 当两个变量的标准差都不为零时，相关系数才有定义，皮尔逊相关系数适用于： (1) 两个变量之间是线性关系，都是连续数据。 (2) 两个变量的总体是正态分布，或接近正态的单峰分布。
简单地说，copulas是具有均匀边缘分布的联合分布函数 。最重要的是，它们允许你将依赖关系与边缘分布分开研究。...copulas可以通过将一个联合分布拟合到均匀分布的边缘分布上而得到，这个边缘分布是通过对你感兴趣的变量的cdf进行量化转换而得到的。 ...2D数据的Frank、Clayton和Gumbel copula测试第一个样本（x）是从一个β分布中产生的，（y）是从一个对数正态中产生的。β分布的支持度是有限的，而对数正态的右侧支持度是无穷大的。...sz=300loc=0.0 #对大多数分布来说是需要的sc=0.5y=lognorm.rvs(sc,loc=loc, size=sz)独立（不相关）数据我们将从β分布中抽取（x）的样本，从对数正态中抽取...选择将一些参数拟合到一个scipy分布上，然后在一些样本上使用该函数的CDF方法，或者用一个经验CDF工作。这两种方法在笔记本中都有实现。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...一：偏态函数分类 （1）正态（期望=中位数=众数） （2）正偏态：也称为右偏态（期望>中位数>众数）,偏向数据小的 （3）负偏态：也称左偏态 (期望的 二：如何辨认正负偏态函数...关键：看尾巴哪边长，左边尾巴长的成为左偏态（负偏态），反之右偏态（正偏态） 三：关于期望，中位数，众数 参考上面的草图：可以这样理解，（1）对于正偏态而言，数据大多分布在右侧，从而也就把期望与中位数往右侧移动...（2）对于负偏态而言，数据大多分布在左侧，从而也就把期望与中位数往左侧移动。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
数据分析的四个步骤，收集数据→处理数据→分析数据→解释数据。 统计学分析数据的方法有两类： 描述性分析方法 总体规模、对比关系、集中趋势、离散程度、偏态、峰态、.........Scipy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算，而这些功能都是我们在之后进行数据分析需要的。...np.median(close) 172.54000091552734 Mode 众数 指在统计分布上具有明显集中趋势点的数值，代表数据的一般水平。...Scatter plot 散点图 散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。...适用范围 当两个变量的标准差都不为零时，相关系数才有定义，皮尔逊相关系数适用于： (1) 两个变量之间是线性关系，都是连续数据。 (2) 两个变量的总体是正态分布，或接近正态的单峰分布。
时域分析法 主要思想是事件的发展通常有一定的惯性，用统计学语言来说就是序列值之间存在一定的相关关系，而这种相关关系具有某种统计规律性，可以利用拟合法构建数学模型来描述时间序列。...image.png QQ图：若残差满足正态性假设，残差序列为正态白噪声过程或高斯白噪声过程。残差序列的Q-Q图近似为过原点的一条直线，则残差服从正态分布且均值为零。...image.png image.png PP图检验 Q-Q图的结果与P-P图非常相似，只是P-P图是用分布的累计比，而Q-Q图用的是分布的分位数来做检验。...一般来说，低阶ARMA模型的矩估计具有计算量小、估计思想简单直观，且不需要假设总体分布的优点。...极大似然估计充分应用了每一个观察值，估计精度高，同时还具有估计一致性、渐近正态性和渐进有效性等许多优良的统计性质，是一种非常优良的参数估计方法。
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