2008-02-18

传统时间序列分析

关键字: 数量分析 计量分析
传统时间序列分析把趋势变动分为四种因素:趋势T,季节性S,循环C,不规则I 趋势模型 常见模型:直线模型,指数曲线,幂函数曲线,对数曲线,多项式,修正指数曲线,双曲线,compertz曲线,Logistic曲线 模型选择:先做定性分析,比如看增长率是否固定值,如果是则是指数模型。logistic曲线是存在增长极限的增长情况。 模型的参数估计 1.ls ls仍然是最常用的方法,自变量时间t,用genr t=@trand生成,如果是指数模型则 ls log(y) c t即可 2.参数三和值法计算 当模型为有增长上限的模型,上限无法确定时,不能使用ls法。 三和值法的基本思想:若有三个未知参数,则 ...
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2008-01-08

时间序列基础--随机过程

关键字: 数理统计
随机过程:依赖于时间t的一族(无限多个)随机变量,记为{X(t),t∈T} ,t也可以为次序、间隔等对于每一个t,X(t)是一个随机变量,也称为在t时刻的过程状态,对于一些t∈T,X(t)的所有可能取值的全体成为随机过程的状态空间对随机过程{X(t),t∈T} 进行一次试验,即在T上进行一次全程观测,其结果为t的函数,记为x(t),称之为样本函数或样本曲线随机过程分类:1)如果对于任意时刻的状态时连续变量,则该随机过程为连续型随机过程,如果为离散型变量,则为离散型随机过程2)如果时间是连续的,则为连续参数随机过程,如果时间是离散的,则为离散参数过程或随机序列3)根 ...
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2008-01-06

非线性回归分析

关键字: nonlinear regression nls eviews
1.可线性化的非线性模型先根据散点图和实际业务含义用类似的函数描绘这个图形(多元函数怎么办?),然后对不同的函数进行线性化变形,对线性化后的方程进行ols估计,再在不同的模型中择优。择优的标准:LR,SC,AIC (这些值为负如何比较?) 2.非线性模型NLS是常用方法。操作:在nls估计的方程中写入y=c(1)+c(2)/x (预先判断为双曲线模型),方程必须写完整,不能写成y c(1) c(2)/x。(如何知道确定为双曲线模型?)--根据模型的实际含义,比如以下关于产量的估计可以利用Cobb-Douglas函数。Cobb Douglas production function生产 ...
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2007-12-29

使用eviews做线性回归分析

关键字: linear regression
Glossary: ls(least squares)最小二乘法 R-sequared样本决定系数(R2):值为0-1,越接近1表示拟合越好,>0.8认为可以接受,但是R2随因变量的增多而增大,解决这个问题使用来调整 Adjust R-seqaured() S.E of regression回归标准误差 Log likelihood对数似然比:残差越小,L值越大,越大说明模型越正确 Durbin-Watson stat:DW统计量,0-4之间 Mean dependent var因变量的均值 S.D. dependent var因变量的标准差 Akaike info criterion赤池信息 ...
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2007-12-28

chow breakpoint/forecast test

关键字: 回归分析
chow's breakpoint检验 零假设是:两个子样本拟合的方程无显著差异。有差异则说明关系中结构发生改变 demo中 Chow Breakpoint Test: 1977Q1 F-statistic 2.95511837136742 Prob. F(3,174) 0.0339915698953355 Log likelihood ratio 8.94507926849178 ...
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2007-12-28

eveiws不显示F-statistic

关键字: NLS OLS
ls m1 c pr gdp或者 new object中填入m1 c pr gdp 都将默认使用OLS(Ordinary LS)法 如果在 new object中填入 m1=c(1)+c(2)*pr+c(3)*gdp 或者 ls m1=c(1)+c(2)*pr+c(3)*gdp eviews 5.1将使用NLS(Nonlinear LS)法 NLS将不会显示F-statistic及Prob(F-statistic),即使NLS和OLS出来的参数是相同的。
  • 13:38
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引用 希望行业: 餐饮业,交通/运输/物流,互联网/电子商务,服装/纺织/皮革,其他行业 目标职能: 采购,物流/仓储 附 加 信 息 物流行业仓库管理: 对5S管理概念有一定的理解,了解仓库管理工作流程和岗位职责,理会仓库管理业务流程体系,能够把握仓库管理环节中的"收""管""发"每个细节,严格要求商品入出库的手续齐全并按之收发货并遵循先进先出的原则,商品在仓库中的空间位子管理和本身属性安全的管理确保商品的本身不损坏和仓库的高效化使用,定期不定期清查了解库存情况并向采购部门建议是否采购,打印盘点报表报财务审核,配合各部门工作.
2007-01-17

Teradata脱离NCR单飞--走专业化的路

关键字: data warehousing vendor
在并购的浪潮中出现的异类,NCR把软件部门Teradata独立出来成为新的公司,这个拆分由J.P. Morgan来主持,计划6-9个月完成。拆分之后ncr继续一门心思的做回原来的atm,收银机,teradata则专业做数据仓库服务。 2005年teradata部门的销售额是$1.5billion,盈利$309 million 2005年ncr 卖atm,收银机这类的设备销售额是$4.5billion,盈利$251 million 这个数据说明了teradata的强势,并且,teradata部门的人据说只占ncr整个公司的人员的1/10。 "Both new companies should ...
2007年1月12日 今天去探访了一家航空货运客户,了解了一些需求,是一个很标准的数据仓库项目。现有的面包黄油系统(业务系统)有很多,foc,icargo,xx等等,现在他们做统计、预算要用到一批报表,报表的数据源都是手工从各个系统的查询界面抓取到excel里面,然后再把excel手工制作成报表的样子。 好一个恶梦般的报表制作过程啊,数据仓库正是为了解决这个恶梦而产生的。但是老板今天没有着重介绍关于数据仓库的东西,而是引导他们认识“模型”这个东西,我想原因大概有两个: 1)挖掘更多的需求。 他们手工制作那批报表是几个小姑娘在做,客户“低估”了小姑娘的价值,也同时低估了这个系统的价值,只有挖 ...
blueoxygen 写道eyejava 写道blueoxygen 写道eyejava 写道blueoxygen 写道IBM ISSC还是不错滴呀,也挺有钱滴呀,可能你没谈好吧. 你去什么部门呢? 有些部门还是很不错的,能接触一些其他方面的东西,比如说hyperion,这种技术,做个4年左右出来了至少是个大公司的小lead. 在收入低的城市,月薪过W都不成问题. hyperion只是一个工具,为什么这么神?? 呵呵,啥不是工具呢? ORACLE DB2也是工具啊. hyperion算是新贵吧,崛起的迅猛,好多大公司财务系统都上的hyperion,比如GM 是啊,都是工具,但是没见过只学ora ...
  • 16:28
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看到大家对bi开源项目感兴趣,就发到论坛上来 2006-06-07整理的 目前的bi相关项目 Mondrian, 一个olap 的server,http://mondrian.sourceforge.net/ JPivot,olap 的客户端,是jsp tag, server是mondrian, http://jpivot.sourceforge.net/ openi,基于JPivot的web application, http://openi.sourceforge.net/ Pentaho 宏伟架构的一个东西,http://www.pentaho.org weka, data minin ...
在一个dw项目中搞了近半年的cognos,现在就留下下面一些记录,惭愧、悔恨:oops: -- 让维度在ppx 或者upfront里面 不显示: 在 Transformer 里打开 Cube 的 Properties,里面有一个 Dimensions,右击就可以omit了 mdl /pyi,pyi 是按照binary编码,mdl是按ascii编码,nt下用pyi,unix下用dml。 transformer生成cube默认的临时目录是系统的临时目录,可以在transformer 按 F5 然后设置到别的目录。但是设置到别的目录之后如果transformer在刷新cube 的过程中报错, ...
  • 11:27
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返回结果集的sql 每个字段必须有 as 别名,不然会出错,比如 /*结果集*/ select first 10 t3.customername,t1.customerid, round(t1.sumbalance/{%unit%},2),round(t1.overduebalance/{%unit%},2), round(t1.interestbalance/{%unit%},2), round(nvl(t3.MAXOVERDUEDAYS,0)/{%unit%},2) as maxoverduedays, round(nvl(t4.specialfund,0)/{%unit%}, ...
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Thursday March 30, 2006 - 01:19pm (CST) 星期二接到frank打来的电话,约好星期三早上9:30二次面试。下午他们总务小姐打电话来说改到下午4:00,电话里头她说她是firstBI的。 下午4:00 我到达了他们的办公室,比起上周四来看人多了好多,几乎每个位置上都有人,上周四刚装修好办公室,一个人还没呢。在他们的会议室坐了大概5分钟,进来一个面试的,问了些概要的东西,作过哪些项目,cognos的优缺点,对自己的定位,期望薪资。很奇怪,上周四frank面试我不是说了我的期望薪资了吗,难道他们没有交流?面试大概只有10分钟,完事。 ...
  • 11:00
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