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  • 多因素相关性分析
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    2021-07-12 08:43:26

    R多变量相关性分析及相关性可视化

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    R多变量相关性分析及相关性可视化

    多变量相关性计算

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  • 十、主成分分析 主成分分析在数据分析中应用的不是很,它是多元统计分析中用来分析数据的一种方法,是通过矩阵变换用一组数量更少的特征来对样本进行描述,从而可以降低数据的维度。主成分分析在数据分析中的应用...

      今天把剩下的几种数据分析的常见方法给大家介绍一下。

    十、主成分分析

      主成分分析在数据分析中应用的不是很多,它是多元统计分析中用来分析数据的一种方法,是通过矩阵变换用一组数量更少的特征来对样本进行描述,从而可以降低数据的维度。主成分分析在数据分析中的应用主要目的是减少决策变量的数量来达到降维的效果,另外一个就是防范多重共线性。

      主要流程为:

      1、数据预处理。

      2、主成分计算。

      3、判断要选择的主成分数目

      4、选择并解释主成分

      5、计算主成分得分

      6、结果可视化

    十一、因子分析

      因子分析在数据分析中主要是把多个实测变量转换为少数几个综合指标,也叫作潜变量,主要用于寻找数据的内在逻辑和降维。因子分析通过研究个变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本结构,并用少数几个假想变量来把它基本的数据结构表现出来,这几个假想变量能够把原来的多变量的主要信息也直观的反映出来。

      例如,在某个企业的形象或品牌形象的研究中,消费者可以通过一个有24个指标构成的评价体系来评价百货商场的24个方面的优劣。那消费者主要关心的是三个方面,即商店的环境、商店的服务和商品的价格。那么数据分析中的因子分析法可以通过以上的24个变量,找过反映商店环境、商店服务水平和商品价格的三个潜在的因子,从而对商店进行综合性的评价。

    十二、时间序列分析

      时间序列除了运用在数据分析领域之外也广泛应用于统计、信号处理、模式识别、通信工程、控制工程、数学金融、天气预报等等,以及主要涉及时间测量的的任何应用科学和工程领域。

      数据分析中的时间序列分析包括用于分析时间序列数据的方法,以便提取有意义的统计数据和数据的其他特征。他具有自然的时间顺序,比如说,可以通过参考其各自的教育水平来分析人们的工资,这其中个体的数据是可以以任何顺序输入其中的。

    十三、生存分析

      数据分析中的生存分析主要指的是对生存资料的分析。那生存资料指的是什么呢?所谓的生存资料是指描述寿命或者一个发生时间的数据,一个人的生存时间的长短和其他许多因素相关,那么研究每个因素之间和生存时间有没有直接或见解的关系以及关联程度的大小,这也是生存分析的其中一种应用。

    39c2ed78a68a9cfe798b4f9eb8a79272.png

    十四、典型相关分析

      在数据分析里面,典型相关分析是对互协方差矩阵的一种理解,是利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。典型现骨干分析的基本原理是为了从总体上出发,把握好两组指标之间的关系,这个关系一般指的是相关关系,随后分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量U1和V1,利用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性。

    十五、ROC分析

      ROC曲线指受试者工作特征曲线,在数据分析中主要用来反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,他通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而把一系列的敏感性和特异性计算出来。

    10b9b7d3112d885f550106ea3c81f87e.png

      主要用途是一种是最佳的诊断界限值,可以查出任意界限值对疾病的识别能力。另外一种就是在数据分析中用来比较两种以上不同诊断试验对于疾病的识别诊断能力。

    十六、其他分析方法

      多重响应分析、举例分析、项目分析、对应分析、决策树分析、顺境网络、系统方程、蒙特卡洛模拟等。

      以上的十六种方法都是在数据分析中比较常见的,也是用的比较多的,在遇到不同的企业项目和行业数据的时候,需要正确选择的方法去进行数据分析。

    展开全文
  • 量化交易 实战第九课 因子相关性分析

    千次阅读 多人点赞 2021-03-23 12:33:20
    量化交易 实战第九课 因子相关性分析.

    概述

    相关性 (Correlation) 在统计中是与独立性 (Independence) 对立的概念. 泛指两随机变量之间存在的一切关系.

    在这里插入图片描述

    研报分析结果

    下图是某大类因子下的一些因子 IC 值变化图. 我们能从中看出大概相关性.
    在这里插入图片描述
    比如说 OPM 和 OPM_TTM 相关性较强, 变化趋势类似.

    某研报最终相关性最终结果:
    在这里插入图片描述

    代码实现

    导包

    # 使用alphalens计算因子的IC分析
    # 分析的区间2020-01-01到2021-01-01
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import datetime
    from alphalens import performance
    from alphalens import plotting
    from alphalens import tears
    from alphalens import utils
    

    总资产回报率 IC

    factor = "return_on_asset_net_profit"
    
    # ----------------1. 准备因子数据----------------
    
    # 1.1 获取因子数据
    
    
    # 获取这一年的交易日期
    date_data = get_trading_dates(start_date="2020-01-01", end_date="2021-01-01")
    
    # 定义df数据集
    all_data = pd.DataFrame()
    
    for date in date_data:
        # 获取当天因子数据
        q = query(
            fundamentals.financial_indicator.return_on_asset_net_profit
        )
        
        # 获取截面数据
        fund = get_fundamentals(q, entry_date=date).iloc[:, 0, :]
        
        # 创建日期列
        fund["date"] = date
        
        # 拼接
        all_data = pd.concat([all_data, fund])
        
        
        
    # 设置双重索引, 变成一个MultiIndex DataFrame
    multiindex_df = all_data.set_index(["date", all_data.index])
    
    # 1.2 处理因子数据 (去极值, 标准化)
    
    def mad(factor):
        """3倍中位数去极值"""
        
        # 求出因子值的中位数
        median = np.median(factor)
        
        # 求出因子值与中位数的差值, 进行绝对值
        mad = np.median(abs(factor - median))
        
        # 定义几倍的中位数上下限
        high = median + (3 * 1.4826 * mad)
        low = median - (3 * 1.4826 * mad)
        
        # 替换上下限
        factor = np.where(factor > high, high, factor)
        factor = np.where(factor < low, low, factor)
        return factor
    
    def stand(factor):
        """数据标准化"""
        mean = factor.mean()
        std = factor.std()
        return (factor - mean) / std
    
    multiindex_df[factor] = mad(multiindex_df[factor]) 
    multiindex_df[factor] = stand(multiindex_df[factor])
    
    
    # ----------------2. 准备收盘价数据----------------
    
    # 转换为Series
    singlefactor_series = multiindex_df[factor]
    
    # 获取所有股票基础信息
    stocks = all_instruments("CS")
    
    # 得到合约代码
    stocks_list = stocks["order_book_id"]
    
    # 获取收盘价
    price = get_price(stocks_list ,start_date="2020-01-01", end_date="2021-01-01", fields="close")
    
    
    # ----------------3. 生成通用Alphalens数据----------------
    
    factor_return = utils.get_clean_factor_and_forward_returns(singlefactor_series.astype(float), price.astype(float))
    
    
    # ----------------4. 生成通用Alphalens数据----------------
    
    
    # IC 值, 默认每天的IC结构
    return_on_asset_net_profit_IC = performance.factor_information_coefficient(factor_return)
    

    资本回报率 IC

    factor = "return_on_invested_capital"
    
    # ----------------1. 准备因子数据----------------
    
    # 1.1 获取因子数据
    
    
    # 获取这一年的交易日期
    date_data = get_trading_dates(start_date="2020-01-01", end_date="2021-01-01")
    
    # 定义df数据集
    all_data = pd.DataFrame()
    
    for date in date_data:
        # 获取当天因子数据
        q = query(
            fundamentals.financial_indicator.return_on_invested_capital
        )
        
        # 获取截面数据
        fund = get_fundamentals(q, entry_date=date).iloc[:, 0, :]
        
        # 创建日期列
        fund["date"] = date
        
        # 拼接
        all_data = pd.concat([all_data, fund])
        
        
        
    # 设置双重索引, 变成一个MultiIndex DataFrame
    multiindex_df = all_data.set_index(["date", all_data.index])
    
    # 1.2 处理因子数据 (去极值, 标准化)
    
    def mad(factor):
        """3倍中位数去极值"""
        
        # 求出因子值的中位数
        median = np.median(factor)
        
        # 求出因子值与中位数的差值, 进行绝对值
        mad = np.median(abs(factor - median))
        
        # 定义几倍的中位数上下限
        high = median + (3 * 1.4826 * mad)
        low = median - (3 * 1.4826 * mad)
        
        # 替换上下限
        factor = np.where(factor > high, high, factor)
        factor = np.where(factor < low, low, factor)
        return factor
    
    def stand(factor):
        """数据标准化"""
        mean = factor.mean()
        std = factor.std()
        return (factor - mean) / std
    
    multiindex_df[factor] = mad(multiindex_df[factor]) 
    multiindex_df[factor] = stand(multiindex_df[factor])
    
    
    # ----------------2. 准备收盘价数据----------------
    
    # 转换为Series
    singlefactor_series = multiindex_df[factor]
    
    # 获取所有股票基础信息
    stocks = all_instruments("CS")
    
    # 得到合约代码
    stocks_list = stocks["order_book_id"]
    
    # 获取收盘价
    price = get_price(stocks_list ,start_date="2020-01-01", end_date="2021-01-01", fields="close")
    
    
    # ----------------3. 生成通用Alphalens数据----------------
    
    factor_return = utils.get_clean_factor_and_forward_returns(singlefactor_series.astype(float), price.astype(float))
    
    
    # ----------------4. 生成通用Alphalens数据----------------
    
    
    # IC 值, 默认每天的IC结构
    return_invested_capital_IC = performance.factor_information_coefficient(factor_return)
    

    计算相关性

    from scipy import stats as st
    
    # 斯皮尔曼相关系数
    st.spearmanr(return_on_asset_net_profit_IC.iloc[:, 0], return_invested_capital_IC.iloc[:, 0])
    

    输出结果:

    SpearmanrResult(correlation=0.977877642558714, pvalue=5.866171447988381e-159)
    
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  • 用Excel做相关性分析

    千次阅读 2020-09-17 20:37:00
    一、概念理解相关关系:变量之间存在着的非严格的不确定的关系,对它们进行深层次的分析,观察它们的密切程度。相关性分析:对变量之间相关关系的分析,即相关性分析。其中比较常用的是线性相关分析,...

    一、概念理解

    相关关系:变量之间存在着的非严格的不确定的关系,对它们进行深层次的分析,观察它们的密切程度。

    相关性分析:对变量之间相关关系的分析,即相关性分析。其中比较常用的是线性相关分析,用来衡量它的指标是线性相关系数,又叫皮尔逊相关系数,通常用r表示,取值范围是[-1,1],

    二、实际应用

    1、CORREL函数

    在Excel中,可以用CORREL函数来计算相关系数,如我们对B列和C列进行分析,可以得到它的相关系数是0.95157,呈强相关。

    2、数据分析

    Excel里还可以用数据——数据分析——相关系数,这个功能来进行相关分析。数据分析这个功能怎么激活可以百度一下。

     

    这里,我们可以对B C D三列一起进行分析,要注意的是,输入区域不能有非数值型数据,就是表头就不要包含了。

    可以得到分析后的结果,列1、列2、列三分别对应B C D列,BC两列的相关系数是0.95157,和我们用CORREL函数计算出来的是一样的;BD两列的相关系数是0.832857,也是强相关;CD两列的相关系数是0.942791.

    三、相关分析的呈现方式

    还是刚才的数据,我们用折线图来呈现,很直观的可以看出来X1随着Y的增大而增大。呈正相关。

    还可以用散点图来表示,横坐标是Y列值,纵坐标是X1列值,通过斜率的关系,可以看出它们呈正相关。

    四、为什么要做相关分析

    1、简单的相关性分析——如QC

    做相关性分析,首先,很明显的一点是,了解两个或几个变量之间的关系,在做QC(质量管理)的时候,在要因确认这一项中会用到相关性分析,我们想要知道我们分析出来的末端因素和目标值之间有无相关关系,从而判断该末端因素对症结的影响程度。如随着工作人员培训次数的减少,产品合格率也降低,则说明工作人员培训不足呈强相关,是引起合格率降低的主要原因。

    2、搭建模型时筛选有效的输入变量

    原始数据有很多字段,但我们不一定全都将它们输入到模型中,这时要进行对输入变量的筛选,也可以提高分类模型的预测能力。输入的变量过多,可能会导致共线性问题,即输入的自变量之间存在较强的相关关系,多个自变量强相关,这显然是没有必要的,也浪费了资源和效率,只选择其中一个即可,因此用相关性分析可以避免共线性问题。当然解决共线性问题还有其他的方法,如主成分分析、聚类等,以后再细讲吧。

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