离群关键词检索结果

低挥发性策略是2025年的公平因素的上行离群值

Low-Volatility Strategy Is 2025’s Upside Outlier For Equity Factors

单独站在美国股权因素今年,低挥发性策略的迄今为止的增长率为适中。急剧缓解,其余的因素领域正在根据昨天的一组ETF(4月15日)发布不同程度的损失。 iShares MSCI USA最小波动率因子ETF […]

“我们是离群值”:阿什利·罗杰斯·伯纳(Ashley Rogers Berner)在私立学校的公共资金上

‘We’re the Outliers’: Ashley Rogers Berner on Public Funding for Private Schools

Ashley Rogers Berner不喜欢“学校选择”一词。约翰·霍普金斯大学(Johns Hopkins University)的教育政策研究所主任,她认为语言对在自由国家的教育方式进行了太多。当然,似乎建议,那里有一些选择 - 天主教学校,特许学校,蒙台梭利学校,[…]

在政府“离群值”薪酬打击下,大型信托公司的首席执行官“逃脱审查”

CEOs of big trusts ‘escape scrutiny’ under government’s ‘outlier’ pay crackdown

政府用于信托支付薪水的方法似乎对较小的信托不利文章 大型信托公司的首席执行官在政府的“离群值”薪酬打击下“逃脱审查”首次出现在 Schools Week 上。

失业主张继续更高的趋势

Jobless claims continue higher YoY trend

- 新政民主党人在一年中,当时,杂货后,可能的残留季节性导致新的失业索赔的趋势下降。不是今年。在一周的一周内,最初的失业索赔确实从上周的264,000的离群值下降到231,000,而四个星期的平均下降幅度下降了[…]邮政失业者声称继续较高的趋势在愤怒的熊身上出现了。

'基金会'第3季:继承的邪教成员是谁?

'Foundation' Season 3: Who are the robot-worshipping cult members of The Inheritance?

这些忠实的真菌基因的追随者可能是塞尔登计划的真正离群值。

7月的实际收入和支出反弹,保持扩张趋势完整

July real income and spending rebound, keeping the expansionary trends intact

- 通过新的Democratlast月,我得出结论:“这是一份非常薄弱的​​报告,尽管不是负面的。实际上,由于这种不确定性,“黄色国旗”的警告是,要特别关注。”本月我们确实得到了答案。前进的“回报”确实减弱了,并且所有数据中都有反弹,这意味着现在可以删除黄旗。目前收入增长了0.4%,支出为0.5%。由于PCE通货膨胀表仅增长0.2%,因此实际收入增加了0.2%,而实际支出上涨了0.3%。真正的个人收入仅低于4月的离群,而实际支出为新的记录创造了新的记录。在7月,他们上升了0.9%,也提高了新的记录:此外,有权在耐用品上花费通常会在花费不可耐用的商品之前冷却风险。在7月,这增长了2.0%,但绝对

这个地球大小的系外行星正朝着自己的破坏竞赛

This Earth-Sized Exoplanet Is Racing Toward Its Own Destruction

一个超短暂的时期星球在3100万年内朝着破坏旋转。它的极高热量和密集的成分揭示了剧烈的过去。我们在奇妙的,支持生命的地球上的情况会扭曲我们对宇宙的看法。我们的星球上有蓝天和温和的气候,在世界上是一个离群值。在[...]

苹果的股票上升和底线上升;中国恢复增长

Apple Shares Rise On Top- & Bottom-Line Beat; China Returns To Growth

苹果的股票上升和底线上升;中国今天下午回到了苹果收益报告的GrowthAhead,该报告总结了Goldman的MAG 7(包括MSFT,META和AMZN)的4小组的结果指出,这家技术巨头与相对于其Mega-Cap技术同行的情绪,流程和定位的观点是一个非常明显的离群值。作为市场上最大的共同基金,并且是流行的HF相对短缺,AAPL代表了今年大多数人的重要来源(股票-17%对NDX +9%),而Goldman则以1-10的位置量表为4。该服务部门在全球监管机构中受到了抨击,他们正在以一种可以大大减少从应用程序和订阅中降低收入的方式来提高App Store政策。虽然预计在本季度会有节拍(大多数是“尊

IEEE关于模糊系统的交易,第33卷,第7期,2025年7月

IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 33, Issue 7, July 2025

1) Optimizing Deep Neuro-Fuzzy Network for ECG Medical Big Data Through Integration of Multiscale FeaturesAuthor(s): Xin Wang, Jianhui Lv, Byung-Gyu Kim, Bidare Divakarachari Parameshachari, Keqin Li, Dongsheng Yang, Achyut ShankarPages: 2027 - 20372) FDformer: A Fuzzy Dynamic Transformer-Based高效工业时

用Python进行有效数据清洁的提示

Tips for Effective Data Cleaning with Python

有效的数据清洁可确保准确的分析。发现Python提示,以轻松处理缺失的值,离群值和不一致。

失业索赔继续驯服

Jobless claims continue tame

- 新政民主党本周最初的失业者索赔下降-6,000至219,000。四周移动平均线下降了-1,250至223,000。随着典型的一周延迟,持续的索赔上升了56,000至190.3万,这是自2021年以来的最高数字:自从本周去年以来,这一问题上有一个离群值,这是[…]失业后声称继续驯服的tame首先出现在愤怒的熊身上。

失业索赔继续驯服

Jobless claims continue tame

- 通过新政,民主党本周的最初失业要求下降了-6,000至219,000。四周移动平均线下降了-1,250至223,000。随着典型的一周延迟,持续的索赔增长了56,000至190.3万,这是2021年以来的最高数字:自从本周去年以来,上升方面有一个离群值,相比之下,Yoy的说法下降了-1.8%。四个星期移动平均的平均值保持3.4%,持续的主张也增加了6.4%:正如我通常所说的那样,对于预测目的而言,更重要的是,这一点更为重要,并且这些数量继续表明扩大的速度,尽管速度很慢。但是到目前为止,几乎是Nada。从本文中,让我们最终看一下这对失业率的影响。以下是同比百分比的观点,平均每月索赔:以下是绝

时间序列的热图

Heatmaps for Time Series

用非线性色彩缩放的趋势和离群值可视化时间序列的热图首次出现在数据科学上。

[植物学•2024] Cryptantha Whippleae(Boraginaceae)•美国北加利福尼亚州特有的一种新的蛇形适应的物种

[Botany • 2024] Cryptantha whippleae (Boraginaceae) • A New Serpentine-adapted Species endemic to northern California, U.S.A.

cryptantha whippleae d.a.york&M.G.Simpson,simpson et y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y. Doi:doi.org/10.3897/phytokeys.247.132060 AbstractCryptantha Whippantha Whippleae D.A.york&M.G.Simpsimpson(Boraginaceae)目前已知该物种发生在加利福尼亚州西斯基尤县Shasta-Trinity国家森林中的蛇纹石贫瘠之中,其中一个离群值在加利福尼亚州莱克县的可能

'他们是鲁ck':共和党人要求更深层的IRS预算削减,因为税收季节混乱迫在眉睫

'They're reckless': Republicans call for deeper IRS budget cuts as tax season chaos looms

华盛顿 - 如果您认为在国税局削减6,700个工作是很多,那么您还没有看到任何东西。共和党人的言论的年龄在内部税收服务局的指控中指控反保守偏见的指控现在正聚焦于唐纳德·特朗普总统和埃隆·马斯克总统与埃隆·马斯克总统努力削减部门的努力,预计将近7,000次纳税人近距离奔跑,而近距离纳税人则是近距离的境内。政府效率部(或门槛)与陷入困境的IRS相距甚远。 “所以我想要更多。我们应该打开书籍,然后说:“嘿,让我们公平吧,”众议员Paul Gosar(R-AZ)讲述了Raw Story。 “哦,绝对。绝对地。关于企业的整个事情,您必须一直重新评估。因此,您今天所拥有的不是明天。尽管戈萨(Gosar)是

集成学习用于异常检测

Ensemble Learning for Anomaly Detection

深入研究隔离森林模型以检测时间序列数据中的异常异常检测是任何组织必备的功能。通过检测异常和离群值,我们不仅可以识别看似可疑(或可能错误)的数据,还可以确定“正常”数据是什么样子。异常检测可以识别数据错误,从而成为强大数据治理系统的重要功能。对于分析而言,异常值在某些情况下(例如欺诈检测和预测性维护)可能是一个关注点。然而,随着数据的增长,异常检测会变得越来越困难。高维数据带有噪声,难以用于分析和洞察。大型数据集也可能存在错误和/或特殊情况。值得庆幸的是,集成学习带来了速度和效率,帮助我们处理高维数据并检测异常。什么是集成学习?集成学习是一种机器学习技术,它结合了多个单独模型的预测,以获得比任何

其他州和部分加州学区可以为我们的综合识字方法提供信息

Other states, select California districts can inform our comprehensive approach to literacy

加州的“积极离群”学区已经展示了如何在我们这个教育体系分散的多元化州成功提高识字率。

死亡率数据中的一些唤醒电话

Some wake up calls from mortality data

我今天一直在击中的死亡率数据中只有一些图表。这是暴力造成的死亡:美国是一个真正的离群值。在自杀方面,我们并不是那么多:要真正让您在夜间保持战争,这是战争的死亡:忘记我们仍然[…]帖子中的一些唤醒数据首先出现在偶然的经济学家中,这太容易了。