功效分析:可以帮助在给定置信度的情况下,判断检测到给定效应值时所需的样本量,也可以在给定置信水平的情况下,计算某样本量内可以检测到的给定效应值的概率 1.t检验 案例:使用手机和司机反应时间的实验 library(pwr) # n表示样本大小 # d表示标准化均值之差 # sig.level表示显著性水平 # power为功效水平 # type指的是检验类型 # alternative指的是双侧检验还是单侧检验 pwr.t.test(d=.8,sig.level = .05,power = .9

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 GARCH 模型基础 估计 GARCH 参数 fGarch 参数估计的行为 结论 译后记 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 本文翻译自<Problems In Estimating GARCH Parameters in R > 原文链接:https://ntguardian.wordpress.com/2017/11/02/problems-estimating-garch-parameters-r/ 更新(11/2/17 3:00

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介 指定一个 \(\text{GARCH}(1, 1)\) 模型 模拟一个 GARCH 过程 拟合一个 \(\text{GARCH}(1,1)\) 模型 rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(续) rugarch 包的使用 简单实验 rugarch 参数估计的行为 极端大样本 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(续) 本文承接<在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题> 链接:https://www.cnblogs.com/xuruilong100/p/9986088.html 在之前的博客<在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题>中,Curtis Miller 讨论了 fGarch 包和 tseri

[BZOJ3280]小R的烦恼 Description 小R最近遇上了大麻烦,他的程序设计挂科了.于是他只好找程设老师求情.善良的程设老师答应不挂他,但是要求小R帮助他一起解决一个难题. 问题是这样的,程设老师最近要进行一项邪恶的实验来证明P=NP,这个实验一共持续n天,第i天需要a[i]个研究生来给他搬砖.研究生毕竟也是人,所以雇佣研究生是需要钱的,机智的程设老师已经联系好了m所大学,第j所大学共有l[j]个研究生,同时雇佣这所大学的一个研究生需要p[j]元钱. 本来程设老师满心欢喜的以为,这

样本量问题真的是好多人的老大难,是很多同学科研入门第一个拦路虎,今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题,我想想不止是本科生对这个问题不会,很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白,那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑,也能对大家的科研设计中的样本量设计部分有所启发. 样本量计算的逻辑 还记得我们最开始接触统计推断的时候,大家都知道一个词叫做原假设,原假设一般来讲都是"阴性的",我们统计推断要做的事情便是推翻原假设从而得出有"统计

定义: 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法. 目前我们会用到的主流的决策树算法包括:ID3,C4.5,CART等. ID3算法是以信息增益为准则选择信息增益最大的属性,信息增益对可取值数目较多的属性有所偏好,比如通过ID号可将每个样本分成一类,但是没有意义.同时ID3只能对离散属性的数据集构造决策树. c4.5算法是以信息增益率为准则选择

一.简介 要介绍朴素贝叶斯(naive bayes)分类器,就不得不先介绍贝叶斯决策论的相关理论: 贝叶斯决策论(bayesian decision theory)是概率框架下实施决策的基本方法.对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情况下,贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记结果. 二.贝叶斯决策论的基本原理 我们以多分类任务为例: 假设有N种可能的类别标记,即y={c1,c2,...,cN},λij是将一个真实类别为cj的样本误分类为ci的损失,基于后验概率P(

博客总目录,记录学习R与数据分析的一切:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html  ------- 经过周末一个半天的努力,终于把这次的Assignment3做出来,然后做完Quiz4,顺利结束R Programming这门课程. 对这门课的综合吐槽就是,Roger老师的github头像好帅,动态视频更帅,视频内容还算充足,但远远不足以应付assignment.Assignment设计一个比一个精巧,难度一个比一个大,没有足够的耐性以及一定的基础

题目可以转化成求关于t的同余方程的最小非负数解: x+m*t≡y+n*t (mod L) 该方程又可以转化成: k*L+(n-m)*t=x-y 利用扩展欧几里得可以解决这个问题: eg:对于方程ax+by=c 设tm=gcd(a,b) 若c%tm!=0,则该方程无整数解. 否则,列出方程: a*x0+b*y0=tm 易用extend_gcd求出x0和y0 然后最终的解就是x=x0*(c/tm),y=y0*(c/tm) 注意:若是要求最小非负整数解? 例如求y的最小非负整数解, 令r=a/tm,则

博弈论(Game Theory) - 03 - 前传之最大最小均衡 开始 最大最小均衡是由人冯·诺依曼和摩根斯坦提出.冯·诺依曼和摩根斯坦也被认为是博弈论的创始人. 冯·诺依曼提出的"最大最小定理"能保证在非常一般的情况下,两人零和博弈总是存在"最大最小均衡". 最大最小均衡存在以下问题: "最大最小"均衡没有考虑到局中人之间在策略选择上的互动. 由"最大最小"方法得到的"均衡"很难说是一种"均衡

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 1.选择最简单模型 如果不能满足: 增加参数,增加R**2 判断是否overfittiing 调整R方,BIC,AIC(选择较小BIC或AIC值)

[题目链接] http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3571 [题目大意] 给出一张二分图,每条边上有a,b两个值,求完美匹配, 使得suma*sumb最小. [题解] 把方案看成一个二维点,x=sum(a),y=sum(b) 答案一定在下凸壳上,找到l,r两个点,l是x最小的,r是y最小的 然后递归调用work(l,r):找到离该直线最远的点,那个点一定在下凸壳上 将边权设为(a,b)叉积(l-r),求出最小完美匹配就是那个点mid 因

[题目链接] http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2395 [题目大意] 给出一张无向图,每条边上有a,b两个值,求生成树, 使得suma*sumb最小,在满足这个前提下保证suma最小. [题解] 把方案看成一个二维点,x=sum(a),y=sum(b) 答案一定在下凸壳上,找到l,r两个点,l是x最小的,r是y最小的 然后递归调用work(l,r):找到离该直线最远的点,那个点一定在下凸壳上 将边权设为(a,b)叉积(l-r),求出

//模数不一定互质,互质才可以用孙子定理. /* https://blog.csdn.net/zmh964685331/article/details/50527894 uu遇到了一个小问题,可是他不想答.你能替他解决这个问题吗? 问题:给你k对a和r是否存在一个正整数x使每队a和r都满足:x mod a=r,求最小正解x或无解. */ #include <iostream> #include <cstdio> #include <queue> #include <

题目链接:https://vjudge.net/problem/POJ-2406 Power Strings Time Limit: 3000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 52631   Accepted: 21921 Description Given two strings a and b we define a*b to be their concatenation. For example, if a = "abc"

题面:洛谷传送门 BZOJ传送门 题目大意:给你一张有向无环图,边有边权,让我们用任意条从1号点开始的路径覆盖这张图,需要保证覆盖完成后图内所有边都被覆盖至少一次,求覆盖路径总长度的最小值 最小费用可行流板子题.. 有源汇最小费用可行流 给定一张有源汇网络流图,必须保证图中每条边的流量都$\in[l,r]$,求最小费用的可行流 我们要想办法把问题转化成最小费用最大流,即每条边流量需求都是$[0,r-l]$的 对于每个点,设$p_{i}$表示$i$点 入边流量下界之和 减掉 出边流量下界之和 根据

第一部分 空间数据的背景介绍 空间数据的建模 基于实体的模型(基于对象)Entity-based models (or object based) 常用的空间数据查询方式 空间数据获取的方法 R树 简介 R树的数据结构 一个更具体的使用场景 一棵R树满足如下的性质: 结点的结构 R树的操作 搜索 插入 插入操作存在的情况 如何合理地分裂到两个组 删除 另一个例子再次理解删除 第二部分 R树的Java实现 UML 第一部分 空间数据的背景介绍 空间数据的建模 基于实体的模型(基于对象)Entity

农场申请贷款.csv 对“农场申请贷款.csv”中农场大小.降雨量.农场质量.农场收入进行数据规范化处理 行数[4 5 6 7] “农场申请贷款.csv”中存在缺失值,已对数据进行预处理 setwd('D:\\data') list.files() #数据读取 dat=read.csv(file="农场申请贷款.csv",header=TRUE) sub=which(is.na(dat[5]$'降雨量'))#识别缺失值所在行数 #将数据集分成完整数据和缺失数据两部分 inputfile

脑瘫一样暴力,贪心找最小表示的串,判一个串是否是最小表示法时也是暴力地判.. 但是想不通复杂度是怎么算的.. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define maxn 205 char s[maxn]; int n; int check(int l,int r){//判断区间[l,r]是否是最小表示法 ; ;st<=r;st++){ int p1=l,p2=st; ;i<len;i++){ if(s[p1]<s[p2]

第一部分  通过词缀认识单词 (常用前缀一) 1.a- ①加在单词(形容词)或词根前面,表示"不,无,非" acentric [ə'sentrik] a  无中心的(a+centric中心的) asocial [ei'səuʃəl] a 不好社交的(a+social好社交的) amoral [ə'mɔrəl] a  非道德性的(a+moral道德的:注意:immoral不道德的) apolitical. [,eipə'litikəl]  a 不关政治的(a+political政治的)