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对精算科学来说,当我们处理独立随机变量的总和时,特征函数很有趣,因为总和的特征函数是特征函数的乘积。 介绍在概率论中,让 对于 和 对于 是一些随机变量的累积分布函数 ,即 。什么是矩生成函数 ,即 ?如何编写 ?在概率教科书
风险价值VaR和损失期望值ES是常见的风险度量。首先明确:时间范围-我们展望多少天?概率水平-我们怎么看尾部分布?在给定时间范围内的盈亏预测分布,示例如图1所示。 图1:预测的损益分布 给定概率水平的预测的分位数。图2:带有分位数的预测损
本文 将针对R进行的几次建模练习的结果,以魁北克数据为依据,分为13年的训练和1年的测试。prophet与基本线性模型(lm),一般加性模型(gam)和随机森林(randomForest)进行了比较。首先,设置一些选项,加载一些库,并更改工
M / M / 1系统该系统的基本参数::使用M / M / 1系统进行仿真非常简单 。 例如, 可以快速可视化随时间变化的资源使用情况。在下面,我们可以看到仿真如何收敛到系统中理论上的平均客户数。 例如,还可以通过使用参数items和来可
大家好!在这篇文章中,我将向你展示如何在R中进行层次聚类。 什么是分层聚类?分层聚类是一种可供选择的方法,它可以自下而上地构建层次结构,并且不需要我们事先指定聚类的数量。该算法的工作原理如下:将每个数据点放入其自己的群集中。确定最近的两个群
倾向评分已成为观察性研究中混杂因素调整的常用方法。基本思想是模拟接受治疗或暴露的概率如何取决于混杂因素,即要治疗的“倾向”。 首先要注意的是,人们不会认为倾向评分在RCT中起作用。如上所述,倾向评分用于调整观察性研究中的混淆。在RCT中,随
人们对于电力的需求与依赖随着生活水平的提高而不断加深,用电负荷预测工作开始变得越来越重要,如果可以发现用电负荷的规律性,我们就可以合理安排用电负荷。我们使用某商业物业两个星期的电耗数据进行分析。GAM模型当因变量和自变量不呈线性关系时,可
随着人们对数据分析质量要求的提高以及科学软件的飞速发展, 利用统计软件解读数据渐渐成为了当今人们进行数据分析处理的常用方法。 此报告尝试运用统计软件——R 语言对互联网金融下的中国保险业相关数据进行挖掘、 分析, 剖析中国保险市场发展的影响
偶尔我想在R中的图表旁边绘制一个表格,例如,以显示图表本身的摘要统计数据。这非常简单。该函数tableGrob创建像一个数据帧的曲线图的表,安排ggplot2图形对象的网页上。这是一个小例子: 会话信息
“机器学习中需要把数据分为训练集和测试集,因此如何划分训练集和测试集就成为影响模型效果的重要因素。本文介绍一种常用的划分最优训练集和测试集的方法——k折交叉验证。”k折交叉验证K折交叉验证(k-fold cross-validation)首
介绍Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快,可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它符合线性,逻辑和多项式,泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做
BASS扩散模型BASS扩散模型三个参数:#最终购买产品的总人数,m; 创新系数p; 和#系数的模仿,#将M的起始值设置为记录的总销售额。
读时间序列数据您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R,并绘制时间序列。您可以使用scan()函数将数据读入R,该函数假定连续时间点的数据位于包含一列的简单文本文件中。 数据集如下所示:仅显示了文件的前几行。前三行包含对数据的一些注释,
简单的来说,虚函数的作用是当基类调用派生类的对象时,能够实现多态,即虚函数会优先调用派生类的对应函数。那么虚析构函数的作用:就是释放派生类的内存,防止内存泄漏。 实例:第一种情况,当没有虚析构函数时:运行结果: 可以发现,只释放了A的内存,
需求:比如生成min到max区域内的随机数需要用到的库实现的方法封装备注:需要先调用srand((unsigned int)(time(NULL)));原因:因为C++本质上是没有随机数功能,这是为了根据时间生成随机值,保证随机性实
由于一些比赛耽误了太久,最近又拿起了数据结构做起了复习。 写了一个类
使用python实现SQL server的暴力破解
使用python实现smurf攻击
1、自动只读属性之前属性为如下所示,属性赋值需在构造函数对其初始化 更新后2、直接引用静态类如果之前调用静态类中的方法,如下书写:更新后:3、Null 条件运算符之前在使用对象时,需要先进性判断是否为null更新后:4、字符串内插5、异常筛
函数基础01. 函数的快速体验所谓函数,就是把 具有独立功能的代码块 组织为一个小模块,在需要的时候 调用函数的使用包含两个步骤: 定义函数 —— 封装 独立的功能调用函数 —— 享受 封装 的成果函数的作用,在开发程序时,使用函数可以
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