均值方差模型

MATLAB 的股票投资组合构建功能，真的是金融里的一个老牌利器了，尤其是搞量化的小伙伴，用起来得心应手。它用的是均值方差模型，说白了就是在控制风险的前提下，尽量让收益最大化。 历史收益数据的，在Stock-Portfolio-Builder-master项目里都有封装好的脚本，省去了不少手动采集的麻烦。你只要喂给它一份股票的历史价格数据，它就能自动算出每日收益率，响应也快，逻辑也清晰。 期望回报和方差的计算，也就几行代码的事，用的是 MATLAB 自带的统计工具箱。平均收益率越高，预期越好；方差越大，波动也就越高。两者一起看，才能挑出那些“收益高但风险低”的宝藏组合。 讲协方差矩阵有点抽象，

Games-Howell方法用于对来自正态总体的均值进行近似检验，特别是当方差不等时。它采用带有特定加权自由度(df')的Tukey学生化范围及基于均值方差均值的标准误差。该方法通过Games和Howell的程序比较成对方法之间的差异。对于统计检验，该函数调用文件qTukey.m（输入数据矩阵[1=yes（默认）； 2=否，如果不是则需要提供统计矩阵]和显著性水平，默认为0.05）来输出每对均值差异的详尽统计分析表格。

此资源提供了IMF分解、熵、能量、小波频率、贡献率以及方差均值的详细数据，可供使用。这些数据可用于各种分析和研究目的。

方差S²（样本）的定义为：

《线性模型与时间序列分析：回归、方差分析、ARMA 和 GARCH》[Paolella2018] 高清原版 PDF，已裁边优化阅读体验。如需恢复原始页面，可使用 PDF Xchange Pro 软件，操作步骤如下：1. 打开 PDF 文件。2. 点击左下角“选项” -> “视图” -> 页面缩略图（快捷键 Ctrl+T）。3. 在左侧面板中显示页面缩略图后，右键点击任意页面，选择“裁剪页面”（快捷键 Ctrl+Shift+T）。4. 在弹出的菜单中，点击“设为 0” -> （页码范围框中）选中“全部” -> 确定。

方差分析探究不同组别数据间的差异来源及程度。 数据差异来源 数据差异主要源于以下两方面: 系统性差异: 由研究因素的不同水平造成。 随机性差异: 由不可控的随机因素导致。 数据差异度量 组间方差: 衡量不同水平数据间的总体差异，包含系统性差异和随机性差异。 组内方差: 衡量同一水平内部数据的波动程度，仅包含随机性差异。 方差分析基本思想 方差分析的核心思想是通过比较组间方差与组内方差，判断研究因素对结果是否存在显著影响。 若因素对结果无影响，则组间方差仅包含随机性差异，其值应与组内方差接近，两者比值接近 1。 反之，若因素对结果有显著影响，则组间方差包含系统性差异和随机性差异

在方差未知的情况下，利用MATLAB的ttest2函数对两个样本的均值差异进行了检验。

对四种颜色下的总体的均值进行多重比较，以确定它们之间是否存在显著差异。

使用MATLAB的ttest2函数，针对两个样本的均值差异进行了方差未知的t检验。

这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。