Neenah Paper, Inc. Common Stock Ringkasan Data Deskripsi Perusahaan (seperti diajukan ke SEC) Kami disusun dalam dua bisnis utama: bisnis produk berbasis kinerja dan bisnis kertas dan kemasan premium premium (sebelumnya dikenal sebagai bisnis kertas halus ). Pada tanggal 1 Januari 2015, kami mengubah nama bisnis kertas halus menjadi kertas dan kemasan bagus. Perubahan nama lebih baik mencerminkan pentingnya peningkatan, dan rencana untuk pertumbuhan lanjutan, dari produk kemasan premium kami. Bisnis produk teknis kami adalah produsen internasional berbasis substrat berbasis kinerja seperti media penyaringan untuk pasar transportasi, air dan pasar filtrasi lainnya, dan bahan kinerja jenuh dan dilapisi yang digunakan untuk backing industri, label dan berbagai pasar akhir lainnya. Lebih. Risk Grade Dimana NP sesuai dengan grafik risiko Konsensus Rekomendasi Info Tambahan Informasi Analis Pialang Riset sebelum anda trading Ingin bertransaksi FX Edit Favorites Masukkan hingga 25 simbol yang dipisahkan dengan koma atau spasi pada kotak teks di bawah ini. Simbol ini akan tersedia selama sesi Anda untuk digunakan pada halaman yang berlaku. Sesuaikan pengalaman NASDAQ Anda Pemilih Warna Latar Belakang Pilih warna latar belakang pilihan Anda: Pencarian Kutipan Pilih halaman target default untuk pencarian kutipan Anda: Real-Time After Hours Berita Pra-Market Flash Kutipan Kutipan Bagan Interaktif Setelan Default Harap diperhatikan bahwa setelah Anda membuat Pilihan Anda, ini akan berlaku untuk semua kunjungan masa depan ke NASDAQ. Jika, sewaktu-waktu, Anda tertarik untuk kembali ke setelan default kami, pilih Setelan Default di atas. Jika Anda memiliki pertanyaan atau mengalami masalah dalam mengubah pengaturan default Anda, silahkan email isfeedbacknasdaq. Harap konfirmasikan pilihan Anda: Anda telah memilih untuk mengubah pengaturan default untuk Pencarian Kutipan. Ini sekarang akan menjadi halaman target default Anda kecuali Anda mengubah konfigurasi Anda lagi, atau Anda menghapus cookies Anda. Yakin ingin mengubah setelan Anda Kami mohon untuk meminta Harap nonaktifkan pemblokir iklan Anda (atau perbarui setelan Anda untuk memastikan javascript dan cookie diaktifkan), sehingga kami dapat terus memberi Anda berita pasar tingkat pertama Dan data yang Anda harapkan dari kami. Narragansett Bay Water Quality Monitoring Network Buoys dilengkapi dengan dua sondes yang mengukur suhu, salinitas, oksigen terlarut dan kedalaman sekitar 1 meter dari bawah dan 0,5 meter di bawah permukaan. Selain itu, fluoresensi klorofil diukur dengan sonde dekat permukaan. Pengukuran dikumpulkan pada interval lima belas menit dan dikirim ke darat melalui modem seluler setiap delapan jam atau melalui sinyal radio setiap lima belas menit. Instrumen-instrumen tersebut diservis setiap dua minggu untuk meminimalkan biofouling. Publikasi terbaru: Bergondo, D. L. Kester, D. R. Stoffel, H. E. Dan Woods, W. L. 2005, Observasi Seri Waktu Selama Kejadian Oksigen Sub-Permukaan Rendah di Teluk Narragansett Selama Musim Panas 2001, Kimia Laut 97. 90-103. Data Rata-rata Harian Berkas data berikut mewakili rata-rata harian yang dihitung dari data mentah 15 menit yang tercatat. Data ini bersifat pendahuluan sehingga dapat dikenai koreksi setelah pemasangan kembali sensor kalibrasi pasca-penggelaran. Pengguna diharapkan untuk mengutip sumber yang sesuai untuk data dan memenuhi keinginan para peneliti yang tercantum di bagian header atau catatan dari alat-alat data filesputational Secara analog, DataFrame memiliki metode untuk menghitung kovarians berpasangan di antara seri dataFrame, juga tidak termasuk Nilai NAnull. Dengan asumsi data yang hilang hilang secara acak, ini menghasilkan perkiraan matriks kovariansi yang tidak bias. Namun, untuk banyak aplikasi perkiraan ini mungkin tidak dapat diterima karena matriks kovariansi yang diperkirakan tidak dijamin bersifat semi-pasti positif. Hal ini dapat menyebabkan korelasi yang diperkirakan memiliki nilai absolut yang lebih besar dari satu, dan atau matriks kovariansi yang tidak dapat dibalik. Lihat Estimasi matriks kovarian untuk lebih jelasnya. DataFrame. cov juga mendukung kata kunci minperiod opsional yang menentukan jumlah pengamatan minimum yang diperlukan untuk setiap pasangan kolom agar memiliki hasil yang valid. Bobot yang digunakan di jendela ditentukan oleh kata kunci wintype. Daftar tipe yang dikenali adalah: boxcar triang blackman hamming bartlett parzen bohman blackmanharris nuttall barthann kaiser (kebutuhan beta) gaussian (kebutuhan std) generalgausia (butuh daya, lebar) slepian (kebutuhan lebar). Perhatikan bahwa jendela boxcar setara dengan mean (). Untuk beberapa fungsi windowing, parameter tambahan harus ditentukan: Untuk. sum () dengan wintype. Tidak ada normalisasi yang dilakukan pada bobot jendela. Melewati bobot kebiasaan 1, 1, 1 akan menghasilkan hasil yang berbeda dari pada bobot yang di atas 2, 2, 2. misalnya. Ketika melewati sebuah wintype dan bukan secara eksplisit menentukan bobotnya, bobotnya sudah dinormalisasi sehingga bobot terbesar adalah 1. Sebaliknya, sifat perhitungan. mean () adalah sedemikian rupa sehingga bobotnya dinormalisasi satu sama lain. Bobot 1, 1, 1 dan 2, 2, 2 menghasilkan hasil yang sama. Time-aware Rolling New di versi 0.19.0. Baru di versi 0.19.0 adalah kemampuan untuk melewatkan offset (atau konversi) ke metode. rolling () dan memilikinya menghasilkan jendela berukuran variabel berdasarkan jendela waktu yang berlalu. Untuk setiap titik waktu, ini mencakup semua nilai sebelumnya yang terjadi dalam delta waktu yang ditunjukkan. Ini bisa sangat berguna untuk indeks frekuensi waktu non-reguler. Ini adalah indeks frekuensi reguler. Menggunakan parameter jendela integer bekerja untuk memutar sepanjang frekuensi jendela. Menentukan offset memungkinkan spesifikasi frekuensi rolling yang lebih intuitif. Menggunakan indeks non-reguler, namun masih monoton, bergulir dengan jendela integer tidak memberikan perhitungan khusus. Menggunakan spesifikasi waktu menghasilkan jendela variabel untuk data yang jarang ini. Selanjutnya, sekarang kami mengizinkan parameter opsional untuk menentukan kolom (bukan default indeks) di DataFrame. Time-aware Rolling vs. Resampling Menggunakan. rolling () dengan indeks berbasis waktu sangat mirip dengan resampling. Mereka berdua mengoperasikan dan melakukan operasi reduktif pada objek panda yang diindeks dengan waktu. Bila menggunakan. rolling () dengan offset. Offset adalah waktu-delta. Ambil jendela belakang mundur, dan agregat semua nilai di jendela itu (termasuk titik akhir, tapi bukan titik awal). Ini adalah nilai baru pada saat itu hasilnya. Ini adalah jendela berukuran variabel dalam ruang waktu untuk setiap titik masukan. Anda akan mendapatkan hasil ukuran yang sama seperti input. Bila menggunakan. resample () dengan offset. Buatlah indeks baru yang merupakan frekuensi offset. Untuk setiap bin frekuensi, titik agregat dari input dalam jendela mencari mundur yang pada waktu itu berada dalam bin itu. Hasil agregasi ini adalah output untuk titik frekuensi tersebut. Jendela adalah ukuran ukuran tetap di ruang frekuensi. Hasil Anda akan memiliki bentuk frekuensi reguler antara min dan max dari objek masukan asli. Untuk meringkas. Rolling () adalah operasi jendela berbasis waktu, sementara. resample () adalah operasi jendela berbasis frekuensi. Memusatkan Windows Secara default label disetel ke tepi kanan jendela, namun kata kunci tengah tersedia sehingga labelnya dapat disetel di tengahnya. Fungsi Binary Window cov () dan corr () dapat menghitung statistik window bergerak sekitar dua Series atau kombinasi DataFrameSeries atau DataFrameDataFrame. Inilah perilaku dalam setiap kasus: dua Seri. Hitung statistik untuk pemasangan. DataFrameSeries. Hitung statistik untuk setiap kolom DataFrame dengan Seri yang dilewati, sehingga mengembalikan DataFrame. DataFrameDataFrame. Secara default hitung statistik untuk mencocokkan nama kolom, mengembalikan DataFrame. Jika kata kunci argumen pairwiseTrue dilewatkan maka hitung statistik untuk setiap pasangan kolom, mengembalikan Panel yang itemnya adalah tanggal yang dimaksud (lihat bagian selanjutnya). Computing rolling pairwise covariances and correlations Dalam analisis data keuangan dan bidang lainnya, hal itu umum untuk menghitung matriks kovarians dan korelasi untuk kumpulan deret waktu. Seringkali seseorang juga tertarik pada kovarians bergerak-jendela dan matriks korelasi. Hal ini dapat dilakukan dengan melewatkan argumen kata kunci berpasangan, yang jika input DataFrame akan menghasilkan Panel yang itemnya adalah tanggal yang dimaksud. Dalam kasus argumen DataFrame tunggal argumen berpasangan bahkan dapat diabaikan: Nilai yang hilang diabaikan dan setiap entri dihitung dengan menggunakan pengamatan lengkap berpasangan. Silakan lihat bagian kovarian untuk peringatan yang terkait dengan metode penghitungan kovarians dan matriks korelasi ini. Selain tidak memiliki parameter jendela, fungsi ini memiliki antarmuka yang sama dengan rekan mereka. rolling. Seperti di atas, parameter yang mereka terima adalah: minperiods. Ambang data non-null diperlukan. Default ke minimum yang dibutuhkan untuk menghitung statistik. Tidak ada NaN yang akan menjadi output setelah titik data non-null minperiod terlihat. pusat. Boolean, apakah untuk mengatur label di bagian tengah (default adalah False) Output dari metode. rolling dan. expanding tidak mengembalikan NaN jika setidaknya ada nilai minperiods non-null di jendela aktif. Ini berbeda dari cumsum. Cumprod Cummax Dan cummin. Yang mengembalikan NaN ke output dimanapun NaN ditemui di input. Statistik jendela yang meluas akan lebih stabil (dan kurang responsif) daripada penggabungan window rolling karena meningkatnya ukuran jendela akan mengurangi dampak relatif dari titik data individual. Sebagai contoh, berikut ini adalah mean () output untuk dataset seri waktu sebelumnya: Windows yang tertimbang secara eksponensial Satu set fungsi yang terkait adalah versi tertimbang secara eksponensial dari beberapa statistik di atas. Antarmuka yang serupa dengan. rolling dan. expanding diakses melalui metode. ewm untuk menerima objek EWM. Sejumlah metode EW (exponentially weighted) yang berkembang juga disediakan:
No comments:
Post a Comment