转载：写给你的金融时间序列分析：回归篇写给你的金融时间序列分析：回归篇-微信公众平台https://mp.weixin.qq.com/s/WDcAYD3gAqKBKoW0LsLg8g时间序列回归分析并非是简单地将两个序列进行回归处理，而是一个需要精心设计和仔细考量的过程。2024-06-2816:30:44​​作者：

湖南源点调研认为：访谈前，务必先明确最核心的目的。一些初学的同学都知道，访谈首先要准备一个提纲，的确这是一个基础工作。但我在实际情况更常见到的是：访谈提纲看似全面，各种维度都去问，但核心的问题却占比很少。在依照访谈提纲去访谈的时候，看似聊了很多，最后却发现都是一些外围不

目录引言1.如何开始数学建模1.1选择和描述问题1.2提出基本假设1.3确定模型类型2.建模的数学基础2.1线性代数基础矩阵运算线性方程组的解法2.2微分方程基础常微分方程偏微分方程2.3统计与概率基础描述性统计概率基础3.模型的求解方法3.1解析法3.2

1.在很多时候，我们不能像抛硬币一样通过客观性的方式来得到正反面的概率，而是常常遇到主观性的概率时，我们就不得不提及贝叶斯学派。贝叶斯概率是一种对概率的解释。概率被解释为代表一种具备某种知识状态的合理预期。因此，贝叶斯原理更符合人们的认知习惯。2.朴素表示假设样本的

-[1.1.1引例](#111-引例)-[1.1.2假设检验过程](#112-假设检验过程)-[1.1.3假设检验的两个错误](#113-假设检验的两个错误)假设检验1.1假设检验1.1.1引例1.1.2假设检验过程1.1.3假设检验的两个错误1.2单个正态总体的均值和方差的假设检验1.3两个正态总

ChatGPT3.5的答案：在计算机论文中，"suppose,""suggest,"和"assume"有不同的用法和含义。它们在表达假设、建议和假定时具有不同的语气和语境。以下是它们的区别和示例：Suppose定义:假设某种情况或前提，通常用于讨论或推理。用法:假设情景:"Supposeweuseamoreefficie

卡方分布，是为了解决衡量categoricaldata,尤其是nominalvariables而创造出来的方法如果你的研究目的是比较实际观测值与某个理论分布或期望值，使用适合性检验。如果你在比较两个或多个独立样本的分类变量分布是否有差异，使用同质性检验。如果你在分析两个分类变量之间是否存在

本篇文章介绍的是一个完整AB测试流程应该怎么走。 AB测试流程有以下几个步骤：一、选取实验指标二、建立实验假设三、选取实验单位四、确定最小提升预期值五、计算最小样本量六、流量分割七、确定实验时长八、数据统计九、得出结论接下来就详细说明每个步骤。一

一、问题：“我们其实并不是不会估计，我们真正不会的，是把估计后面藏着的种种假设全部列举出来”你们一个小组决定要徒步遍历中国陆地边界，假设硬件装备齐全，估计需要多长时间？二、我的答案:这个问题涉及到多个变量和假设条件，以下是可能影响所需时间的主要因素：行走路线：中国的陆地边

假设你是个妹子，你有一位男朋友，于此同时你和另外一位男生暧昧不清，比朋友好，又不是恋人。你随时可以甩了现任男友，另外一位马上就能补上。这是冷备份。假设你是个妹子，同时和两位男性在交往，两位都是你男朋友。并且他们还互不干涉，独立运行。这就是双机热备份。假设你是个妹子，不

AB测试是一种统计方法，用于比较两个或多个不同版本的产品、服务或策略，以确定哪个版本能够产生更好的结果。在AB测试中，将目标人群随机分为两组，一组接触版本A，另一组接触版本B，然后收集和分析数据来评估两个版本的表现差异。AB测试最核心的原理，基于控制变量法的思想进行假设检验。控

模型假设\section{AssumptionsandJustifications} Tostreamlinetheissue,weestablishthefollowingfundamentalassumptions,eachofwhichisdulyjustified. \begin{enumerate} \item[(1)]\textbf{Environmentalconditionsandweatherhavenoimpacton

inputsigned[4:0]a;outputsigned[4:0]b;assignb=a>>>1;选项：A、00100B、01100C、00010D、01010答案：A解析：对于有符号数来说：若符号位为1，使用>>>，高位补1；若符号位为0，使用>>>，高位补0；对于无符号数来说，无论最高位是什么，使用>>>，高位都补0。易错点：有符号（signed）、无符

最终研究报告：概述决策管理研究MANA420–2024年冬季–C部分本项目的目的是让学生进行研究并撰写技术报告关于管理层可访问和感兴趣的研究结果，以及行政从业者。学生将利用先前课程课业中培养的技能（a）根据过去的文献建立一个框架，并撰写假设，（b）使用统计包，（c）解释其数据分析的结果，以及（d）

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事實上，狹義相對論統一了電磁學和力學對於速度的變換關係參考:陈曦<<力学讲义>>http://ithatron.phys.tsinghua.edu.cn/downloads/mechanics.pdf陈曦<<電磁学讲义>>http://ithatron.phys.tsinghua.edu.cn/downloads/electricty_and_magnetism.pdf狹義相對論狹義相對論

https://boardmix.cn/app/share/CAE.CPCQwQwgASoQYfH6G5uMEQpJtTjgmX-1qTAFQAE/vvi2eu，1.正太分布检验拿到数据之后，先看数据是否满足正态分布2.统计分析描述性分析：集中趋势的度量：这些度量描述了数据的中心点或典型值，包括均值（平均数）、中位数和众数。均值是所有观

t检验是一种常用的统计方法，用于比较两个样本均值是否有显著差异。它的基本原理是通过计算样本均值之间的差异，以及这种差异相对于样本误差的大小来判断差异是否显著。t检验的基本步骤如下：1.假设两个样本是独立、随机抽取的，并且符合正态分布。2.计算两个样本的均值和标准差

关注微信公众号：XRobotSpace关注微信公众号：依法编程发表期刊/会议：ACRA发表时间：2014参考引用：Z.Chen,O.Lam,A.Jacobson,M.Milford,Convolutionalneuralnetwork-basedplacerecognition,in:2014AustralasianConferenceonRoboticsandAutomation(

深入理解贝叶斯学习：核心原理及应用全解析在机器学习的领域内，贝叶斯学习作为一种强大的框架，使我们能够在不确定性条件下进行预测和决策。贝叶斯学习源于托马斯·贝叶斯的工作，提供了一种概率论的学习方法，与传统的频率统计学提供了不同的视角。本文将深入探讨贝叶斯学习的核心原

什么是目标类别不平衡？假设你训练集中数据的目标类别的分布较为均匀，那么这样的数据集所建立的分类模型，通常会有比较好的分类效能。假设你训练集中数据的目标类别的分布不均匀（存在MajorityClass和MinorityClass的时候），那么这样的数据集造成的问题是分类模型通常倾向将所有数据预

Abstract存在的问题：现有的图结构数据的深度学习方法忽略了潜在因素的纠缠，使得学习到的表示不鲁棒，难以解释。提出的方法：我们引入了解耦图卷积网络（DisenGCN）来学习解耦节点的表示。特别地，我们提出了一种新的邻域路由机制，它能够动态地识别可能导致节点与其邻居之间的边缘的潜在因素，

我们像往常一样考虑如何分组，但是我们发现在计算答案的过程中，当分的组确定的话，答案跟切的顺序是否有关如果有关的话，那么这个DP将变得非常难，所以我们估计是无关的，但是一下子就证明一般性不太好证，所以我们先手搓几组\(k\)比较小的情况当\(k=2\)的时候，假设最后分的组的每一组的元素

来严格证明一下做法我们利用数学归纳法证明，过程很像“推论+数归证明Kruscal”假设我们按照书上这么添加后，执行Kruscal当前执行到\(i\)这条边，已经选上的边都是最开始的树边，已经循环过但没选上的边都是添加的非树边假设\(i\)是添加的边，那么\(i\)一定不会被选上，因为此时已经选上

概念：1.概率（Probability）：描述事件发生的可能性大小的数值。通常用�(�)P(A)表示事件�A的概率，取值范围在0到1之间。2.随机变量（RandomVariable）：描述随机试验结果的数学对象。随机变量可以是离散型的（取值有限或可数无限）或连续型的（取值为某个区间）。3.概率分布（Probabilit