多样性 指数shannon
python批量计算多站点多年标准化降水指数SPI
前面提过如何计算单站点多年的标准化降水指数SPI，但是在现实中不仅只计算一个站点的标准化降水指数，有时要计算多个站点的。 原始数据是11个站点1961年至2022年每个月的降水值： 编程思路是： 1、先需要进行站点分类： 此处的难点在于需要写个for循环，根据站点名称遍历数据 for i in na ......
H指数介绍与查询
学术影响力的评价是国内外科研管理与评价领域中的一项重要工作。H指数（H-index）可以作为研究机构科研影响力的评价指标。 H指数又称H因子，是一个用于评估科研学者学术水平与学术影响力的混合量化指标，由美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校物理学家乔治·希尔施（J.E.Hirsch）于2005年提出。 一、 ......
矩阵乘法指数的基域不变性
昨天意识模糊的时候突然想到了这个东西如何证明, 重新发明了一遍. 对于域 $F$, 我们记 $\omega(F)$ 为在域 $F$ 上的矩阵乘法的张量秩给出的 $$ \omega(F) = \inf_{n} \frac{\log R(\langle n,n,n\rangle)}{\log n}, $ ......
Apache POI读取单元格多文本多样式
**需求：**读取excel单元格数据（文本和部分样式）,并拼接成html代码。 ###代码实现 ``` /** * 工作簿 */ private Workbook wb; /** * 导入的excel类型 */ private String excelType； /** * 2003-2007版本 ......
R语言隐马尔可夫模型(HMM)识别不断变化的股市状况股票指数预测实战|附代码数据
全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=1557 最近我们被客户要求撰写关于隐马尔可夫模型(HMM)的研究报告，包括一些图形和统计输出。 “了解不同的股市状况，改变交易策略，对股市收益有很大的影响。弄清楚何时开始或何时止损，调整风险和资金管理技巧，都取决于股市的当前状况 （ 点击文末 ......
拓端tecdat|R语言贝叶斯Metropolis-Hastings Gibbs 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26578 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样器的研究报告，包括一些图形和统计输出。 指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到 ......
向量自回归（VAR）模型分析消费者价格指数 (CPI) 和失业率时间序列|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24365 最近我们被客户要求撰写关于向量自回归（VAR）模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 var对象指定了p阶平稳的多变量向量自回归模型（VAR(p)）模型的函数形式并存储了参数值 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ......
[数论]阶、原根和指数方程
# Order and primitive root and exponential equations(阶、原根和指数方程) ## 一、概念 ### 1、阶 阶：$a^x ≡1 (\bmod m)$上面的x就是阶 ### 2、原根 $\bmod m$的阶为$\phi(m)$的数 ### 3、指数方 ......
拓端tecdat|R语言贝叶斯Metropolis-Hastings Gibbs 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26578 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样器的研究报告，包括一些图形和统计输出。 指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到 ......
R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。 模拟SV模型的估计方法： sim <- svsim(1000,mu=-9 ......
Python基于SVM和RankGauss的低消费指数构建模型
全文链接：https://tecdat.cn/?p=32968 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Wenyi Shen 校园的温情关怀是智慧校园的一项重要内容。通过大数据与数据挖掘技术对学生日常校园内的消费信息进行快速筛选和比对，建立大数据模型，对校园内需要帮助的同学进行精准识别，为高校温情关怀 ......
指数 e
TODO # What is e? - 一个无理数； - 也叫超越数，超越数的例子包括 π 和 e； - 是自然对数的**底** ； - ？ # 怎么求e 公式：(1 + 1/n)^n 当 n 越来越大时，(1 + 1/n)n 的值越来越趋近 e： 求解ODE/DAE问题
1. Matrix exponential method (MEXP) 解如下形式的方程， 通过指数积分方法，获得从t到t+h时间的递进关系： 写为的形式如下： 其中， 2. Krylov方法近似 其中的矩阵向量积（MEVP）可以通过Krylov方法近似计算： 其中Vm是的Krylov子空间的基。 ......
Kullback-Leibler-divergence 和 Jensen–Shannon divergence 的计算示例
````python #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jun 26 16:05:57 2020 @author: vkchlt0297 """ from matplotlib import pyplo ......
常犯指数3颗星-泛型序列化
# 泛型、反射、编译优化 ### 实现了Serializable接口缺报错怎么办？ #### 序列化和反序列化 - ==序列化==：将对象写入到IO流中 - ==反序列化==：从IO流中恢复对象 > Serializable接口：是一个标记接口，不用实现任何方法，标记当前类对象是可以序列化的 ### ......
GPT3的局限性：语言多样性、语言理解能力、数据量
[toc] GPT-3 的局限性：语言多样性、语言理解能力、数据量 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的语言模型被开发出来，其中最具代表性的就是 GPT-3。然而，尽管 GPT-3 已经在自然语言处理领域取得了很大的进展，但它仍然存在一些局限性，需要我们认真思考。在本文中，我们将探讨 GPT-3 ......
Matlab正态分布、历史模拟法、加权移动平均线 EWMA估计风险价值VaR和回测标准普尔指数 S&P500时间序列|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24480 最近我们被客户要求撰写关于风险价值的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用三种方法估计风险价值 (VaR) 并执行 VaR 回测分析。这三种方法是： 正态分布 历史模拟 指数加权移动平均线 (EWMA) 风险价值是一种量化 ......
GPT3的局限性：语言多样性、语言理解能力、数据量
[toc] GPT-3 的局限性：语言多样性、语言理解能力、数据量 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的语言模型被开发出来，其中最具代表性的就是 GPT-3。然而，尽管 GPT-3 已经在自然语言处理领域取得了很大的进展，但它仍然存在一些局限性，需要我们认真思考。在本文中，我们将探讨 GPT-3 ......
常犯指数4颗星- 计算、集合、接口
# Java计算、集合、集合接口 ### 总是用不好数值计算、日期计算该怎么办 #### 用于精确计算的类BigDecimal  是指资产价格的波动率是变化的而不是恒定的 “随机”一词意味着某些变量是随机确定的，无法精确预测。 在金融建模的背景下 ......
指数分布和泊松过程(Exponential Distribution and Poisson Process)--3
## 指数分布和泊松过程(Exponential Distribution and Poisson Process)--3 、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 在本文中，你将看到 ......
小程序容器技术助力数字门户拓展多样化服务
数字门户是指提供一站式访问和集成多个在线服务、信息和资源的网络平台。它通常是一个网站或应用程序，为用户提供广泛的功能和服务，如新闻、天气预报、电子邮件、在线购物、社交媒体、银行服务、电子支付、在线学习、政府服务等。数字门户的目标是通过集成和整合各种在线服务，为用户提供方便、高效的访问方式，使他们能够... ......
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
广义二项级数 / 指数级数
你说的对，但是自从我那天贺了个广义二项级数题之后就再也没动过这个，冲了若干 AGC。 Rainybunny 老师博客有这么一句话： >学拉格朗日反演不学广义二项级数, 就像读四大名著不读红楼梦. 说明这个人文学造诣和自我修养不足, 他理解不了这种内在的阳春白雪的高雅艺术, 他只能看到外表的辞藻堆砌, ......
Longley数据集——强共线性的宏观经济数据,包含GNP deflator(GNP平减指数)、GNP(国民生产总值)、Unemployed(失业率)、ArmedForces(武装力量)、Population(人口)、year(年份)，Emlpoyed(就业率)。LongLey数据集因存在严重的多重共线性问题，在早期经常用来检验各种算法或计算机的计算精度
Longley数据集来自J．W．Longley（1967）发表在JASA上的一篇论文，是强共线性的宏观经济数据,包含GNP deflator(GNP平减指数)、GNP(国民生产总值)、Unemployed(失业率)、ArmedForces(武装力量)、Population(人口)、year(年份)， ......
递归实现指数型枚举（例）
从 1 ~ n 这n个整数中随机选取任意多个，输出所有可能的选择方案。 #include <iostream> //C++标准库中的头文件.用于控制台输入和输出。 #include <cstring> //用于处理字符串的函数和操作 #include <algorithm> //提供了许多常用的算法 ......
R语言门限误差修正模型(TVECM)参数估计沪深300指数和股指期货指数可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32511 原文出处：拓端数据部落公众号 时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义。门限模型作为非线性时间序 ......
RSA之低加密指数广播攻击------2023.5.22
使用条件： 模数n，密文C不同，明文m，加密指数e相同。（一般的话e=k，k是题目给出的n和c的组数） 例如：e=k=3 同余式组： C1≡m^emodn1 C2≡m^emodn2 C3≡m^emodn3 由中国剩余定理： 设n1,n2,n3是两两互素的正整数，M=n1∗n2∗n3Mi=M/ni ( ......