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实践中的 Heston 模型之随机模拟

目录实践中的 Heston 模型之随机模拟引言四种模拟策略Euler 离散策略精准模拟近似分布对数正态近似截断正态近似（TG 形式）和二次正态近似（QE 形式）鞅修正GammaQE 和双 Gamma 形式混合模式参考文献 实践中的 Heston 模型之随机模拟 引言 对于随机波动率驱动的资产价格过程， \[\begin{ali

【转载】百分数的概率单位变换——解惑：概率确实没有单位但是数学里面确实有“概率单位”这个词

    转载地址： https://www.phsciencedata.cn/Share/wiki/wikiView?id=5af35f08-dcd4-4599-801e-52875e7a2d35       ================================================================       摘要: 以标准正态曲线下的左侧面积用百分数p表示，则其相应的标准正态(离)差加

F检验--两个正态总体方差检验

方差比的区间估计 假设：样本 X 1 , . . . ,

34 投影矩阵

1、正交投影矩阵 2 2、残差 3、图形方法 4、标准化残差的正态概率图

正态数据分布

实例 典型的正态数据分布： import numpy import matplotlib.pyplot as plt x = numpy.random.normal(5.0, 1.0, 100000) plt.hist(x, 100) plt.show() 　　 我们使用 numpy.random.normal() 方法创建的数组（具有 100000 个值）绘制具有 100 栏的直方图。 我们指定平均值为 5.0，

机器学习[2] 梯度下降算法

梯度下降算法 2.多个参数时多项式回归2.正态方程 2.多个参数时多项式回归 我们可以通过将每个输入值都设置在大致相同的范围内来加快梯度下降的速度。这是因为θ在小范围内会迅速下降，而在大范围内会缓慢下降，因此当变量非常不均匀时，会无效率地振荡到最佳状态。 防止这

概率论考点总结类型28 正态总体下均值与方差的分布

机器学习 - 正态数据分布

正态数据分布（Normal Data Distribution） 在上一章中，我们学习了如何创建给定大小且在两个给定值之间的完全随机数组。 在本章中，我们将学习如何创建一个将值集中在给定值周围的数组。 在概率论中，在数学家卡尔·弗里德里希·高斯（Carl Friedrich Gauss）提出了这种数据分布的公式之后，这种

《商务与经济统计》笔记第六章

《商务与经济统计》笔记第六章 连续型概率分布6.1 均匀概率分布6.2 正态概率分布6.2.1 正态曲线6.2.2 标准正态概率分布6.2.3 计算正态分布的概率 6.3 二项概率的正态近似6.4 指数概率分布6.4.1 计算指数分布的概率6.4.2 泊松分布和指数分布的关系 连续型概率分布 重要

机器学习：正态方程 python实现

目录前言一、算法介绍二、核心算法1. 公式2.python实现总结 前言 使用python简单实现机器学习中正态方程算法。 一、算法介绍 与梯度下降算法相比，正态方程同样用于解决最小化代价函数J，不同的是，梯度下降算法通过迭代计算获得最小J的theta值，而正态方程则是通过直接对J进行求导，直接获

概率统计Python计算导引

多年教学中积攒了几十篇用Python的科学计算包numpy、sicipy、matplotlib等计算高校《概率论与数理统计》课程中问题的短文，写成博文。希望能为同学们学习概率统计，入门数据分析做一个参考。文中含有较多数学表达式，建议用电脑浏览器浏览阅读更清晰、准确。文中的代码可直接拷贝-

基于正态过程搜索和差分进化算法的改进樽海鞘群算法

文章目录 一、理论基础1、樽海鞘群算法2、改进樽海鞘群算法（1）算法组成<1> Ⅰ型领导者<2> 交叉跟随者<3> Ⅱ型领导者<4> 跟随者<5> 变异者 （2）TTLSSA的流程 二、仿真实验与分析1、参数设置2、结果分析 三、参考文献四、Matlab仿真程序 一、理论基础 1、樽海鞘群算法 请参考

概率统计Python计算（53）单个正态总体方差单侧假设的卡方检验

对正态总体的方差 σ 2 ≤ σ 0 2

一、三大基础随机分布 均匀、指数、正态

一、三大基础随机分布 均匀、指数、正态 1、均匀分布 表示在相同长度间隔的分布概率是等可能的 其概率密度、均值、方差 2、指数分布 事件以恒定平均速度连续且独立地发生的过程(泊松过程中的事件之间的时间的概率分布) 其概率密度、均值、方差 3、正态分布 常见的连续

数理统计17：正态总体参数假设检验

现在，我们对正态分布的参数假设检验进行讨论，这也是本系列的最后一部分内容。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！ 目录Part 1：基本步骤Part 2：正态分布假设检验 Part 1：基本步骤 正态总体\(N(\mu,\sigma^2)\)参数的假设检验不外乎遵循以下的步骤：

R语言统计与绘图：正态、方差齐性、多重比较

R中检验正态分布的方法： （1）Kolmogorov–Smirnov test：ks.test(x,y,…)函数   （2）Anderson–Darling test ：ad.test(x)函数 （3）Shapiro-Wilk test：shapiro.test(x) 函数。适用于小样本（3≤n≤50） （4）Lilliefor test：lillie.test(x)函数 R中检验方差齐性的方法： （1）Bartlett test: 数据符合正态

置信区间公式

单个正态总体 \(N(\mu , \sigma ^ 2)\) 均值的区间估计 单个正态总体 \(N(\mu , \sigma ^ 2)\) 方差的区间估计

Paper English

论文中的英语 单词 a arange 整理 ambiguity 含糊的 aggregate 总量 auxiliary 辅助的 alleviate 缓解 aberrant 异常的 akin 类似的 Acknowledgment 确认 b baseline 基线; 水平线 bidirectional base 基   c reconstruction 重建 composition 组成 casually 随意地 calibratio

PP图|QQ图|正态性检验|K-S检验|S-W检验|

应用统计学： 物理条件一致时，有理由认为方差是一致的。配对检验可排除物理影响，使方差变小，但是自由度降低了，即样本数变小。二项分布均值假设检验的模型要依据前面的假设条件：   PP图统计图要看中间的贴近情况             即先通过直方图得到PP-plot，通过散点图拟合一个线性直