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多对象单细胞反卷积（MuSiC） MuSiC是一种反卷积方法，它利用跨学科的scRNA-seq来估计大量RNA-seq数据中的细胞类型比例。 如何引用MuSiC 请引用以下出版物： 具有多对象单细胞表达参考的大体积组织细胞类型反卷积X.Wang，J.Park，K.Susztak，NRNR Zhang，M.Li 自然通讯。 2019年1月22日 安装 # install devtools if necessary install.packages( ' devtools ' ) # install the MuSiC package devtools :: install_github( ' xuranw/MuSiC ' ) # load library( MuSiC ) 更多信息 请参阅。

arma matlab代码抽象的 该分析的目的是获得一个基于统计探索股票价格低效性的alpha。 该策略涉及将每个行业的股票价格分解为解释最大方差的主要成分，然后对这些成分的股票价格进行回归以获得股票对它们的依赖。 接下来，使用GARCH模型对组件进行预测，因此也可以基于回归结果获得股票的预测演变。 基于这些预测，我将创建一个多空的中立套利策略，以期获得高风险的调整后收益。 create_data.m用于从Yahoo Finance中提取报价器列表的数据，并将该信息解析为matlab中的相关对象。 它使用hist_stock_data.m和hist_stock_data_brief.m连接到yahoo并提取该信息。 alpha_statistical_ind.m是使用数据创建策略的主要代码。 该策略的参数在顶部列出，然后是算法。 pca_reg_pred.m是该策略的核心。 在每个重新平衡的瞬间，都要考虑股票价格，对它们进行PCA分解，以找出解释差异的最重要的因素。 然后，对这些组件的股价进行回归，并使用ARMA / GARCH对这些组件进行建模。 在对这些成分进行推断之后，它将获得近

matlab代码求含参量矩阵特征值统计压缩感知 基于贝叶斯统计实现压缩感知。 给定的 地图估计 我们找到给定y 、 Φ和Σ的x的最大后验 (MAP) 估计。 首先，我们使用贝叶斯定理 取导数找到 MAP 估计的封闭形式 使用 Woodbury 矩阵 Identity 优化逆计算 MAP估计的最终封闭形式 生成协方差矩阵 (Σ) 假设：协方差矩阵的第i个特征值的形式为：对于所有i s， i - α 。 选择一个大小为n x n的随机正交矩阵U。 定义大小为n x n的对角矩阵D ，其中对角线项为i - α 。 协方差矩阵， Σ定义为UDU' 。 实验 我们试验了两个α值：0、3。 对于每个α ，我们生成nexp n维向量 ( x s )。 我们选择一组m 。 对于每个m ，我们生成一个大小为m x n的随机传感矩阵Φ ，其条目来自 iid Gaussian ，均值为 0，方差为 1/ m 。 我们使用它来生成测量信号y ( Φx )。 我们添加 σ 为测量信号平均值的 0.01 倍的高斯噪声。 我们使用上面推导出的 MAP 估计公式重建x并计算相对均方根误差（Relative RMSE）

学习贝叶斯统计的入门。公式不复杂，适合刚入门。

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