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投资组合计算分析——R语言

“投资组合”是指金融资产（如股票、债券和现金）的任何组合。投资组合有很多类型，包括市场投资组合和零投资投资组合。可以使用以下任何一种投资方法和原则来管理投资组合的资产分配：股息加权、均等加权、资本化加权、价格加权、风险平价、资本资产定价模型、套利定价理论、詹森指数、

标准误

  标准误：即样本均数的标准差。 标准误 = 标准差 / N的根号。 是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差，是多个样本平均数的标准差。标准误用来衡量抽样误差。 标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对

统计基础篇之十二：怎么理解正态分布(一)

引用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24732117 一般正态分布的概率密度函数为： 其中：μ、σ分别为均值和标准差 正态分布中，±1σ、±2σ、±3σ下的概率分别是68.3%、95.5%、99.73%，这3个数最好记住。 均值决定曲线的位置，标准差决定曲线的胖瘦。可以比较以下几种情况来理解正态分布。

方差、标准差

问题：现有两名运动员甲、乙射击10次的成绩。如果你是教练，你会如何评价？ 甲 7 8 7 9 5 4 9 10 7 4 乙 9 5 7 8 7 6 8 6 7 7         可以算得平均数¯x甲=7，x乙=7。 那么现在该如何评价呢？既然是选择参赛，自然成绩越稳定越好。 样本数据到x（平均值）的‘平均距离’为    

python求列表均值，方差，标准差

import numpy as np a = [1,2,3,4,5,6] #求均值 a_mean = np.mean(a) #求方差 a_var = np.var(a) #求标准差 a_std = np.std(a,ddof=1) print("平均值为：%f" % a_mean) print("方差为：%f" % a_var) print("标准差为:%f" % a_std) 其中，可以添加参数axis 如下： #参数0代表对每一列求

CFA - 投资学 - 7.投资组合评价

一、投资组合评估方法 不同的证券类型，不同的组合，他们的风险和收益的计算方式是不同的。 如何繁多的产品放在一起比较评估，就需要以下三种“调整后 adjusted”的指标：     1.1 波动率调整指标 Volatility Adjusted Measure - （反应 整体风险） 夏普比率 和 M-M指标，两个指标完全等价。

基于黑寡妇优化算法的函数优化算法

文章目录 一、理论基础1、黑寡妇优化算法1.1 初始化种群1.2 生殖1.3 同类相食1.4 突变1.5 更新种群1.6 停止条件 2、BWO算法伪代码 二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础 1、黑寡妇优化算法 黑寡妇优化算法(Black Widow Optimization Algorithm, BWO)是Hayyo

【渝粤教育】国家开放大学2018年秋季 1310T古代汉语专题 参考试题

试卷代号：1318 社会统计学 试题（半开卷） 2019年1月 一、单项选择题（每题只有一个正确答案，请将正确答案的字母填写在括号内。每题2分，共20分） 1.某班级有100名学生，为了解学生消费水平，将所有学生按照学习成绩排序后，在前十名学生中随机抽出成绩为第3名的学生，后面依次选出第13、23、33

混合密度网络（MDN）进行多元回归详解和代码示例

在本文中，首先简要解释一下 混合密度网络 MDN （Mixture Density Network）是什么，然后将使用Python 代码构建 MDN 模型，最后使用构建好的模型进行多元回归并测试效果。 回归 “回归预测建模是逼近从输入变量 (X) 到连续输出变量 (y) 的映射函数 (f) [...] 回归问题需要预测具体的数值。

1235. 付账问题

题目链接 1235. 付账问题 几个人一起出去吃饭是常有的事。 但在结帐的时候，常常会出现一些争执。 现在有 \(n\) 个人出去吃饭，他们总共消费了 \(S\) 元。 其中第 \(i\) 个人带了 \(a_i\) 元。 幸运的是，所有人带的钱的总数是足够付账的，但现在问题来了：每个人分别要出多少钱呢？ 为了公平

什么是I—MR图，怎么用mintab创建控制图？

原文链接：这里 0.前言 I—MR图(单值—移动极差)控制图。 使用 I-MR 控制图 可以在拥有连续数据且这些数据是不属于子组的单个观测值的情况下监视过程的均值和变异。使用此控制图可以监视过程在一段时间内的稳定性，以便可以标识和更正过程中的不稳定性。 注意：数据必须呈现合理的正

变异系数

变异系数=标准差/均值 1.一群蚂蚁的体重变动1克，自然要比一群大象体重变动1克的效果要大些。所以标准差一样时，平均值越大，其变异系数就越小，即代表性越强。 2.变异系数大，说明数据的离散程度也大；变异系数小，说明数据的离散程度也小。当进行两个或多个变量离散程度的比较时，如果单位和（或）

中心化（零均值化）和标准化（归一化）

意义：数据中心化和标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。 原理：数据标准化：是指数值减去均值，再除以标准差； 数据中心化：是指变量减去它的均值。 目的：通过中心化和标准化处理，得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。 （1）中心化（零均值化）后

面对满足正态分布的事情，我们如何增加成功概率

一、正态分布视角下的「优异问题」 这篇文章咱们把“正态分布”这个知识给发挥一下，我们知道世界上很多事物都符合正态分布，包括人的身高和智商、产品的质量等等。下面这张图描写了一个均值是 1，标准差是 0.1，总数量也是 1 的正态分布曲线， 咱们以智商为例。图中横坐标代表智商的高低，

三点估算 Sigma(σ)的值，期望值，标准差

± 1 σ：68.26% ± 2 σ：95.46% ± 3 σ：99.73% 标准差 σ = （最悲观 - 最乐观）/ 6

机器学习&恶意代码动态检测

目录写在前面1 基于API调用的统计特征2 API序列特征3 API调用图4 基于行为的特征references： 写在前面 对恶意程序动态检测方法做了概述， 关于方法1和2可以参考阿里云恶意程序检测大赛； 方法3后面补充 方法4参考文末给出的文献； 1 基于API调用的统计特征 统计特征(23个)： 文件相关（3）

蓝桥杯2018年第九届真题——付账问题

付账问题 一、题目内容 题目描述 几个人一起出去吃饭是常有的事。但在结帐的时候，常常会出现一些争执。 现在有 n 个人出去吃饭，他们总共消费了 S 元。其中第 i 个人带了  元。幸运的是，所有人带的钱的总数是足够付账的，但现在问题来了：每个人分别要出多少钱呢？ 为了公平起见

R语言使用ggplot2包的快速可视化函数qplot绘制散点图（添加平滑曲线与标准差带）实战

R语言使用ggplot2包的快速可视化函数qplot绘制散点图（添加平滑曲线与标准差带）实战 目录 R语言使用ggplot2包的快速可视化函数qplot绘制散点图（添加平滑曲线与标准差带）实战 #仿真数据

求解大规模优化问题的改进鲸鱼优化算法

文章目录 一、理论基础1、鲸鱼优化算法2、改进鲸鱼优化(IWOA)算法（1）基于对立学习的种群初始化（2）非线性变化收敛因子（3）多样性变异操作（4）IWOA算法步骤 二、数值实验及分析三、参考文献 一、理论基础 1、鲸鱼优化算法 请参考这里。 2、改进鲸鱼优化(IWOA)算法 （1）基于对立学习的

基于供需优化算法的函数寻优及工程优化应用

文章目录 一、理论基础1、供需优化算法（1）SDO算法初始化（2）商品均衡数量与均衡价格（3）供给函数和需求函数 2、SDO算法伪代码 二、仿真实验与分析1、函数测试与数值分析2、求解焊接梁设计优化问题3、WSN覆盖优化 三、参考文献 一、理论基础 1、供需优化算法 供需优化(Supply-dem

求样本方差，标准差，matlab

clear all clc X=[15.60 13.41 17.20 14.42 16.61]; DX=var(X,1) sigma=std(X,1) DX1=var(X) sigma1=std(X) DX = 1.9306 sigma = 1.3895 DX1 = 2.4133 sigma1 = 1.5535

基于人工生态系统优化算法的函数寻优及工程优化应用

文章目录 一、理论基础1、人工生态系统优化算法（1）生产者（2）消费者（3）分解者 2、AEO算法伪代码 二、仿真实验与分析1、函数测试与数值分析2、求解压力容器设计优化问题3、WSN覆盖优化 三、参考文献 一、理论基础 1、人工生态系统优化算法 人工生态系统优化(Artificial ecosyste

Python | Numpy：详解计算矩阵的均值和标准差

一、前言 CRITIC权重法是一种比熵权法和标准离差法更好的客观赋权法： 它是基于评价指标的对比强度和指标之间的冲突性来综合衡量指标的客观权重。考虑指标变异性大小的同时兼顾指标之间的相关性，并非数字越大就说明越重要，完全利用数据自身的客观属性进行科学评价。 对比强度

数学概念杂项整理

方差 标准差  均方差 均方误差的区别差异 https://zhuanlan.zhihu.com/p/83410946 有了方差为什么需要标准差？ https://www.zhihu.com/question/20534502/answer/202286999

机器学习 - 标准差

什么是标准差？ 标准差（Standard Deviation，又常称均方差）是一个数字，描述值的离散程度。 低标准偏差表示大多数数字接近均值（平均值）。 高标准偏差表示这些值分布在更宽的范围内。 例如：这次我们已经登记了 7 辆车的速度： speed = [86,87,88,86,87,85,86] 标准差是： 0.9 意味着大多数值在平