基于岭回归的证券指数的预测分析——以上证综合指数为例

证券市场的是衡量一个国家总体经济发展水平的重要指标。而证券指数是对各个证券市场总体水平的反映,是广大投资者关注的重要指数。它不仅反映了证券市场的基本状况,同时对经济走向也具有重要的导向作用。对证券指数的预测分析以及趋势研判对稳定市场、引导投资者具有重大意义。然而,在建立相应统计预测模型时自变量之间常常出现严重的多重共线。本文通过对模型进行改进,综合运用岭回归解决了自变量间多重共线性的问题。并且以我国上证综合指数的真实数据为例,将改进后岭回归模型的预测值与真实值进行对比,拟合结果较好。

基于MATLAB软件的无线信道“指纹”特征建模

本文针对移动通信中的无线信道特征进行综合分析,通过运用Matlab软件求解出离散线性时变系统以及滤波器的相关参数作为无线信道最主要的特征。同时,提取了多径时延扩展、Doppler扩展以及角度扩展等重要特征指标。因此,本文从离散线性时变系统的信道特征、时间、频率、空间四个维度分别提取了无线信道的信道系数、多径时延扩展(相干带宽)、Doppler扩展(相干时间)以及角度扩展(相干距离)四个特征指标,较为完整地刻画出了无线信道的“指纹”特征并具有实际的物理意义。

基于机器学习方法的无线信道特征的识别与区域划分

本文运用机器学习方法,对无线信道的特征建立了相应的决策树分类模型。并且对所建立的决策树模型运用真实信道数据进行了测试检验,发现分类效果较好。因此,该机器学习模型对无线信道特征的识别具有较高的准确性。进而可以运用该模型对无线信道数据进行有效的区域划分,并且该模型还具备了一定的统计学意义。

基于机器学习方法的上证综合指数的预测分析

上证综合指数是广大投资者关注的重要指数。上证综合指数不仅反映了我国股票市场的基本状况,同时对我国经济走向也具有重要的导向作用。对上证综合指数的预测分析以及趋势研判对稳定市场、引导投资者具有重大意义。而股票市场数据是典型的非线性系统,传统统计学预测方法在处理时预测精度较低。本文综合运用R软件并结合目前机器学习领域最新的六种方法——决策树、boosting、bagging、随机森林、支持向量机、神经网络分别对训练集进行训练,得到相应模型。并建立相应的十折交叉验证集计算出每种方法的预测均方误差进行对比。筛选出效果较好的模型,并对预测数据与真实数据进行数据可视化对比。对结果分析可知,随机森林、支持向量机两种机器学习方法拟合效果较好,且精度高。

t分布及其应用的探讨

t分布是统计学中的一类重要分布,它在区间估计和假设检验中有很重要的应用,具体包括单样本的区间估计、独立两样本的区间估计、单样本的均值检验、两样本均值差的t检验。文中详细介绍了t分布定义性质及其在产品寿命、渔业、农业等实际生活中的应用,并借助统计软件SPSS实现单样本t检验和两样本t检验。

基于统计分析的国民体质综合指数研究及相关建议

国民体质是一个国家综合国力和国家竞争力的重要组成部分,是我国全面建设小康社会和建设体育强国的保障。国民体质的强弱,关系到国家和民族的兴衰存亡。我国采取了一系列增强国民体质的策略:完善相关的法律法规、建立国民体质监测系统、力促全面健身并提供健身场所、加强体育产业的硬件设施等。本文以统计局发布《2014年国民体质监测公报》中的“国民体质综合指数”数据为研究对象,运用统计方法来分析各省市的体质情况并给出各省市的相关建议。本文研究意义在于,运用统计方法来分析国民体质综合指数,反映出各省市的体质情况并提出相关建议。