#آزمون_kpss:
معروفترین آماره برای آزمون فرضیه صفر مبنی بر مانا بودن سری آماره ایست به نام kpss که توسط ("کوویت کووسکی،فیلیپس،اشمیت و شین") معرفی شد.
آماره ی kpss عبارتست از نسبت واریانس نمونه ای بر واریانس بلند مدت، که این واریانس نمونه ای،بطور متناسب مجموع جزیی سری مقیاس بندی شده است.
مدلی که برای آماره ی kpss در نظر گرفته می شود به شکل زیر است:
Υt= α + βt + d Σui + εt
t= 1,2,...,T
که در آن ui و εt هردو کوواریانس مانا و دارای حافظه ی کوتاه مدت با میانگین صفر هستند، {0,1} d ε تحت فرض مقابل بخش تصادفی yt عنصر گام تصادفی می شود، Σui و عنصر اخلال نیز همان εt خواهد بود.
صورت آماره آزمون kpss:
St= Σei
خود آماره آزمون تشکیل شده با فرض صفر:
W= T^-2 Σ st^2/σ^2
.………………………………………………
#آزمون_kpss_در_R:
> install.packages("tseries")
> library(tseries)
> help(kpss.test)
_____________________
@BIMining
معروفترین آماره برای آزمون فرضیه صفر مبنی بر مانا بودن سری آماره ایست به نام kpss که توسط ("کوویت کووسکی،فیلیپس،اشمیت و شین") معرفی شد.
آماره ی kpss عبارتست از نسبت واریانس نمونه ای بر واریانس بلند مدت، که این واریانس نمونه ای،بطور متناسب مجموع جزیی سری مقیاس بندی شده است.
مدلی که برای آماره ی kpss در نظر گرفته می شود به شکل زیر است:
Υt= α + βt + d Σui + εt
t= 1,2,...,T
که در آن ui و εt هردو کوواریانس مانا و دارای حافظه ی کوتاه مدت با میانگین صفر هستند، {0,1} d ε تحت فرض مقابل بخش تصادفی yt عنصر گام تصادفی می شود، Σui و عنصر اخلال نیز همان εt خواهد بود.
صورت آماره آزمون kpss:
St= Σei
خود آماره آزمون تشکیل شده با فرض صفر:
W= T^-2 Σ st^2/σ^2
.………………………………………………
#آزمون_kpss_در_R:
> install.packages("tseries")
> library(tseries)
> help(kpss.test)
_____________________
@BIMining
#درونیابی_و_هموارسازی:
درونیابی و هموار سازی در R به صور مختلفی قابل اعمال اند که بعضی از آنها را به شرح ذیل می آوریم:
#درونیابی_خطی: تابع ()approx
که بین نقاط انجام می شود.
#درونیابی_با_استفاده_ازمکانیسم
_تابع()spline: نسبت به روش قبل هموار تر است.
#تابع_()smooth.spline:مجموعه نقاطی که قدری هموارتر شده است اما نقاط اصلی را بهم متصل نمی کند.
#مثالی در این باره را در نرم افزار اجرا می کنیم
> x<-1:10
> y<-c(9,7,6,8,5,8,9,6,3,5)
> plot(x,y,cex=2,main="interpolation,smoothing",sub="Reducational")
> lines(spline(x,y,n=100),lty=1)
> points(approx(x,y,xout=seq(1,10,0.1)),pch=1)
> lines(smooth.spline(x,y),lty=2)
> legend("bottomleft",lty=c(1,NA,2),pch=c(NA,1,NA),legend=c("spline","approx",
"smooth.spline"))
@BIMining
درونیابی و هموار سازی در R به صور مختلفی قابل اعمال اند که بعضی از آنها را به شرح ذیل می آوریم:
#درونیابی_خطی: تابع ()approx
که بین نقاط انجام می شود.
#درونیابی_با_استفاده_ازمکانیسم
_تابع()spline: نسبت به روش قبل هموار تر است.
#تابع_()smooth.spline:مجموعه نقاطی که قدری هموارتر شده است اما نقاط اصلی را بهم متصل نمی کند.
#مثالی در این باره را در نرم افزار اجرا می کنیم
> x<-1:10
> y<-c(9,7,6,8,5,8,9,6,3,5)
> plot(x,y,cex=2,main="interpolation,smoothing",sub="Reducational")
> lines(spline(x,y,n=100),lty=1)
> points(approx(x,y,xout=seq(1,10,0.1)),pch=1)
> lines(smooth.spline(x,y),lty=2)
> legend("bottomleft",lty=c(1,NA,2),pch=c(NA,1,NA),legend=c("spline","approx",
"smooth.spline"))
@BIMining
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
جلسه چهل و ششم -آموزش پایتون**فیلم آموزشی پایتون از صفر تا 100 در کانال @BIMining
پیاده سازی معماری کلان ORE:
معماری فوق در تکنولوژی و ابزارهای ORACLE 12c و OBIEE12c و R بطور کامل پیاده سازی شده است. و نمونه ای از خروجی های آن در ابزار OBIEE 12c به شرح ذیل می باشد در ضمن یکی از مهمترین ویژگی استفاده از ابزار R در پلتفرم اوراکل سرعت بسیار بالای روش های داده کاوی و تحلیلی پیچیده در زمان بسیار کم بوده است که جالب توجه است با سپاس
( عالیشاهی-احمدی-جمشیدی)
معماری فوق در تکنولوژی و ابزارهای ORACLE 12c و OBIEE12c و R بطور کامل پیاده سازی شده است. و نمونه ای از خروجی های آن در ابزار OBIEE 12c به شرح ذیل می باشد در ضمن یکی از مهمترین ویژگی استفاده از ابزار R در پلتفرم اوراکل سرعت بسیار بالای روش های داده کاوی و تحلیلی پیچیده در زمان بسیار کم بوده است که جالب توجه است با سپاس
( عالیشاهی-احمدی-جمشیدی)
شرکت اوراکل فریم ورک رابط برنامه نویسی جدید "بانکداری باز" خود را ایجاد می کند.
#open_banking #open_api
🔹شرکت اوراکل به پروژه های ابتکاری بانکداری باز روی آورده است که یکی از آنها دربردارنده فریم ورک api های باز بوده و به بانک ها کمک می کند در نوآوری های خود با شرکت های فین تک همکاری کنند.
🔹این شرکت پلتفرم بانکداری باز خود را اوایل ماه اکتبر در کنفرانس Oracle Open World معرفی کرد. این پلتفرم یک پروژه ابتکاری پلتفرم خدماتی (platform as a service) بوده که برای ایجاد همکاری های بیشتر در صنعت مالی بوجود آمده است. شرکت اوراکل این پلتفرم را بعنوان "لازمه ای" بانکداری باز معرفی کرده است.
🔹این راهکار دیجیتال محور (digital first) به بانک ها و دیگر شرکت های فناوری مالی اجازه می دهد تا از api باز شرکت اوراکل برای مسائلی که به تازگی در صنعت فین تک بروز کرده است استفاده کنند. همچنین از اوایل این ماه این پلتفرم خدمات ابری فناوری بلاکچین را نیز ارائه می دهد.
@BIMining
لینک خبر:
https://goo.gl/4HKtJR
#open_banking #open_api
🔹شرکت اوراکل به پروژه های ابتکاری بانکداری باز روی آورده است که یکی از آنها دربردارنده فریم ورک api های باز بوده و به بانک ها کمک می کند در نوآوری های خود با شرکت های فین تک همکاری کنند.
🔹این شرکت پلتفرم بانکداری باز خود را اوایل ماه اکتبر در کنفرانس Oracle Open World معرفی کرد. این پلتفرم یک پروژه ابتکاری پلتفرم خدماتی (platform as a service) بوده که برای ایجاد همکاری های بیشتر در صنعت مالی بوجود آمده است. شرکت اوراکل این پلتفرم را بعنوان "لازمه ای" بانکداری باز معرفی کرده است.
🔹این راهکار دیجیتال محور (digital first) به بانک ها و دیگر شرکت های فناوری مالی اجازه می دهد تا از api باز شرکت اوراکل برای مسائلی که به تازگی در صنعت فین تک بروز کرده است استفاده کنند. همچنین از اوایل این ماه این پلتفرم خدمات ابری فناوری بلاکچین را نیز ارائه می دهد.
@BIMining
لینک خبر:
https://goo.gl/4HKtJR
Bank Innovation
Oracle Opens API Framework for Open Banking
Technology provider Oracle is moving forward with its “open banking initiative,” a project that includes an open API framework to better allow banks and fintechs to work together on innovation. The company announced the platform yesterday during its “Oracle…
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
جلسه چهل و هفتم -آموزش پایتون**فیلم آموزشی پایتون از صفر تا 100 در کانال @BIMining