简介:摘要:鉴于经济学与统计学的研究意义, 在经济学科和统计学科的高频率金融时间序列的分析研究已成为目前研究的热点问题,,高频率金融时间序列的产生中经过计算和研究存在着需要研究的不确定因素,因此对其波动性的估计与分形特征问题的研究对当前股票市场的涨幅和一段时间内的发展的规律,具有非常重要的意义。即对金融资产的价格随时间的变化而变化的规律探索。针对此问题高频数据波动率的估计变得越来越重要,结合数据进行实验,采用高频率数据的定义和性质特征,HHT方法、波动率、ARCH模型和SV模型,然后基于Hilbert-Huang变换的高频率数据波动频率对研究的问题进行进一步估计。
简介:[摘要]目的 分析甲状腺乳头状癌的高频超声诊断价值。方法 选取2021年1月~2022年1月院内经病理检查确诊的甲状腺乳头状癌患者50例为观察组,另取25例甲状腺良性结节为对照组,均行高频超声检查,统计检查结果。结果 病理结果为25例良性结节与50例甲状腺乳头状癌,高频超声诊断符合率为97.33%。两组患者内部回声均匀、边界不清、血流丰富超声征象并无差异性,观察组患者低回声、纵横比、微钙化、边缘不规则均高于对照组患者,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 高频超声诊断甲状腺乳头状癌精准度较高,且对于甲状腺良性结节与乳头状癌的临床鉴别价值较高。