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# 多元数据的矩阵表示 多元统计分析主要处理多变量数据。为了方便表示和计算，我们将数据组织成矩阵形式： 行：代表一个个体的样本（或观测值）。 列：代表一个变量。 矩阵的行数是样本量 nnn，列数是变量数 ppp。 # 多元统计量 # 样本统计量 样本均值向量 xˉ\bar xxˉ：一个列向量，其第 iii 个元素是第 iii 个变量的样本均值 xˉi\bar x_ixˉi​。xˉi=1n∑k=1nxki\bar x_i = \frac{1}{n} \sum_{k=1}^n x_{ki} xˉi​=n1​k=1∑n​xki​
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# 概率模型与概率空间 # 样本空间与事件域 样本空间（Ω\OmegaΩ） 是所有可能结果的集合。 事件域（FFF），也称 σ\sigmaσ 域 或 σ\sigmaσ 代数，是样本空间某些子集构成的集合，满足以下条件： 包含样本空间 Ω\OmegaΩ。 对取补集运算封闭。 对可列并集运算封闭（根据 De Morgan 定律，也对可列交集运算封闭）。 可测空间 由样本空间 Ω\OmegaΩ 和事件域 FFF 构成。事件域中的每一个事件都是可以分配概率的。 # 概率测度与概率公理 概率测度（PPP） 是定义在事件域 FFF 上的函数，满足以下 概率公理： 非负性：P(A)≥0P(A)
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说明：本文档持续更新，记录本人量化交易的策略，仅供参考。文中提到的个股仅为个人投资记录，不构成任何投资建议。 # 备用 非 T0 不量化 仅限高流动性宽基
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说明：本文档持续更新，记录本人A股主板的交割单，仅供参考。文中提到的个股仅为个人投资记录，不构成任何投资建议。 ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ 诶~ 怎么不见了？（无辜