Zephyr丶J
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SAS学习14、15（生存分析、lifereg过程、lifetest过程、phreg过程、时间序列、arima过程）

生存分析

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cox可以用在金融等行业
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lifereg过程

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response是因变量，censor是标识是否是截尾数据，list中是终值的标记是哪些

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数据
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censor是标识截尾值，当t<0的时候，censor等于1
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右终检值就是知道生存了x天以上，但具体多少不知道
左终检值就是知道生存了x天以下，但是具体多少不知道
区间终检值是知道在一个区间内

下面的结果可以看到只有第一个和最后一个相关性比较大
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简化以后：
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在测试集上的表现

lifetest过程

生存分布函数sdf
累计分布函数，1-生存分布函数
概率密度函数是生存分布函数的导数
风险函数是概率密度函数除以生存分布函数
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注意这里对数据的读入，自己写了一个变量C，那么读入的时候
fail和withdraw读入两个数，那么输出两行：
C和fail；C和withdraw
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Cox比例风险模型

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phreg过程

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时间序列

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因变量取决于之前某一些时间的值，被称为自回归
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回归只能刻画发展趋势，但是具体的细节无法描述
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T是长期趋势，S是季节变动，C是循环变动，I是随机扰动
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平稳时间序列很常见
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常用于描述随机扰动
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在这里插入图片描述

ARIMA模型可以通过差分使不平稳的随机序列，变成平稳的随机序列
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截尾就是到了某个点，基本等于0了
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ARIMA过程

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arima是一个交互式过程
nlag=12 表示要计算12个相关系数的值
在这里插入图片描述

自相关系数
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q=2，2阶的滑动平均模型
p=1，1阶的自回归模型
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因为AR1的SBC比较小，所以选择AR1模型进行预测
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第二个例子
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上证综指是非平稳的
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可以看到没有明显的减小情况，是非平稳的
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    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他