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相关关系最新视觉报道_越是闷不吭声的越是城府深(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-04

相关关系

CFA三级重点：8大风险详解 1⃣ 利率风险 (Interest Rate Risk) 𐟓ˆ 利率风险是指利差和无风险利率之间的负相关关系。对于高收益债券，大利差和无风险利率对价格的影响相抵消，导致其历史久期小于理论久期。利差越大的高收益债券，历史久期和理论久期之间的差异越大。 2⃣ 信用迁移风险和利差风险 (Credit Migration Risk & Spread Risk) 𐟓‰ 信用迁移风险是指由于评级下调导致的利差风险。用spread duration来衡量，即利差变化对价格的影响。对于非callable的固定利率债券，SD等于D；对于floating债券，修正久期为0但spread久期大于零；对于国债，修正久期不为零，但利差久期为零，因为国债没有利差。 3⃣ Z-spread 𐟓Š Z-spread是指国债的即期利率加上Z-spread，得到公司债的即期利率，以使债券现金流的现值等于其当前市场价格。适用于没有含权债券。 4⃣ OAS (Option-Adjusted Spread) 𐟓ˆ OAS是在Z-spread的基础上剔除权利的影响，是只有信用风险的指标。对于可赎回债券，因其实际上除了信用风险外还有被赎回的风险，所以Z-spread > OAS。 5⃣ Credit Risk 𐟏抩똦”𖧛Š债主要看信用风险，即违约概率和市场价值造成的风险敞口。而投资级债主要看其他3个风险。 6⃣ I-spread 𐟓‰ I-spread是比较基准swap rate更加平滑的指标。 ▶️超额收益 (Excess Return) 𐟒𐊨𖅩❦”𖧛Š是对冲利率风险后债券信用相关风险带来的回报：EXR≈s㗴-㗓D-t㗰㗌

dxo的人像调研结果：这张图是面部亮度-全图亮度相关关系和用户满意度的结果，右边和上面是亮，圈大就是满意度大小。小米和国际大厂站一起，O和h在一起，V和H在一起.....

「考研数学杨超直播」@考研数学杨超讲解几何分布及协方差，计算ZY的分布函数，分析相关关系并应用概率检验。博学视界的微博视频

一文搞懂中介效应和结构方程模型！ 𐟔 中介变量中介变量在数量上可以进行扩展，形成多重中介模型，主要有两种类型：并行和链式。并行模型中，中介变量之间互不影响，比如“社会补偿”和“消磨时间”两个中介变量，它们各自独立地影响“抑郁”。总间接效应值是两条中介路径的间接效应之和。 𐟔 结构方程模型结构方程模型（SEM）能够描述样本数据间的复杂关系，并进行分析。SEM包含两个子模型：测量模型和结构模型。测量模型（CFA）用于梳理观测变量与因子之间的相关关系；结构模型则聚焦于因子之间的因果关系，通常使用线性回归分析技术。 CFA是SEM的基础框架，确保了模型拟合指标达标，不同因子之间具有很好的区分度，且每个因子下所有观测变量之间的相关程度很高。根据因子之间相关的不同设定，CFA可分为直交模型和斜交模型。前者假设所有因子相互独立，即设置因子之间的协方差为零；后者允许因子间的相关性，虽然使模型变得复杂，但更贴近实际数据。 SEM由三种类型的变量组成：观测变量、结构变量（即因子）和误差变量。它能够同时分析多个因变量，特别是变量间存在多层关系时非常实用。例如，内生变量（即响应变量）又可以当做预测变量使用，因此可以把SEM简单理解为多个线性回归的集合。 𐟔 R语言实例当中介模型中的变量都是显变量时，可以采用逐步回归的方法进行中介效应的分析。这次我们要采用SEM方法来做，特别是针对潜变量（因子）的情况。以下演示用到R语言的lavaan软件包，它的名称由 latent variable analysis三个单词的前两个字母组成。

自考本科档案拆开了？教你如何处理！自考本科毕业后，很多机构会把档案寄给学生本人。有些机构的老师会特别提醒学生不要拆开档案，要及时存到单位或人才中心。但有些人出于好奇，或者手痒，收到快递后就把档案拆开了。首先，我们来了解一下自考本科档案里到底有什么：自考本科档案主要包括毕业生登记表和学位审定表（如果没有学位的就没有这部分）。那么，档案拆开了怎么办呢？档案拆开后的处理方式：联系发档案的机构老师：你可以联系发档案的机构老师，请他帮忙向学校申请重新密封档案。如果学校同意，他们会通知你把档案再邮寄回去，密封后一般还会邮寄给你。找有档案管理权限的单位：你可以找有档案管理权限的单位，让他们帮忙审核并重新密封盖章。注意，私企一般没有这个权限，所以如果你在私企工作，这个方法就不适用。找人才中心：如果你有相关关系，可以找人才中心的工作人员帮忙处理。这种方法比较考验你的人际关系，因为密封盖章是要承担法律责任的。按照正规流程，人才中心一般不接收拆开的档案。找档案服务机构：你也可以找正规的档案服务机构帮忙处理。但要注意，有些没有保障的机构可能会让你钱档两空。接下来是档案的存档问题：自考本科档案不能单独存档，需要和前置学历的档案一起合并存档。如果你之前的档案存放在单位，可以把自考本科档案转递到单位，让单位办理合并存档。如果之前的档案存放在学校，需要先把之前的档案转递到人才中心，然后把自考本科档案也转递到人才中心，去人才中心办理合并存档手续。注意，教育局一般不能办理档案合并，档案在教育局的，也需要转到人才中心。如果之前的档案在人才中心，把自考本科档案转递到人才中心，再去人才中心办理档案合并存档手续。以上就是自考本科档案拆开后如何处理的详细介绍，相信大家都知道该怎么处理了吧！如果还有相关疑问，欢迎在评论区留言或咨询。

因果推断只是相关性分析的验证方法之一，因果关系只需要理清业务公式，用到excel，而相关关系需要大量的数据样本和R语言

精神分裂症与家庭生活亲密关系的影响精神分裂症对家庭生活和亲密关系的影响是多方面的，具体包括以下几个方面：家庭负担增加：精神分裂症患者的家庭可能会因为照料患者而承受较大的经济和心理负担。照料者的不良应对方式以及社会支持不足都会导致家庭负担的增加。家庭关系紧张：精神分裂症患者的发病期与其父母的婚姻冲突息息相关，家庭内部的冲突可能会导致患者病情的波动。社会疏离感：中青年缓解期的精神分裂症患者可能会因为病耻感、生活掌控感、家庭亲密度等因素而产生社会疏离感。研究表明，生活掌控感和家庭亲密度与患者的社会疏离感呈显著负相关关系，而病耻感则呈显著正相关关系。情绪控制问题：精神分裂症患者可能在情绪控制方面存在问题，容易和家人发脾气，这会导致家庭亲密关系变得紧张和疏远，降低家庭生活幸福感。社交退缩和孤立：患者因认知功能不足可能出现社交退缩和孤立，不愿意参与社会和家庭活动，导致与家庭成员的互动和联系减少。照料者也可能因此减少社交时间，导致整个家庭陷入社交隔离状态。家庭角色变化：如果患者不能外出工作或独立生活能力下降，家庭内部角色可能会发生变化，其他家庭成员需要承担更多照护患者和经济方面的压力。照料者身心健康问题：照料者的长期紧张劳累、对自我内在需求的忽视，也会导致身心健康问题，如焦虑和抑郁等。家庭亲密度的影响：家庭亲密度是影响中青年缓解期精神分裂症患者社会疏离感的重要因素。较高水平的家庭支持可显著提高患者治疗依从性，利于疾病转归，获得自尊和自信。病耻感的影响：病耻感是精神分裂症患者社会疏离感水平的重要影响因素之一，与患者的社会疏离感呈正相关关系。综上所述，精神分裂症对家庭生活和亲密关系的影响是复杂且深远的，需要通过综合干预措施来减轻这些影响，包括提供家庭支持、改善社会认知、增强患者的自我管理能力等。 #精神分裂症#

统计学的魅力：协方差与皮尔逊相关系数详解 𐟎“ 上海交大研究生陪你一起探索统计学的奥秘！ 𐟔 协方差是什么？协方差（Covariance）是概率论和统计学中的一个重要概念，用于衡量两个变量的总体误差。简单来说，它描述了两个变量如何一起变化。当两个变量的变化趋势一致时，协方差为正值；而当它们的变化趋势相反时，协方差则为负值。协方差的计算公式也受到测量尺度的影响。 𐟓ˆ 协方差与相关关系协方差可以帮助我们理解两个变量之间的关系。在坐标系中，如果两个变量的数据点主要落在第一和第三象限，说明它们之间存在正相关关系；如果数据点主要落在第二和第四象限，则说明它们之间存在负相关关系。 𐟒᠓tata命令式在Stata中，我们可以使用correlate命令来计算协方差。例如，correlate sch lny, covariance。这样就能得到两个变量之间的协方差值。 𐟓Š 皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数（Pearson correlation）是描述两个变量线性相关关系和方向的指标。它的值介于-1和1之间。正相关时，皮尔逊相关系数在0到1之间；负相关时，它在-1到0之间。如果两个变量不相关，皮尔逊相关系数等于0。 𐟔 皮尔逊相关系数的性质皮尔逊相关系数适用于数值型变量，特别是定比和定距变量。它不受原始分数进行线性变换的影响。在实际应用中，我们可以通过散点图来初步判断两个变量是否具有线性关系。 𐟓 检验皮尔逊相关系数在进行皮尔逊相关系数检验时，我们通常使用假设检验的方法。原假设是两个变量不相关（r=0），备择假设是两个变量相关（r≠0）。通过计算检验统计量并查找拒绝域或P值，我们可以得出是否拒绝原假设的结论。 𐟓Š Stata公式在Stata中，我们可以使用corr命令来计算皮尔逊相关系数。例如，corr sch lny。如果需要同时显示P值和显著性水平，可以使用pwcorr命令，例如pwcorr sch lny, sig star(.05) obs。 𐟔⠥ˆ䥮š系数判定系数（coefficient of determination）rⲦ˜栗”逊相关系数的平方，它表示两个变量共同差异的比例。例如，rⲽ0.25表示A变量的25%的差异可以被B变量解释。 𐟎‰ 通过这些内容，我们可以更深入地理解统计学中的协方差和皮尔逊相关系数，掌握它们在实际问题中的应用。

如何解读相关性分析结果？𐟓Š 在进行相关性分析时，我们通常会关注两个关键指标：相关系数（r值）和P值。𐟔 1️⃣ 相关系数（r值）：这个值告诉我们两个变量之间关系的强度和方向。它的范围在-1到1之间。接近1表示强正相关，接近-1表示强负相关，而接近0则表示几乎没有关系。 2️⃣ P值：这个值告诉我们观察到的数据是否在预期范围内，还是说这些数据太意外了（即具有统计显著性）。如果P值小于0.05，那么我们就有理由相信相关系数是显著的，也就是说，两个变量之间确实存在某种关系。 𐟓Š 举个例子，假设我们看到一个相关性分析的结果是这样的：皮尔逊相关性：1.903 Sig.（双尾）：0.014 个案数：6 这里，皮尔逊相关性值是1.903，表示两个变量之间有很强的正相关关系。Sig.（双尾）值为0.014，小于0.05，这意味着这种关系是显著的。个案数则是6，表示有6个数据点支持这个结论。 𐟓Œ 所以，当你看到这样的分析结果时，你可以这样理解：两个变量之间存在显著的强正相关关系。接下来，你就可以进一步探索这种关系的实际意义了。

同伴伤害与手机成瘾关系？ 1️⃣题目：Reciprocal longitudinal relations between peer victimization and mobile phone addiction: The explanatory mechanism of adolescent depression 2️⃣作者：Yuanyuan chen et al 3️⃣期刊：Journal of Adolescence 4️⃣主要内容：被同伴伤害已被证明与一系列青少年问题有关，包括手机成瘾(MPA)。虽然受害被认为会导致问题行为，但相反的情况也可能发生。在这项纵向研究中，我们测试了受害和MPA的相互影响，并考虑了青少年抑郁在这些影响中的作用。方法:以广东、山东两省1987名中学生为研究，在七年级至八年级的过渡阶段，每半年收集三波问卷数据。采用交叉滞后模型进行数据分析。结果:W1/W2同伴受害与W2/W3同伴受害有显著的负相关关系，W1/W2同伴受害与W2/W3同伴受害有显著的正相关关系。青少年抑郁在同伴伤害与MPA的双向关系中起中介作用。结论:这是首次对MPA与相关问题之间关系的纵向研究。同伴的伤害和精神压力症似乎随着时间的推移而相互影响，这部分可以用青少年抑郁症来解释。研究结果对促进青少年适应具有潜在的应用价值。 5️⃣思考：如果有合适的ideal，下一步尝试交叉滞后的研究也是很不错的，避免了横断面研究的局限性！ #云龙老师心理坊##育见顶流#凌云家长大学[超话]#青少年抑郁休学#

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