关联分析是关联规则挖掘，目标是发现事务数据库中不同项之间的联系，这些联系构成的规则可以帮助用户找出某些行为的特征。

建立IF-THEN分类规则，即每个内部属性值形成规则前件（IF部分）的一个合取项，叶子结点形成规则后件（THEN部分）注意这里对数函数以2为底是因为信息用二进制位编码，但并非不可改变。无条件熵反映了该属性中各类别取值的平均自信息量，即平均不确定值。决策树由：根节点、内部节点和叶子节点。前两者的作用在于根据属性对对对象进行划分，而后者是分类的结果。熵是指类别属性的不确定性，而决策树算法的本质是通过描

保费定价也成为费率厘定，是保险公司运营的环节之一。其过程是根据保单（被保险人）的损失经验和其他相关信息建立模型，并且对未来的保险成本（赔款、代理人佣金、一般管理费用、理赔费用以及支持该业务所需的资本金成本）进行预测的过程。保险公司实际使用的费率还会受到市场供求关系和公司自身发展战略的影响。汽车保险也称机动车辆保险，失意机动车辆本身及其第三者责任等为保险标的的一种运输工具险，在非寿险井算领域中占有重

关联分析是关联规则挖掘，目标是发现事务数据库中不同项之间的联系，这些联系构成的规则可以帮助用户找出某些行为的特征。

首先是导入和绘图定制操作上述代码设置了x和y随机数，接下来调用plt.plot()函数绘图。如果只提供y值，plot以索引值为x值。接下来介绍2D图表的几项基本设置。一般而言，对于包含多个单独的子集，且每个子集的绘制有不同的标准时，可以通过直接绘图（这种情况下plot函数会自动分类数据）或者申明具体数据组来绘图，同时添加其他通用函数以及进一步的注释帮助用户理解。特别地，如果出现两组数据的刻度差别过

在布莱克-斯科尔斯-默顿定价公式中，价格的波动率是无法直接观测到的。在金融市场上波动率被投资者用于衡量资产价格波动的剧烈程度，而资产价格波动本质上反映了资产蕴含的风险，例如股票的波动率用于度量股票收益产生的不确定性，通常介于15%-60%之间。波动率一般分为历史波动率、已实现波动率、预期波动率和隐含波动率。在实际中，交易员通常使用隐含波动率(implied volatility)，这一波动率是指由

建立IF-THEN分类规则，即每个内部属性值形成规则前件（IF部分）的一个合取项，叶子结点形成规则后件（THEN部分）注意这里对数函数以2为底是因为信息用二进制位编码，但并非不可改变。无条件熵反映了该属性中各类别取值的平均自信息量，即平均不确定值。决策树由：根节点、内部节点和叶子节点。前两者的作用在于根据属性对对对象进行划分，而后者是分类的结果。熵是指类别属性的不确定性，而决策树算法的本质是通过描

保费定价也成为费率厘定，是保险公司运营的环节之一。其过程是根据保单（被保险人）的损失经验和其他相关信息建立模型，并且对未来的保险成本（赔款、代理人佣金、一般管理费用、理赔费用以及支持该业务所需的资本金成本）进行预测的过程。保险公司实际使用的费率还会受到市场供求关系和公司自身发展战略的影响。汽车保险也称机动车辆保险，失意机动车辆本身及其第三者责任等为保险标的的一种运输工具险，在非寿险井算领域中占有重

需要某种分布的随机数时，可以先生成均匀分布随机数，而后转换得到其他分布的随机数。好的随机数序列应该周期足够长，统计性质符合均匀分布，且需要有很好的随机性，即起排列不应该有规律，序列中的两项不应该有相关性。除此之外，还有几何分布、独立试验序列、二项分布、泊松分布随机数等构造，其本质上是利用2.1提及的离散随机变量的构造方法构造迭代序列并生成符合一定分布的序列。实际问题中两个随机变量的边缘分布明确，但

用少数几个不可观测的随机变量（因子）去描述许多随机变量之间的协方差关系。主义因子分析可以视作主成分分析的一种推广，但因子是不可观察且不必是相互正交的变量。其基本思想是：根据相关性大小将变量分组，每组变量代表一个基本结构，反映观测到的相关性。R型因子分析可以用来研究变量之间的相关关系，Q型因子分析研究样品之间的相关关系，二者知识形式上的不同数学处理上是一样的，本文以R型因子为例展开说明。