分时长行程数与出险率关系分析

（3）行程时长分布图 3为行程时长分布图，从图中可知很多行程均为短行程，其中行程时长大于5分钟且小于10分钟的占比最高，这种现象产生的原因与里程较短的原因类似。超过75%的行程，时长不超过30分钟，这可能与实际用车场景是吻合的。同时部分行程的时长为零，对于这种行程需要剔除。这种不确定性和主观性，短行程的出现更多的可能是由于底层数据机制的问题所导致的。从图中可发现，部分行程的里程为零，对于此类行程应予以剔除。

这个存储库由Timothy J. Gardner和Marcelo O. Magnasco引入Python世界。在标准超声波检查中难以察觉的复杂声音细节在重新分配时变得明显可见。我们探索将新型线性重新分配技术应用于音频分类和无监督机器翻译等下游任务的概念。新的表示形式有望显著提高性能。点击下方图片并放大以观察实现的高分辨率线性重新分配效果。要从GitHub安装，请执行pip install git+git://github.com/earthspecies/spectral_hyperresolution.git。详细讨论该存储库中线性重新分配的使用和参数设置。

利用我国某条高速公路连续三年的事故数据和交通流数据，对V/C比与事故率的关系进行了详细的统计分析。研究结果显示，V/C比与事故率呈现出U形曲线关系：当V/C较小时，事故率最高；随着V/C比增加，事故率逐渐下降；模型指出V/C比为0.58时，事故率达到最低点；随着V/C比继续增加，事故率再次上升。

这份资料包含学习MongoDB时使用的文件，并附带了MongoDB运行程序，方便您进行实践操作。

该程序通过在图像中手动选取感兴趣区域，计算出七个纹理参数：1. 短期重点（SRE） 2. 长期强调（LRE） 3. 灰度不均匀性（GLN） 4. 跑动百分比（RP） 5. 运行长度不均匀性（RLN） 6. 低灰度运行强调（LGRE） 7. 高灰度运行强调（HGRE），并与投资回报率进行了关系量化。

代码及配置打包 附有详细的文档 项目详情：Flink 练习之通话时长的统计

基于行程和速度特征的车险风险分析 行程里程分析 将行程里程划分为 0-2 公里、2-5 公里、5-10 公里、10-50 公里、50-100 公里和 100 公里以上六个区间，分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。 0-2 公里区间: 区间行程数量占比越高，车险出险频率越低。 2 公里以上区间: 总体呈现出区间行程数量占比越高，车险出险频率越高的趋势，但存在一定波动性。 分析结果表明，2 公里可能是区分风险的一个临界值，但该值并非最优。由于后续建模不采用该因子，故不再进一步探讨更可靠的临界值。 虽然行程里程分析具有一定风险区分能力，但区分度和稳定性不如后续介绍的行程时长分析，因此最终选择后者用于构建预测模型。 速度相关因子分析 平均速度标准差 分析结果显示，平均速度标准差与车险出险频率之间的关系并不显著，难以解释其趋势。 因此，本次建模不考虑平均速度标准差这一因子。 分平均速度行程数 将行程平均速度划分为 0-15 千米/时、15-25 千米/时、25-40 千米/时、40-80 千米/时等区间，分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。

期权杠杆率计算 期权杠杆率衡量期权价格对标的资产价格变动的敏感程度。 公式： 期权杠杆率 = 期权价格变化百分比 / 标的资产价格变化百分比 隐含波动率计算 隐含波动率是市场对期权标的资产未来波动率的预期，通过期权价格反推得出。 方法： 通常使用期权定价模型（如 Black-Scholes 模型）进行迭代计算，找到与当前市场价格相符的波动率参数。

关系模式 R 的范式及分解 关系模式 R 达到第二范式 (2NF)，因为其非主属性完全函数依赖于键 (商店编号, 商品编号)。但由于存在传递函数依赖(商店编号, 商品编号) → 商店编号 → 部门编号 → 负责人，R 不属于第三范式 (3NF)。 为达到 3NF，可将 R 分解为： R1(商店编号, 商品编号, 数量) R2(商店编号, 部门编号, 负责人) 关系 SC 的范式、异常分析及分解 范式: 关系 SC 的范式低于第三范式 (3NF)。 异常分析: SC 存在插入和删除异常。 插入异常: 无法单独插入部门信息，必须依赖于学生信息的插入。 删除异常: 删除某个学生信息的同时，会丢失其对应部门的信息。 原因: 非主属性“部门负责人”对候选键“学号”并非完全函数依赖，而是传递函数依赖于“系名”。 分解: 为达到 3NF，可将 SC 分解为： SC1(学号, 姓名, 系名) SC2(系名, 部门负责人) 分解后的影响: 分解后的关系消除了插入和删除异常。