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摘要： GM(1,1) 预测模型 原理步骤 Step1: 数据检验和处理 设参考数列为 $x^{(0)} = (x^{(0)}(1),x^{(0)}(2),\cdots,x^{(0)}(n))$，计算序列的级比 $$ \lambda(k)=\frac{x^{(0)}(k-1)}{x^{(0)}(k)}, k 阅读全文

摘要： Python一元线性回归 阅读全文

摘要： 人口增长模型的简单应用 阅读全文

摘要： 设 \(X_1,X_2,\cdots,X_{15}\) 是来自指数分布总体 \(Exp(4)\) 的一组样本。那么 \(X_{(1)}\) 的期望为____. 解：\(X_i \sim Exp(4)\)，则 \[ \pmb{ p(x) = 4e^{-4x}, \ F(x) = 1-e^{-4x}, 阅读全文

摘要： 数模小测验的简单解析 阅读全文

摘要： 模型的介绍 1952年Markowitz给出了现代投资组合理论的基本框架，并于1990年获得诺贝尔经济学奖. 其基本思想是用收益率的期望来度量投资股票的收益率，用收益率的方差来衡量投资的风险，方差越大风险越大，方差越小风险越小. 模型的建立 假设有三种股票 \(A,B,C\)，它们的年收益率分别为 阅读全文

摘要： 思路 利用主成分分析，从变量中提取主成分，进而利用主成分做回归 关于主成分分析的基本步骤，可参考> https://www.cnblogs.com/hznudmh/p/16324990.html> 步骤 Step1. 原始数据标准化 Step2. 计算自变量之间的相关矩阵 Step3. 检验是否适合 阅读全文

摘要： 层次分析法的简单应用 阅读全文

摘要： 信息熵和Topsis法的简单应用步骤 阅读全文

摘要： 基于R语言的主成分分析的简单应用 阅读全文