黑线是近似正态的。红线代表Cauchy散布，它是具备一个自由度的T散布的一个非凡状况。兴许是因为Cauchy和t散布混在一起。咱们总是能够计算出教训方差。请看下图。这是对1自由度的t散布（红色的Cauchy散布）和5自由度的t散布（蓝色）的模仿后果。

主题模型是一套算法/统计模型，能够揭示文档集中的暗藏主题。文档通常波及不同比例的多个主题，特地是在跨学科文档中（例如，60％对于生物学，25％对于统计学，15％对于计算机科学的生物信息学文章）。主题模型在数学框架中检查和发现主题可能是什么以及每个文档的主题可能性。

在本文中，咱们展现了 copula GARCH 办法拟合模仿数据和股票数据并进行可视化。 r还提供了一个非凡状况（具备正态或学生 t残差）。

VARs的构造也容许联结测验多个方程的限度。例如，测验滞后p的所有回归变量的系数是否为零，可能是有意义的。这相当于测验滞后阶数p-1是正确的原假如。系数估计值的大样本联结正态性很不便，因为它意味着咱们能够简略地应用F测验来解决这个测验问题。这种测验统计量的明确公式相当简单，但咱们应用R函数能够轻松实现这种…

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25749在这篇文章中，我想介绍 _古代投资组合实践 (MPT)_、 _无效边界_ 以及它对投资组合构建的一些影响。我对如何设计和构建投资组合十分感兴趣。只管 _古代投资组合实践_ 有其局限性，但它依然很好地介绍了投资组合构建和投资组合实践。第一局部将简要回顾了解_MPT_ 及其含意 所需的一些…

当初市面上的CRM无论国内外做得好都有很多了，例如：纷享销客、Salesforce、销售易、神州云动等等这些零碎，早已名声在外，零碎也足够成熟，别离实用于大中小型规模的企业，企业从中抉择一个即可。

原文链接：[链接]此示例显示如何 lasso 辨认和舍弃不必要的预测变量。应用各种办法从指数分布生成 200 个五维数据 X 样本。 {代码…} 生成因变量数据 Y =  X *  r +  eps ，其中 r 只有两个非零重量，噪声 eps 正态分布，标准差为 0.1。用 拟合穿插验证的模型序列 lasso ，并绘制后果。 {代码…} Lambda 该图显示了正…

首先，你不须要对每个股票独自建模，你能够解决流动性相当弱的股票。第二，因子稳定率模型在计算成本低。第三，与指数加权模型相比，持久性参数（通常示意为）不用在所有股票上都是一样的。你能够为每个因子指定一个不同的过程，这样协方差矩阵过程就会有更丰盛的动态变化。 

市场，是一个有点含糊的概念，像平常一样，咱们应用规范普尔500指数进行近似计算。上述关系（以下简称β）对交易和风险管理的许多方面是不利的。曾经确定的是，稳定率对于上涨的市场和上涨的市场有不同的动静。咱们无论如何都要应用回归来预计贝塔值，所以对于心愿拟合这种不对称性的投资者来说，分段线性回归是适合的。

这个想法是在这里应用一些多变量ARMA-GARCH过程。这里的启发式是第一局部用于模仿工夫序列平均值的动静，第二局部用于模仿工夫序列方差的动静。