新闻中心

在统计学中,变量分为哪两类?

有：定类数据、定序数据、定距数据、定比变量。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学中的变量（variables）大致可以分为数值变量（numrical）和分类变量（categorical）。

变量在统计学研究中指的是研究对象的特征，它可以是定性的也可以是定量的。定量变量根据其取值特点，可以分为离散变量和连续变量。离散变量也被称为离散指标，其数值只能取整数，不能取小数，这类变量常用于计数。连续变量则被称为连续指标，可以取任意小数值，如身高、体重等。

在统计学中，自变量可以分为多种类型，以便于研究者根据数据特性选择合适的统计方法。以下是自变量的几种常见分类： 分类变量（Categorical Variables）：这类变量描述的是数据的类别属性，不具有数值大小之分。它们可以进一步分为：- 名义变量（Nominal Variables）：这类变量中的类别没有自然排序。

有：定类数据、定序数据、定距数据、定比变量。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

在统计学的世界里，变量的分类方式至关重要，让我们深入理解定比、定距、定类和定序这四种基本类型。首先，它们各自代表了数据的不同特性与测量尺度：定距变量，如温度，是一种可以进行加减运算但不涉及乘除关系的度量。

在统计学中，变量的分类至关重要，它们可以分为不同的类型，以帮助我们更好地理解和分析数据。其中，二分类变量指的是那些结局只有两种可能性的变量，比如某项治疗的有效与否、是否发生心梗、心血管不良事件，乃至是否死亡。这些变量通常通过事件发生人数占样本总量的比例来衡量其发生率。

用机器学习做预测之五:神经网络

1、神经网络的基本结构 输入层：接收原始数据输入。 隐藏层：包含一个或多个节点，这些节点通过加权连接和激活函数处理输入数据，提取特征。 输出层：产生最终的预测结果。 激活函数的作用 激活函数引入非线性因素，使神经网络能够模拟复杂的函数关系。

2、【5深度学习】深度学习模型通常是多层的神经网络，通过增加隐层的数目来提高模型的复杂度。无监督逐层训练是一种有效手段，通过预训练每层隐结点，然后进行微调训练。权共享策略在卷积神经网络中起到了重要作用。

3、SOM 实质上是一个两层神经网络，包括输入层和输出层（竞争层）。输入层模拟感知外界信息，输出层模拟响应的大脑皮层，其神经元数量代表聚类数目。训练时，SOM 使用竞争学习方式，通过随机梯度下降法更新神经元参数，同时考虑与激活节点临近的节点的更新，实现竞争和合作。

4、复合增长率预测方法 复合增长率预测法通过计算历史数据的复合增长率，基于已知复合增长率预测未来数据。例如，预测未来销售额时，计算历史复合增长率，结合当前数据预测未来。机器学习预测 机器学习中的神经网络模型可以利用历史数据训练，自动发现规律并进行预测。

5、机器学习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验，发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。那么神经网络的学习机理是什么呢？简单来说，就是分解与整合。我们可以通过一个例子进行解答这个问题，比如说，我们可以把一个正方形分解为四个折线进入视觉处理的下一层中。四个神经元分别处理一个折线。

6、以下是一些常见的机器学习算法和应用方法，可以用来预测股市短期波动性：神经网络：神经网络是一种能够自我学习的算法，它可以利用历史数据识别价格模式，并预测未来价格变化。在股市预测中，神经网络通常使用多层感知器模型。支持向量机：支持向量机通过构建决策边界来寻找预测模式。