集体风险模型

当前话题为您枚举了最新的 集体风险模型。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

CRMTool评估集体风险模型总损失分布的MATLAB开发工具
CRMTool是一个聚合损失分布计算工具,利用特征函数数值反演评估集体风险模型的复合聚合损失分布和相关的风险价值。它作为CF TOOLBOX的一部分,提供算法用于评估选定特征函数,并通过简单梯形规则或FFT算法计算PDF和CDF。
金融模型风险密度探索
利用 MATLAB 开发的高级金融模型,深入了解期权定价中的风险中性密度。
解锁数据奥秘:集体智慧编程
这本书以机器学习和计算统计为基础,探索数据挖掘的精妙之处,为架构师提供了宝贵的见解和实用技巧。
集体智慧编程的中文版
随着数据挖掘和大数据应用的发展,集体智慧编程在模拟分析中扮演着重要角色。
集体智慧编程的中文版
集体智慧编程,即众包编程,是一种利用大量志愿者共同合作的软件开发方法。这种方法通过汇集多方的智慧和资源,实现了高效而创新的程序设计过程。
基于层次分析法的矿井火灾风险评估模型构建
传统的矿井火灾评价方法过于依赖专家经验,缺乏客观性和系统性。本研究通过分析35起矿井火灾事故案例,确定了煤层自燃等级、人员素质、通风管理、消防系统、安全管理、可燃物管理和设备防爆等7个影响火灾风险的关键因素。利用层次分析法建立权重模型,并结合数据处理对矿井火灾安全等级进行评估,为制定火灾预防和控制策略提供科学依据。
Shapley 风险分解
给定协方差矩阵和权重向量,函数将返回每个资产的 Shapley 风险分解值。此外,还会计算 Euler 风险分解值以作对比。
NRI的R语言计算在风险预测模型评估中的应用
风险预测模型评估是为了评估预测模型在风险预测方面的准确性和有效性。NRI(Net Reclassification Improvement)是衡量风险预测模型性能的一种方法,通过比较新旧模型在风险分类上的改进程度来评估。在R语言环境下,可以使用nricens和PredictABEL两种包来进行NRI计算,分别计算绝对NRI和相对NRI。此外,使用logistic回归模型建立预测模型,并进行数据预处理和结果对比。
医学大数据-R竞争风险模型基础与可视化优化
医学大数据 | R | 竞争风险模型:基础、R操作与结果解读 医学大数据 | R | 竞争风险模型: 可视化与图像优化
集体智慧编程的源代码及数据集合
这本书包含了集体智慧编程的所有源代码和数据集,是学习的宝贵资源,对学习者非常有帮助。