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学习笔记，仅供参考，有错必纠文章目录Dropout代码初始设置导包载入数据模型DropoutDropout可以抵抗过拟合的状态，但是不是在所有情况下使用Dropout，模型精度都会提高，一般而言在更为复杂的模型中Dropout会发挥更大的作用.代码初始设置# 支持多行输出from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellIntera

数据的概括性度量数据分布的特征可以从三个方面进行测度和描述:①分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度②分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势③分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态。集中趋势的度量集中趋势集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的程度。它反映了一组数据中心点的位置所在。众数众数是一组数据中出现次数最多的变量值，用Mo表示。众数主要用于测度分类...

鄙人学习笔记文章目录时间序列分析和预测时间序列及其分解时间序列的描述性分析时间序列预测的程序确定时间序列成分选择预测方法预测方法的评估平稳序列的预测简单平均法移动平均法指数平滑法趋势型序列的预测线性趋势预测非线性趋势预测复合型序列的分解预测确定并分离季节成分时间序列分析和预测时间序列及其分解时间序列是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。平稳及非平稳时间序列可以分为平...

鄙人学习笔记文章目录统计量及其抽样分布统计量常用统计量次序统计量充分统计量关于分布的几个概念由正态分布导出的几个重要分布卡方分布t分布F分布样本均值的分布与中心极限定理样本比例的抽样分布两个样本平均值之差的分布关于样本方差的分布统计量及其抽样分布统计量是样本的函数.它不依赖于任何未知参数。推断统计学的重要作用就是，通过从总体中抽取样本构造适当的统计量，由样本性质去推断关于总体的性质。统...

学习笔记，仅供参考，有错必纠参考自：查看jupyter notebook的几个kernel及其存放位置查看JupyterNotebook的kernel及存放位置在cmd中键入ipython kernelspec list：C:\Users\goatbishop>ipython kernelspec list[TerminalIPythonApp] WARNING | Subcommand `

学习笔记，仅供参考，有错必究文章目录时间序列协整与非均衡误差EG两步法协整检验协整检验与单位根检验的关系先检验时间序列的单整性当协整向量已知时当协整向量未知时用动态回归式估计协整参数案例1：铜的日期货（qcu）和现货（xcu）价格关系研究首先分析期货价格（qcu）和现货价格（xcu）关系.研究铜的日期货与现货价格间的弹性关系时间序列协整与非均衡误差非平稳经济变量间存在的这种长期稳定的均衡关系称作协

学习笔记，仅供参考，有错必纠文章目录时间序列DF统计量和t统计量的分布特征情形1情形2情形3时间序列DF统计量和t统计量的分布特征情形1t(β^)t(\hat{\beta})t(β^​)的极限分布和有限样本分布特征由式(1)、式(2)、式(3)可知，当T→∞T \to \inftyT→∞时：T(β^−1)T(\hat{\beta}-1)T(β^​−1)是检验单位根的一个常用统计量。有三个结论如下：

学习笔记，仅供参考，有错必纠文章目录时间序列四种典型的非平稳随机过程随机游走过程随机趋势非平稳过程或差分平稳过程、有漂移项的非平稳过程趋势平稳过程或退势平稳过程确定性趋势非平稳过程看图判断随机趋势过程与平稳的AR(1)过程的区别为何用经济序列建立模型之前应先取对数备注时间序列四种典型的非平稳随机过程随机游走过程随机游走过程(random walk)，属于非平稳过程：yt=yt−1+ut,ut∼II

鄙人学习笔记文章目录分类数据分析分类数据与卡方统计量拟合优度检验独立性检验列联表中的相关测量列联分析中应注意的问题分类数据分析分类数据与卡方统计量卡方检验是对分类数据的频数进行分析的统计方法。卡方统计量卡方统计量可以用于测定两个分类变量之间的相关程度。若用fo表示观察值频数，用fe表示期望值频数，则卡方统计量可以写为：卡方统计量的特征拟合优度检验拟合优度检验是用卡...