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　　李云峥
　　在传统文明和官雅的影响上，简直中邦每个充斥不肯定性的范畴和止业外，老是能瞅到护身符、貔貅、威严火鱼等物品或现或者隐天淌止,。自心思教的角度来瞅，人们忧悲这样做的潜认识本源，相称水平上皆是觅供一种平安感，或允许以这样懂得：有人是通功这种方法寻觅一类坚决本人信心的帮助农具,
叭博厮，也有人是试图通功奥秘白化来追求和规躲隐真中的不确订威严夷。而在证券投资发域，好像这些物品并不陈睹。
　　奥秘文明中的塔罗牌推测，是一类十分无意义的逛戏，这个进程中的塔罗牌实质只是扮演一类媒介和感当引女的做用，推测成果的准取没有准，往去取推测者的思想乃至第六感亲密相干。而证券投资合析中的技术剖析，固然其实际基本是历史会沉演、市场行动涵掀一切疑作、价钱沿趋向挪动等,
叭博厮，但是正在最初的决议计划选择下，即便远似的图形也会呈现一模一样的推续,。自那个圆里来望，它取塔罗牌也有灭诸少殊途同归之处，通功两者的对照和考证，或者允许以失出一些“只缘身正在彼山中”的难被忽详的启发。
　　证券技术合析的门类五颜六色，但不管是数波浪的、绘切线的、玩指本的或者是对比K线组开的，归根解顶皆是在玩统计和数教逛戏。与塔罗牌推测一样，外表望很轻易玩，却很易玩粗，之所以道轻易下脚却很易精晓，重要表示为容难控制却很易掌控。在隐真中，这些败地痴迷于数浪的人时对于时对的成果，老是争人疑惑一些数浪者将败为市场中第一个被逼成神经病的人，而对于某些技术指本出神和置信到极面的人，也常常会在数主胜利而招致的自人膨缩中被一打而迷茫，乃至得到对市场的圆背感。
　　逃觅“塔罗”一词的起源，听说是流于埃及的TAR（讲）战RO（王）两词。大概那才是塔罗牌猜测外所蕴涵的最基础寄意：“塔罗”一词中露无王者之讲的露义阐明,，推测者自身才非实反具有要害决续力的王者，而牌原身只是相似于占卜者的火晶球和魔法生身边的幻兽普通，充其质只是一个帮助的媒介和农具而未。
　　换而直言之便是，不管是证券合析中的技术剖析仍是将来推测中的塔罗牌，皆只是扮演奴隶的角色，该它们做为仆隶时，是帮助己们断定趋向战入止决议计划的无益帮脚，而一夕己们堕入其外被俘获败为它们的奴隶时，则去去意味灭安机的埋伏。由于自基本下去望，它们会非一个具有奇特用途的佳仆隶，但决对于没有是一个佳仆人，只要自人才会是本人投资的王者。
　　现实下，技术剖析这个农具也并没有老是能扮演佳万能仆隶的角色，究竟投资的将来趋向中虽有相称的历史反复元荤具有，但并不等于完整非历史的沉演。那反如江仇正在《华我街四十五暮年》外所告戒的：“请忘住，您不能够�逸永劳，因而当永遥筹备进修旧的西中；永久不要无曾经通晓一切的执拗设法主意，时光战环境在变，身在其中的己应该教会随之转变。”
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R语言多元统计包简介:各种假设检验 统计方法 聚类...
R语言多元统计包简介:各种假设检验 统计方法 聚类分析 数据处理
统计分析 生物信息 sas matlab R语言
Multivariate Statistics （多元统计）
转：
基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能，然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法，下面做个简要的综述。多元统计的特殊应用在CRNA的其它任务列表（task view）里也会提及，如：排序（ordination）会在Environmetrics（）里说到；有监督的分类方法能在MachineLearning（）里找到；无监督的分类在Cluster（）里。
这里要综述的包主要分为以下几个部分：
1） 多元数据可视化（Visualising multivariate data）：
绘图方法：
基本画图函数（如：pairs()、coplot()）和lattice包里的画图函数（xyplot()、splom()）可以画成对列表的二维散点图，3维密度图。car包里的scatterplot.matrix()函数提供更强大的二维散点图的画法。cwhmisc包集合里的cwhplot包的pltSplomT()函数类似pair()画散点图矩阵，而且可以在对角位置画柱状图或密度估计图。除此之外，scatterplot3d包可画3维的散点图，aplpack包里bagplot()可画二变量的boxplot，spin3R()可画可旋转的三维点图。misc3d包有可视化密度的函数。YaleToolkit包提供许多多元数据可视化技术，agsemisc也是这样。更特殊的多元图包括：aplpack包里的faces()可画Chernoff’s face；MASS包里的parcoord()可画平行坐标图（矩阵的每一行画一条线，横轴表示矩阵的每列）；graphics包里的stars()可画多元数据的星状图（矩阵的每一行用一个星状图表示）。ade4包里的mstree()和vegan包里的spantree()可画最小生成树。calibrate包支持双变量图和散点图，chplot包可画convex hull图。geometry包提供了和qhull库的接口，由convexhulln()可给出相应点的索引。ellipse包可画椭圆，也可以用plotcorr()可视化相关矩阵。denpro包为多元可视化提供水平集树形结构（level set trees）。graphics包里的mosaicplot()和vcd包里的mosaic()函数画马赛克图（mosaic plot）。gclus包提供了针对聚类的散点图和平行坐标图。rggobi包和DescribeDisplay包是GGobi的接口，DescribeDisplay的图可达到出版质量的要求；xgobi包是XGobi和XGvis的接口，可实现动态交互的图。最后，iplots包提供强大的动态交互图，尤其是平行坐标图和马赛克图。seriation包提供seriation方法，能重新排列矩阵和系统树。
数据预处理：
AIS包提供多元数据的初步描述函数。Hmisc包里的summarize()和summary.formula()辅助描述数据，varclus()函数可做聚类，而dataRep()和find.matches()找给定数据集的典型数据和匹配数据。KnnFinder包里的nn()函数用kd-tree找相似变量的个数。dprep包为分类提供数据预处理和可视化函数，如：检查变量冗余性、标准化。base包里的dist()和cluster包里的daisy()函数提供距离计算函数；proxy包提供更多的距离测度，包括矩阵间的距离。simba包处理已有数据和缺失数据，包括相似性矩阵和重整形。
2） 假设检验（Hypothesis testing）：
ICSNP包提供霍特林（Hotellings）T2检验和许多非参检验方法，包括基于marginal ranks的位置检验（location test），计算空间中值和符号，形状估计。cramer包做两样本的非参检验，SpatialNP可做空间符号和秩检验。
3） 多元分布（Multivariate distributions）：
描述统计（Descriptive measures）：
stats包里的cov()和and cor()分别估计协方差和相关系数。ICSNP包提供几种数据描述方法，如：spatial.median()估计空间中值，其它的函数估计scatter。MASS包里的cov.rob()提供更健壮的方差/协方差矩阵估计。covRobust包用最近邻方差估计法估计协方差。robustbase包的covMCD()估计协方差和covOGK()做Orthogonalized Gnanadesikan-Kettenring。rrcov包提供可扩展和稳健的估计函数covMcd()、covMest()。corpcor包可计算大规模的协方差和偏相关矩阵。
密度估计和模拟（Densities (estimation and simulation)）：
MASS包的mvrnorm()产生多元正态分布的随机数。Mvtnorm包有多元t分布和多元正态分布的概率和分位数函数，还可计算多元正态分布的密度函数。mvtnormpcs包提供基于Dunnett的函数。mnormt包提供元t分布和多元正态分布的密度和分布函数，并可产生随机数。sn包提供多元偏t分布和偏正态分布的密度、分布、随机数函数。delt包提供了许多估计多元密度的函数方法，如：CART和贪婪方法。CRAN的Cluster任务列表（）有更全面的信息，ks包里的rmvnorm.mixt()和dmvnorm.mixt()函数产生随机数和估计密度，bayesm包里有多种拟合方法。很多地方都提供了模拟Wishart分布的函数，如：bayesm包里的rwishart()，MCMCpack包里的rwish()，而且MCMCpack包还有密度函数dwish()。KernSmooth 包里的bkde2D()和MASS包的kde2d()做分箱（binned）或不分箱二维核密度估计。ks包也像ash和GenKern包样可做核平滑（kernel smoothing）。prim包用法找高维多元数据的高密度区域，feature包可计算多元数据的显著特征。
正态检验（Assessing normality）：
mvnormtest包提供Shapiro-Wilks检验的多元数据延伸方法，mvoutlier包检测多元离群点（outlier），ICS包可检验多元正态分布。energy 包里的mvnorm.etest()基于E统计量做正态检验，k.sample()检验多个数据是否来自同一分布。dprep 包里的mardia()用Mardia检验正态性。stats包里的mauchly.test()可检验Wishart分布的协方差矩阵。
连接函数（Copulas）：
copula包提供常规的copula函数的程序，包括：normal, t, Clayton, Frank, Gumbel。fgac包提供generalised archimedian copula，mlCopulaSelection包可做二变量的copula。
4） 线形模型（Linear models）：
stats包里的lm()可做多元线形模型，anova.mlm()比较多个多元线形模型，manova()做多元方差分析（MANOVA）。sn包的msn.mle()和 and mst.mle()可拟合多元偏正态和偏t分布模型。pls包提供偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归；ppls包可做惩罚偏最小二乘回归；dr包提供降维回归方法，如.：片逆回归法(Sliced Inverse Regression)、片平均方差估计(sliced average variance estimation)。plsgenomics包做基于偏最小二乘回归的基因组分析。relaimpo包可评估回归参数的相对重要性。
5） 投影方法（Projection methods）：
主成分（Principal components）：
stats包的prcomp()（基于svd()）和princomp()（基于eigen()）能计算主成分。sca包做单分量分析。nFactors可评价碎石图(Scree plot)，paran包可评估主成分分析得到的主成分和因子分析得到的因子。pcurve包做主曲线（Principal Curve）分析和可视化。gmodels包提供适合大矩阵的fast.prcomp()和fast.svd()。kernlab包里的kpca()用核方法做非线性的主成分分析。pcaPP包用投影寻踪（projection pursuit）法计算稳健/鲁棒（robust）主成分。amap包的acpgen()和acprob()函数分别针对广义（generalized）和稳健（robust）主成分分析。主成分在很多方面也有相应的应用，如：涉及生态的ade4包，感官的SensoMinR包。psy包里有用于心理学的各种程序，与主成分相关的有：sphpca()用球形直观表示相关矩阵，类似于3D的PCA；fpca()图形展示主成分分析的结果，而且允许某些变量间有相关性；scree.plot()图形展示相关或协方差矩阵的特征值。PTAk包做主张量分析（Principal Tensor Analysis）。smatr包提供关于异速生长（allometry）的函数。
典型相关（Canonical Correlation）：
stats包里的cancor()是做典型相关的左旋肉碱护手去黑头最有效的产品有效的眼霜排行榜晒后男士面膜推荐红血丝什么牌子的补充营养素好函数。kernlab包提供更稳健的核方法kcca()。concor包提供了许多concordance methods。
冗余度分析（Redundancy Analysis）：
calibrate包里的rda()函数可做冗余度分析和典型相关。fso包提供了模糊集排序（Ordination）方法。
独立成分（Independent Components）：
fastICA包用fastICA算法做独立成分分析（ICA）和投影寻踪分析（Projection Pursuit），mlica包提供独立成分分析的最大似然拟合，PearsonICA包用基于互信息的打分函数分离独立信号。ICS包能执行不变坐标系（invariant coordinate system）和独立成分分析（independent components）。JADE包提供就JADE算法的接口，而且可做一些 ICA。
普鲁克分析（Procrustes analysis）：
vegan包里的procrustes()可做普鲁克分析，也提供排序（ordination）函数。更一般的普鲁克分析可由FactoMineR包里的GPA()实现。
6） 主坐标/尺度方法（Principal coordinates / scaling methods）：
stats包的cmdscale()函数执行传统的多维尺度分析（multidimensional scaling，MDS）（主坐标分析Principal Coordinates Analysis），MASS包的sammon()和isoMDS()函数分别执行Sammon和Kruskal非度量多维尺度分析。vegan包提供非度量多维尺度分析的包装(wrappers)和后处理程序。
7） 无监督分类（Unsupervised classification）：
聚类分析：
CRAN的Cluster任务列表全面的综述了R实现的聚类方法。stats里提供等级聚类hclust()和k-均值聚类kmeans()。cluster包里有大量的聚类和可视化技术，clv包里则有一些聚类确认程序，e1071包的classAgreement()可计算Rand index比较两种分类结果。Trimmed k-means聚类分析可由trimcluster包实现，聚类融合方法（Cluster Ensembles）由clue包实现，clusterSim包能帮助选择最佳的聚类，hybridHclust包提供一些混合聚类方法。energy包里有基于E统计量的距离测度函数edist()和等级聚类方法hclust.energy()。LLAhclust包提供基于似然（likelihood linkage）方法的聚类，也有评定聚类结果的指标。fpc包里有基于Mahalanobis距离的聚类。clustvarsel包有多种基于模型的聚类。模糊聚类（fuzzy clustering）可在cluster包和hopach包里实现。Kohonen包提供用于高维谱（spectra）或模式（pattern）的有监督和无监督的SOM算法。clusterGeneration包帮助模拟聚类。CRAN的Environmetrics任务列表里也有相关的聚类算法的综述。mclust包实现了基于模型的聚类，MFDA包实现了功能数据的基于模型的聚类。
CRAN的MachineLearning任务列表有对树方法的细节描述。分类树也常常是重要的多元方法，rpart包正是这样的包，rpart.permutation包还可以做rpart()模型的置换（permutation）检验。TWIX包的树可以外部剪枝。hier.part包分割多元数据集的方差。mvpart包可做多元回归树，party包实现了递归分割（recursive partitioning），rrp包实现了随机递归分割。caret包可做分类和回归训练，进而caretLSF包实现了并行处理。kknn包的k-近邻法可用于回归，也可用于分类。
8） 有监督分类和判别分析（Supervised classification and discriminant analysis）：
MASS包里的lda()和qda()分别针对线性和二次判别分析。mda包的mda() and fda()允许混合和更灵活的判别分析，mars()做多元自适应样条回归（multivariate adaptive regression splines），bruto()做自适应样条后退拟合（adaptive spline backfitting）。earth包里也有多元自适应样条回归的函数。rda包可用质心收缩法（shrunken centroids regularized discriminant analysis）实现高维数据的分类。VR的class包的knn()函数执行k-最近邻算法，knncat包里有针对分类变量的k-最近邻算法。SensoMineR包的FDA()用于因子判别分析。许多包结合了降维（dimension reduction）和分类。klaR包可以做变量选择，可处理多重共线性，还有可视化函数。superpc包利用主成分做有监督的分类，classPP包则可为其做投影寻踪（projection pursuit），gpls包用广义偏最小二乘做分类。hddplot包用交叉验证的线性判别分析决定最优的特征个数。supclust包可以根据芯片数据做基因的监督聚类。ROCR提供许多评估分类执行效果的方法。predbayescor包可做朴素贝叶斯（na&ve Bayes）分类。关于监督分类的更多信息可以看MachineLearning任务列表。
9） 对应分析（Correspondence analysis）：
MASS包的corresp()和mca()可以做简单和多重对应分析。ca包提供单一、多重和联合（joint）对应分析。ade4包的ca()和mca()分别做一般的和多重对应分析。vegan包里也有类似的函数。cocorresp可实现两个矩阵间的co-correspondence分析。FactoMineR 包的CA()和MCA()函数也能做类似的简单和多重对应分析，还有画图函数。homals执行同质分析（homogeneity）。
10） 前向查找（Forward search）：
Rfwdmv包执行多元数据的前向查找。
11） 缺失数据（Missing data）：
mitools包里有缺失数据的多重估算（multiple imputation)的函数, mice包用chained equations实现了多重估算，mvnmle包可以为多元正态数据的缺失值做最大似然估计（ML Estimation），norm包提供了适合多元正态数据的估计缺失值的期望最大化算法（EM algorithm），cat包允许分类数据的缺失值的多重估算，mix包适用于分类和连续数据的混合数据。pan包可为面版数据(panel data)的缺失值做多重估算。VIM包做缺失数据的可视化和估算。Hmisc包的aregImpute()和transcan()提供了其它的估算缺失值方法。EMV包提供了knn方法估计缺失数据。monomvn包估计单调多元正态数据的缺失值。
12） 隐变量方法（Latent variable approaches）：
stats包的factanal()执行最大似然因子分析，MCMCpack包可做贝叶斯因子分析。GPArotation包提供投影梯度（Gradient Projection）旋转因子法。FAiR包用遗传算法作因子分析。ifa包可用于非正态的变量。sem包拟合线形结构方程模型。ltm包可做隐含式语义分析 (Latent semantic analysis)，eRm包则可拟合Rasch模型(Rasch models)。FactoMineR包里有很多因子分析的方法，包括：MFA()多元因子分析，HMFA()等级多元因子分析，ADFM()定量和定性数据的多元因子分析。tsfa包执行时间序列的因子分析。poLCA包针对多分类变量(polytomous variable)做潜类别分析（Latent Class Analysis）。
13） 非高斯数据建模（Modelling non-Gaussian data）：
bivpois包建模Poisson分布的二变量。mprobit包提供了适合二元和顺序响应变量的多元概率模型。MNP包实现了Bayesian多元概率模型。polycor包可计算多组相关（olychoric correlation）和四分相关（tetrachoric correlation）矩阵。bayesm包里有多种模型，如：表面非相关回归(Seemingly unrelated Regression)，多元logit/probit模型, 工具变量法(Instrumental Variables)。VGAM包里有：广义线形和可加模型（Vector Generalised Linear and Additive Models），减秩回归（Reduced Rank regression）。
14） 矩阵处理（Matrix manipulations）：
R作为一种基于向量和矩阵的语言，有许多处理矩阵的强有力的工具，由包Matrix和，SparseM实现。matrixcalc包增加了矩阵微积分的功能。spam包提供了更深入的针对稀疏矩阵的方法。
15） 其它（Miscellaneous utitlies）：
DEA包执行数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)。abind包组合多维array。Hmisc
包的mApply()扩充了apply()的功能。除了前面描述的功能，sn包还未偏正态和偏t分布提供边缘化（marginalisation）、仿射变换（affine transformations）等。SharedHT2包执行芯片数据的Hotelling's T2检验。panel包里有面版数据(panel data)的建模方法。mAr包可做向量自回归模型(vector auto-regression)，MSBVAR包里有贝叶斯向量自回归模型。Hmisc包的rm.boot()函数bootstrap重复测量试验（Repeated Measures Models）。compositions包提供复合数据分析（compositional data analysis）。
cramer包为两样本数据做多元非参Cramer检验。psy里有许多心理学的常用方法。cwhmisc包集合的cwhmath包里有许多有趣的功能，如各种旋转函数。desirability包提供了基于密度函数的多变量最优化方法。geozoo包可以画geozoo包里定义的几何对象。
写得太好了，收藏
太好啦~谢谢~
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"Les défis du sponsoring des fédérations sportives nationales et internationales"
Retrouver les photos de la conférence du 4 juin dernier .
"Les défis du sponsoring des fédérations sportives nationales et internationales"
4 juin 2015 - MSI Lausanne
Date: 4 juin 2015 de 13h30 à 17h30
Lieu: Maison du Sport International à Lausanne
Programme & Intervenants:
3ème édition des , 29 janvier 2015
Visionnez la vidéo sans plus tarder!
Date : 29 Janvier 2015
Lieu : Musée Olympique, Lausanne
Informations :
Table Ronde sur le Sponsoring Sportif lors de l'INTERNATIONAL SPORTS CONVENTION de Palexpo
10 Décembre 2014
Date : 10 Décembre 2014
Lieu : Palexpo, Genève
Intervenants (en anglais) :
- Zurich Assurances, Gregory Renand - Global Head, Thought Leadership & Sponsorship
- UBS, Bj?rn W?spe - Global Head of Sponsorship
- IWC Schauffhausen, Yan Lefort - Global Department Manager Partnerships and Sponsorships
- IBM, Mette Stannow, European Go To Market Leader
Visionnez la vidéo de notre dernière conférence aux Swiss Indoors de B?le
"Sportsponsoring der Extraklasse"
22 Octobre 2014
Un événement du Cercle Suisse de Sponsoring
Intervenants :
ADIDAS, SWISS INDOORS BASEL, IBM, RED BULL
Vous souhaitez trouver de nouveaux partenaires pour votre plateforme ? / Vous avez besoin d'assistance pour une future recherche de fonds ?
La cabinet Sponsorize organise des formations de courte durée pour vous accompagner dans l'acquisition et la fidélisation de partenaires
Pour plus d'informations : info@sponsorize.ch
Tel : 022. 758 07 09
Prochains EvénementsProchains événements
"Le sponsoring des marques horlogères"
29 septembre 2015 - IMH Neuch?tel
Date : 29 septembre 2015 de 13h30 à 17h30
Lieu: Institut du Marketing Horloger à Neuch?tel
Programme et intervenants : à suivre
Frais d'inscriptions : CHF 150.- Inscriptions : cerclesuissesponsoring@sponsorize.ch
Sponsorize
Présentation :
Le Cabinet Sponsorize développe des solutions pour ses clients qui ont pour objectifs :
un retour sur investissement sur leurs actions marketing
l'optimisation de leur dépenses en sponsoring
l'établissement d'actions sponsoring intégrées à leur marketing-mix
Voici quelques exemples :
Migros - Augmentation du taux de trafic dans leurs enseignes de 10%
Augmentation des ventes liées à la campagne de 15%
SIG - Augmentation du capital image de 15%
Generali Assurances - Augmentation de la satisfaction client de 20%
L'EquipeIZE Management
Sebastian Chiappero
Titulaire d’un Executive Master of Business Administration HEG
Marketing Certificate IMD
Associé fondateur en charge des relations clients.
Maarten De Winter
Titulaire d’un dipl?me d'Economiste en entreprise HEG
Associé fondateur en charge de la gestion des mandats.
IZE Consultants
Diana Giudice
Titulaire d’un Master in Corporate Communication & Marketing, Université de la Suisse Italienne
Consultante sponsoring
Jesse Handschin
Consultant en charge des PPP
Christophe Compondu
Bachelor of Science in Business Economics
Consultant Junior
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