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内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

偏度系数

SPSS数据分析6大步骤，轻松掌握！嘿，朋友们！今天我要和大家聊聊SPSS数据分析。很多人都说SPSS很难学，但其实只要你掌握了基本的方法和步骤，真的可以一天内上手！下面我就来分享一下SPSS数据分析的六大步骤，让你轻松掌握这个小工具。描述统计 𐟓Š 首先，我们来看看描述统计。这一步主要是为了了解数据集的基本特征和趋势。你可以通过频数分析、描述性统计和正态检验来获取这些信息。比如，你可以计算数据的平均值、标准差和偏度，看看数据是否符合正态分布。信效度统计 𐟓ˆ 接下来是信效度统计。这种方法主要用于检验数据是否可信有效。你需要关注alpha和KMO值，一般来说，0.7以上的值是比较合适的。这一步可以帮助你判断数据是否适合进行进一步的分析。因子分析 𐟔 因子分析是在信效度检测之后进行的，主要是为了找出影响某个变量的关键因素。举个例子，如果你设置了五个维度，通过因子分析发现只有三个主因素，那么这三个因素就是影响你研究的关键因素。相关分析 𐟒ኧ›𘥅𓥈†析是研究两个或多个变量之间的关系强度。你可以通过计算相关系数来判断变量之间是正相关还是负相关。相关系数在-1到1之间，正数表示正相关，负数表示负相关，0则表示没有显著的线性关系。回归分析 𐟓ˆ 回归分析在论文中非常常见，主要用于研究一个或多个自变量和因变量之间的关系。线性回归要求因变量符合正态分布，并且自变量和因变量之间是线性关系。而Logistic回归模型则对因变量没有要求，适用于离散型因变量。方差检验 𐟓Š 最后是方差检验，用于研究一个或多个分类自变量对连续因变量的影响。你需要考虑数据的正态性和方差齐性等假设前提条件。通过方差分析，你可以判断不同组或类别之间是否存在显著差异。好了，这就是SPSS数据分析的六大步骤。希望这篇文章能帮你快速上手SPSS，开启数据分析之旅！如果你有任何问题或需要进一步的指导，欢迎留言讨论哦！𐟓쀀

我们认为应更注重策略收益的夏普率及偏度，前者代表了单位化收益下策略的稳定性，后者代表了策略抓住大行情的能力及风控下限。在一定假设下，策略收益的夏普率及偏度均和策略信号与资产对数收益的相关性成单调递增关系，所以选取了相关系数作为择时策略表现的目标函数。由于资产的单一性及样本数量问题，择时策略比起截面多因子策略更容易过拟合，本文提出在关注相关系数的前提下，使用因果推断判断指标与资产收益之间的因果性，画出因果图能帮助我们更好得理解和判断因子有效与失效的原因。国泰君安，《系统化择时之路2，检验的艺术》。

时间序列数据特征提取指南 𐟓ˆ 在处理时间序列数据时，特征提取是关键的一步。以下是一些常用的特征提取方法，帮助你更好地理解和分析时间序列数据。统计特征 𐟓Š 均值：时间序列的平均值，反映数据的中心趋势。中位数：时间序列的中位数，用于衡量数据的中间水平。方差：表示数据点与其均值的偏离程度，反映数据的离散程度。标准差：方差的平方根，衡量数据的离散程度。偏度：描述数据分布形态的偏斜程度。峰度：描述数据分布形态的尖锐程度。自相关函数（ACF）：衡量时间序列中不同时间点之间的相关性。偏自相关函数（PACF）：去除其他时间点影响后的自相关函数。时域特征 𐟌 最大值：时间序列中的最大值。最小值：时间序列中的最小值。范围：最大值与最小值之差。峰值：时间序列中的局部最高点。谷值：时间序列中的局部最低点。过零点：时间序列从正变为负或从负变为正的点。频域特征 𐟌 傅里叶变换：将时间序列从时域转换到频域，分析频率成分。功率谱密度（PSD）：频域中能量的分布。频谱熵：衡量频谱的随机性或复杂性。模型拟合特征 𐟓ˆ 使用ARIMA、SARIMA、指数平滑等统计模型拟合时间序列，并提取模型的参数作为特征。小波变换 𐟌Š 小波变换能够提供时间序列在时频域上的局部化信息，可以提取小波系数作为特征。时间序列分解 𐟔„ 使用如季节分解（Seasonal Decomposition）或趋势分解（Trend Decomposition）等方法，将时间序列分解为不同的组成部分，并提取这些组件的特征。复杂性度量 𐟌„ 熵：衡量时间序列的随机性或不确定性，如样本熵、近似熵等。排列熵：基于时间序列值的排列顺序计算熵。分形维度：描述时间序列的复杂性和不规则性。机器学习特征 𐟤– 滑动窗口技术：将连续的时间序列数据转换成二维矩阵，然后使用图像处理方法（如卷积神经网络）提取特征。特征重要性评估：利用机器学习算法（如随机森林、决策树等）的特征重要性评估，选择对预测目标最有影响的特征。通过这些方法，你可以更全面地理解和利用时间序列数据，为进一步的分析和预测提供有力的支持。

FRM二级备考攻略：重难点全解析嘿，准备考FRM二级的小伙伴们，你们是不是也在为如何高效备考而头疼？别担心，我来给你们分享一些干货，帮助你们顺利通关！𐟒ꊥ𘂥œ𚩣Ž险部分𐟓ˆ Lognormal var计算：这个可是重中之重，搞定了它，市场风险就迎刃而解。 QQ plot定性：理解这个概念，你会发现市场风险分析变得简单多了。 GEV和POT对比：两者之间的差异和适用场景要搞清楚。 Var模型验证：别忘了验证模型的准确性。 CIR向上两步的计算：这个计算方法很重要，掌握它能帮助你更好地理解市场风险。回归对冲的计算：这个计算方法能帮你更好地管理市场风险。 ES (97.5%)：这个概率计算是关键，要熟练掌握。 Var回测假设检验计算：这个检验能帮助你更好地评估模型的性能。 Mapping定性：理解这个概念能让你更好地管理市场风险。均值复归求a和u的值含义：这个计算方法能帮你更好地理解市场风险的本质。利率二叉树的计算：这个计算方法能帮你更好地管理利率风险。漂移：holee model计算：这个模型能帮你更好地理解利率的动态变化。 Vasicek model利率回归到目标水平的一半half life所需要的时间：这个计算方法能帮你更好地管理利率风险。 DV01对冲：这个对冲方法能帮你更好地管理利率风险。波动率微笑（lognormal比较肥尾和偏度）：这个概念能帮你更好地理解利率的动态变化。 Call和put的对比：这个对比能帮你更好地管理利率风险。 Spread与利率的影响convexity之间的关系：这个关系能帮你更好地理解利率的动态变化。信用风险部分𐟏抃AMEL缺点：理解这个概念能让你更好地管理信用风险。 DTD和违约判断层级价值的变化：这个计算方法能帮你更好地理解信用风险的动态变化。公司债券和无风险债券和put之前的计算：这个计算方法能帮你更好地管理信用风险。柏松分布的定性：理解这个概念能让你更好地管理信用风险。 Default correlation：这个概念能帮你更好地理解信用风险的动态变化。定性和定量分析方法比较：这个比较能帮你更好地管理信用风险。用违约强度模型的PD算marginal PD：这个计算方法能帮你更好地管理信用风险。用违约强度模型算违约相关系数：这个计算方法能帮你更好地管理信用风险。 Hazard rate和spread的计算：这个计算方法能帮你更好地管理信用风险。 WWR的判断：这个判断能帮你更好地理解信用风险的动态变化。 Spread求PD：这个计算方法能帮你更好地管理信用风险。 Merton model定性：理解这个概念能让你更好地管理信用风险。监督式学习和非监督式学习：这个概念能帮你更好地理解信用风险的动态变化。 FX swap定性：理解这个概念能帮你更好地管理信用风险。资产的UL计算：这个计算方法能帮你更好地管理信用风险。经济资本计算=UL*capital multiplier：这个计算方法能帮你更好地管理信用风险。 Lending risk定性：理解这个概念能让你更好地管理信用风险。 CCP和双边清算定性：这个概念能帮你更好地理解信用风险的动态变化。 BCVA*2：这个计算方法能帮你更好地管理信用风险。 CVA*2：这个计算方法能帮你更好地管理信用风险。对手风险的判断：这个判断能帮你更好地理解信用风险的动态变化。第二年DVA计算：这个计算方法能帮你更好地管理信用风险。 Tranching计算equity那一层无蓄水池：这个计算方法能帮你更好地管理信用风险。 CDS策略选择：选择合适的CDS策略能帮你更好地管理信用风险。 OC账户中第二年余额计算：这个计算方法能帮你更好地管理信用风险。 Credit var计算：这个计算方法能帮你更好地管理信用风险。不同评级债券相关性计算：这个计算方法能帮你更好地管理信用风险。 Frictions：理解这个概念能让你更好地管理信用风险。备考小贴士𐟓š 我找到一个很实用的小程序——“FRM备考实体书”，里面有推荐的实体书《FRM每日一练》，集合了重难易错题，可以帮助你更好地备考。赶紧去搜一下“FRM备考实体书”，免费领取哦！𐟓– 希望这些信息对你们有帮助，祝大家都能顺利通过FRM二级考试！𐟒

统计基础：如何用频数表理解数据分布 1. 𐟓Š 频数表当你有大量的观察值或样本量很大时，制作频数表可以帮助你理解数据的分布规律，并选择合适的统计指标进行计算。频数表的主要指标包括：频数、频率、累积频数和累积频率。集中趋势集中趋势描述了一组数据的平均水平或中心位置。算术均数：适用于单峰且基本对称分布的数据。截尾均数：为了减少极端值的影响，可以将数据排序后去掉两端的极值数据，只计算中间数据的均数（例如5%截尾均数）。加权均数：根据频数表计算均数。几何均数：适用于对数对称分布和等比级数。调和均数：观察值倒数的均数的倒数。分位数：描述样本观察值序列中处于某分位位置的水平。样本例数不多时，两端的分位数不稳定；还用于确定参考值范围，例如百分位数。中位数：适用于任意分布类型的数据，特别是不完全资料（如一或两端开口的资料）。众数：样本数据中出现频次最高的数字，适用于任何分布的数据，特别是单峰对称分布。众数可能不唯一，且不受极端值的影响。对于定序资料，中位数更好，因为众数不考虑变量的次序关系。离散趋势离散趋势描述了个体的变异程度。绝对离散趋势：极差（Range，R）四分位数范围（Inter-Quartile Range，IQR）：稳健的极差替代品方差（variance）和标准差(Standard Deviation) 相对离散趋势：变异系数（Coefficient of Variation, 简记为CV）：S/Mean Mean-centered COV：“变量的比”代替了原始观察值，计算公式为Sum(|比-比的中位数|)/N 或 AAD/比的中位数分布特征分布特征描述了数据的形状和尖峭程度。偏度(Skewness)：指分布不对称的方向和程度（长尾的位置）。峰度(Kurtosis)：指分布图形的尖峭/矮阔程度。