b0步進(jìn)與b2步進(jìn)區(qū)別？區(qū)別在于特性不同，b0步進(jìn)可以更好更容易超頻，默認(rèn)使用基本相同。效果強(qiáng)烈，采用最新設(shè)計(jì)風(fēng)格，同時(shí)在布局上更加夸張，b2步進(jìn)表現(xiàn)更加豐富。更精致，同樣吸引人。creo曲面收斂的影

b0步進(jìn)與b2步進(jìn)區(qū)別？

區(qū)別在于特性不同，b0步進(jìn)可以更好更容易超頻，默認(rèn)使用基本相同。效果強(qiáng)烈，采用最新設(shè)計(jì)風(fēng)格，同時(shí)在布局上更加夸張，b2步進(jìn)表現(xiàn)更加豐富。更精致，同樣吸引人。

creo曲面收斂的影響？

確定數(shù)值模擬的收斂程度，如果模型總體收斂，收斂準(zhǔn)則對結(jié)果影響不大，具體精度需要根據(jù)實(shí)際研究內(nèi)容確定。一般建議按10-3。如果過大，可能會導(dǎo)致后續(xù)施工步驟的發(fā)散。。。

模型檢驗(yàn)常用方法有哪些？

正確性分析；效度分析；有用性分析；效率分析

正確性分析:(模型穩(wěn)定性分析、穩(wěn)健性分析、收斂性分析、變化趨勢分析、極值分析等。)

有效性分析:誤差分析、參數(shù)敏感性分析、模型對比檢驗(yàn)。

有用性分析:關(guān)鍵數(shù)據(jù)解，極值點(diǎn)，拐點(diǎn)，變化趨勢分析，用數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)模型驗(yàn)證。

準(zhǔn)。

效率分析:時(shí)空復(fù)雜度分析與已有分析進(jìn)行比較。

在金融研究中，常用的模型包括以下理論模型:

一般用于解釋重要理論，尤其是微觀層面的理論。一般模型中的參數(shù)不能直接估計(jì)，或者理論結(jié)果不需要真實(shí)數(shù)據(jù)擬合，比如MM定理。驗(yàn)證模型需要做一些改變或者遵循模型的推論。

結(jié)構(gòu)化理論模型:

模型是理論推導(dǎo)出來的，但可以用實(shí)際數(shù)據(jù)或參數(shù)驗(yàn)證，也可以直接計(jì)算出結(jié)果。比如BS期權(quán)定價(jià)。

簡化模型:

為了找到線性關(guān)系，我們不 不要直接使用理論模型，而是從模型中尋找一些支持性的語句進(jìn)行研究，比如時(shí)間序列模型。

樣本方差的期望和方差？

方差的定義

方差在我們的日常生活中很常見，主要是提供樣本的離群程度的描述。舉個(gè)簡單的例子，讓 讓我們買一袋薯片。一般來說，一袋薯片的數(shù)量是固定的。讓 假設(shè)平均每個(gè)袋子里有50個(gè)籌碼。即使是機(jī)器灌裝，也不可能做到每袋正好50片，或多或少都會有一些誤差。平均值可以 不要測量這個(gè)誤差。

如果現(xiàn)在有兩個(gè)薯片品牌，味道都差不多，平均每袋50片。但是A牌籌碼一半是80塊，另一半是20塊。品牌B，99%在45到55之間。你覺得你會買哪個(gè)牌子？(不考慮過磅)。

在現(xiàn)代社會，方差的概念基本上與工廠交付的所有產(chǎn)品密不可分。方差越低，工廠的生產(chǎn)能力就越強(qiáng)，這樣每一件產(chǎn)品都能做好。反之，如果方差較大，則說明缺陷較多，不夠精細(xì)。換句話說，方差衡量樣本平均距離的期望值。

應(yīng)該已經(jīng)寫好了:E|X - E(X)| .

但是因?yàn)楣街杏幸粋€(gè)絕對值，我們一般都是平方，這樣就消除了絕對值。寫:

這里的e是期望的意思，寫在統(tǒng)計(jì)學(xué)里。如果我們不這樣做。;如果不理解，我們也可以將公式展開成:

其中n代表樣本數(shù)，X條代表樣本的平均值。Var是英文variance的縮寫，我們也可以寫成D(X)。

既然方差是用平方計(jì)算的，我們也可以求它的根，得到標(biāo)準(zhǔn)差。根號D(X)也可以寫成σ(X)。

方差的性質(zhì)

關(guān)于方差有幾個(gè)著名的性質(zhì)，如果x是變量，c是常數(shù)。所以:

也就是說，每個(gè)變量乘以一個(gè)常數(shù)，那么整體的方差就被c的平方展開了，這個(gè)很好理解，因?yàn)闃颖局当环糯罅薱倍，又因?yàn)槲覀冊谟?jì)算方差的時(shí)候用了平方，自然就放大了c的平方倍，代入上面展開的公式就很容易證明了。

下一個(gè)屬性是:

也就是說，所有樣本加一個(gè)常數(shù)，整體的方差不變。如果我們的樣本不是一個(gè)值，而是一個(gè)向量，那么這個(gè)公式可以推廣到樣本加上一個(gè)常數(shù)向量，樣本的方差不變。這也很好理解。給樣本加一個(gè)常數(shù)向量，相當(dāng)于整體向向量的方向移動了一段距離，不會影響整體的分布。

如果樣本x的方差為0，說明樣本中只有一個(gè)值。

以下屬性稍微復(fù)雜一些:

也就是說方差等于樣本的期望平方減去樣本的期望平方。我們很難從定義中得出這個(gè)結(jié)論，需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐茖?dǎo):

在某些情況下，我們不方便直接求解樣本的方差，但很容易求解平方的期望。這個(gè)時(shí)候可以考慮用這個(gè)公式進(jìn)行代入。

方差和協(xié)方差

一般來說，我們不。;不要在機(jī)器學(xué)習(xí)中直接使用方差，而是更多地在特征分析中使用。我們通過觀察特征的方差來感知其離散度，并決定是否對特征進(jìn)行一些處理。因?yàn)閷τ谀承┠Ｐ蛠碚f，如果特征的方差過大，模型可能難以收斂，或者收斂的效果可能受到影響。這時(shí)候往往需要考慮一些方法來規(guī)范特征值。

除了方差之外，還有一個(gè)類似的概念，常用來度量兩個(gè)變量之間相關(guān)性的協(xié)方差。

其實(shí)協(xié)方差的公式也離不開方差。讓 先簡單推導(dǎo)一下。

首先，讓我們 s看D(X Y)，這里X和Y是兩個(gè)變量，D(X Y)代表X Y的方差，設(shè) 讓我們看看D(X，Y)和D(X)和D(Y)之間的關(guān)系。

根據(jù)方差的定義，我們可以推導(dǎo)出:

這里的n是常數(shù)，我們可以忽略，只看分子。讓 讓我們擴(kuò)展公式:

讓 讓我們來看看上面簡化后的結(jié)果:

在這公式中的D(X)和D(Y)是固定的，不會隨著XY的相關(guān)性而變化。但后一項(xiàng)不是，跟XY的相關(guān)性有關(guān)。

我們可以用這一項(xiàng)來反映x和y的相關(guān)性，這就是協(xié)方差的公式:

所以協(xié)方差反映的不是變量的離差和分布，而是兩個(gè)變量之間的相關(guān)性。在這一點(diǎn)上，我們可能看不清楚。它不 沒關(guān)系。讓 讓我們對它做一個(gè)簡單的變形，然后用它除以兩者的標(biāo)準(zhǔn)差:

這種形式非常類似于兩個(gè)向量之間夾角的余弦，也就是著名的皮爾遜值。皮爾遜值類似于余弦值，可以反映兩個(gè)分布之間的相關(guān)性。如果p值大于0，說明兩組變量正相關(guān)，否則負(fù)相關(guān)。我們可以通過計(jì)算證明p的值是-1到1之間的一個(gè)數(shù)。

如果p的值等于0，說明X和Y是完全獨(dú)立的，沒有相關(guān)性。如果p的值等于1，就意味著可以找到相應(yīng)的系數(shù)w和b使Y WX b