把多个指标合并成一个变量,通常有两种做法: 一.计算平均值 针对问卷量表数据,同时几个题表示一个维度.比如想要将“我在工作中能获得成就感”.“我可以在工作中发挥个人的才能”这两题合并成一个维度(影响因素),可以通过SPSSAU的生成变量功能计算均值,生成新的变量用于后续分析. SPSSAU-生成变量 此种处理方法简单易懂,使用广泛,但有的时候不能直接求平均值,所以只能使用第二种处理办法. 二.使用因子分析或主成分分析进行降维,利用因子得分(或主成分得分)浓缩信息 第2种方法常见于数据出现共线性,

#include <stdio.h> int main() { int c; int flag = 0; while((c = getchar()) != EOF) { if(c == ' ') { if(flag == 0) { flag = 1; putchar(c); } } else if(c != ' ') { putchar(c); flag = 0; } } return 0; } 多个空格变为一个空格.

List.Map.set的加载因子,默认初始容量和扩容增量 首先,这三个概念说下.初始大小,就是创建时可容纳的默认元素个数:加载因子,表示某个阀值,用0~1之间的小数来表示,当已有元素占比达到这个阀值后,底层将进行扩容操作:扩容方式,即指定每次扩容后的大小的规则,比如翻倍等. 当底层实现涉及到扩容时,容器或重新分配一段更大的连续内存(如果是离散分配则不需要重新分配,离散分配都是插入新元素时动态分配内存),要将容器原来的数据全部复制到新的内存上,这无疑使效率大大降低. 加载因子的系数小于等于1,意

面向对象第一单元总结:Java实现表达式求导 题目要求 输入一个表达式:包含x,x**2,sin(),cos(),等形式,对x求导并输出结果 例:\(x+x**2+-2*x**2*(sin(x**2+(cos(x**2))))\) 思路分析 表达式拆解 将一个表达式分为三级:表达式Polynomial.项Term.因子Unit 一个Poly由Term累加构成,一个Term由Unit累乘构成 解题思路 读入表达式字符串,将其分解成一个表达式类 对表达式类求导 输出导数表达式的字符串形式 字符串->

pandas应用之分组因子暴露和分位数分析 首先感谢原书作者Mes McKinney和batteryhp网友的博文, 俺在此基础上继续探索python的神奇功能. 用A股的实际数据, 以书里的代码为蓝本, 做一些实证探索. 发现不少问题 pandas版本升级之后, 函数调用的方式必须相应地改变. 比如 pd.rolling_mean 升级为Series.rolling().mean()等等 tushare的数据与yahoo财经的数据格式上的差异, 需要规整化, 等等 至少会有两篇后续的博文详细记

R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可

R语言中的因子就是factor,用来表示分类变量(categorical variables),这类变量不能用来计算而只能用来分类或者计数. 可以排序的因子称为有序因子(ordered factor). factor() 用来生成因子数据对象,语法是: factor(data, levels, labels, ...) 其中data是数据,levels是因子的级别向量,labels是因子的标签向量. 以我的10个月的fitbit数据为例,创建一个因子 fitbit <- read.csv("

最近看到一个网站, 欧拉计划.挺好玩,都是一些算法题.这是本站:http://projecteuler.net/problems 这个是中文站:http://pe.spiritzhang.com/ 下面贴两个小脚本,低端玩具 1.找出一个数的所有因子: #encoding:utf-8 import math def yinzi(n): list_yinzi = [] if n <= 2: return list_yinzi for i in range(2, int(math.sqrt(n))

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4497 题意:已知GCD(x, y, z) = G,LCM(x, y, z) = L.告诉你G.L,求满足要求的(x, y, z)有多少组,并且要考虑顺序. 思路:如果L%G != 0显然不存在这样的(x, y, z),相反肯定存在.具体做法就是将L/G分解质因子,得到:L/G = P1^t1 * P2^t2 * ... * Pk^tk,我们来考虑任意一个因子Pi^ti,此时(x/G, y/G, z/

题目链接:http://acm.swust.edu.cn/problem/1125/ Time limit(ms): 1000 Memory limit(kb): 65535   Description 哈特13最近在学习数论问题,然后他智商太低,并学不懂.这不,他又碰到不会的题了.题意非常简单: 有n个数字,求出这些数字中两两最大公约数的最大值.你一定要帮助他解决这个问题啊. Input 多组输入,约25组,直到文件末尾.每组数据占2行,第一行为数字个数n,2<=n<=100000第二行即为

下面是HashMap的一个构造函数,两个参数initialCapacity,loadFactor 这关系HashMap的迭代性能. /** * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial * capacity and load factor. * * @param initialCapacity the initial capacity * @param loadFactor the load fa

Ricequant米筐金工--因子分析 作者:戴宇.小湖 上一篇介绍了单因子检验是因子分析前重要的一个步骤,是构建因子库.建立因子模型的基础,这篇报告首先对常见估值因子进行初步的检验. 第一篇．估值因子的分析 估值因子是一类具有特色的风格因子,本报告选取了PE,PB,PCF,PS,PEG五个常见的估值因子进行因子分析,测试区间是2014年1月1日~2017年8月1日,测试数据是全市场股票的月数据,主要从有效性和稳定性两个角度分析因子. 通过此次报告可以初步得出以下结论: 1.  此次选择的五个估

题目链接: https://vjudge.net/problem/POJ-3421 题目大意: 给你一个数X,将X分解成1~X的因子数列,前一个数可以整数后一个数,求满足条件的最大链长以及有多少条这样长的链. 思路一: 自己的解答: 首先求出所有的因子,排序,然后定义一个length数组和tot数组,length[i]表示从第i个因子到最后一个因子的最大链长,tot[i]表示第i个因子到最后一个因子的最大链长的种类,要求length[0]和tot[0] 已知length[last] = 0,to

因子(factor)是R语言中比较特殊的一个类型, 它是一个用于存储类别的类型,因子的行为有时像字符串,有时像整数.因子也是一个向量,每个元素都是字符类型.因子具有因子水平(Levels),用于限制因子的元素的取值范围,R强制:因子的元素只能从因子水平中取值,这意味着,因子的每个元素要么是因子水平中的字符,要么是缺失值,这是因子的约束. 一,创建因子 通常情况下,系统在创建数据框变量时会隐式创建因子,这是因为R自动把文本类型默认为类别数据,并转换为因子. 例如,创建一个数据框变量,通过class

变量可分为名义型变量.有序型变量或者连续型变量.名义型变量是没有顺序之分的类别变量,如糖尿病类型Diabetes(Type1.Type2),即使在数据中Type1编码为1而Type2编码为2,这也并不表示二者有序.有序变量表示一种顺序关系,而非数量关系,如病情S Status(poor.improved.excellent),显然病情为poor(较差)的病人的状态不如improved(病情好转)的病人,但我们并不知道相差多少.连续型变量可以呈现为某个范围内的任意值,并同时表示了顺序和数量,例如年

一.什么是多因子选股 在股市中征战过的朋友们应该知道,股市之道无非三点.1择时,2选股,3 仓控.精通这三点中的任何一点,都足以在股市中所向披靡.但是精通二字何其艰难!!!矫情的话多不多说,咱们进入正题.          在量化选股策略中.多因子策略作为一个主要方向,被各种公募基金和私募基金长期使用.在此我们为不熟悉多因子的各位朋友梳理一下不同风格的因子,以及他们的有效性.相信不熟悉多因子的各位读后必有一定的收获.       众所周知,股价是由资金推动的(上涨为正向推动,下跌为反向推动).但

链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/197/A来源:牛客网 时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒 空间限制:C/C++ 262144K,其他语言524288K 64bit IO Format: %lld 题目描述 令 X = n!, 给定一大于1的正整数p 求一个k使得 p ^k | X 并且 p ^(k + 1) 不是X的因子. 输入描述: 两个数n, p (1e18>= n>= 10000 >= p >= 2) 输出描述: 一个数

问题描述有一个数列,FancyCoder沉迷于研究这个数列的乘积相关问题,但是它们的乘积往往非常大.幸运的是,FancyCoder只需要找到这个巨大乘积的最小的满足如下规则的因子:这个因子包含大于两个因子(包括它本身:比如,4有3个因子,因此它是满足这个要求的一个数).你需要找到这个数字并输出它.但是我们知道,对于某些数可能没有这样的因子:在这样的情况下,请输出-1. 这个因子包含大于两个因子也就是说必须包含三个因子可以为本身求出所有数的所有质因子中最小的两个,相乘就是答案.如果所有数字的质因子

前几天在一个群里看到有人讨论hashmap中的加载因子为什么是默认0.75. HashMap源码中的加载因子 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; 当时想到的是应该是“哈希冲突”和“空间利用率”矛盾的一个折衷. 跟数据结构要么查询快要么插入快一个道理,hashmap就是一个插入慢.查询快的数据结构. 加载因子是表示Hash表中元素的填满的程度. 加载因子越大,填满的元素越多,空间利用率越高,但冲突的机会加大了. 反之,加载因子越小,填满的

一.协方差矩阵 协方差矩阵为对称矩阵. 在高斯分布中,方差越大,数据分布越分散,方差越小发,数据分布越集中. 在协方差矩阵中,假设矩阵为二维,若第二维的方差大于第一维的方差,则在图像上的体现就是:高斯分布呈现一个椭圆形,且主轴对应的就是方差大的第二维度.简而言之,若对角线元素相等,则高斯分布的图形是圆形,反之则分布图形为椭圆形. 若协方差矩阵的非对角元素为0,则高斯分布图形平行于坐标轴,反之则不平行. 为什么当样本数量远小于特征向量的维数n时,协方差逆矩阵不存在(矩阵不满秩)? 在多变量高斯分布

有一类问题,要求我们将一个正整数x,分解为两个非平凡因子(平凡因子为1与x)的乘积x=ab. 显然我们需要先检测x是否为素数(如果是素数将无解),可以使用Miller-Rabin算法来进行测试. Pollard Rho是一个非常玄学的方式,用于在O(n^1/4)的期望时间复杂度内计算合数n的某个非平凡因子.事实上算法导论给出的是O(√p),p是n的某个最小因子,满足p与n/p互质.但是这些都是期望,未必符合实际.但事实上Pollard Rho算法在实际环境中运行的相当不错. Pollard Rh