R语言用LASSO，adaptive LASSO 预测通货膨胀时间序列
如果你了解数据科学领域，你可能听说过LASSO。LASSO是一个对目标函数中的参数大小进行惩罚的模型，试图将不相关的变量从模型中排除。
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R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。
R语言进行数据结构化转换：Box-Cox变换、“凸规则”变换方法
线性回归时若数据不服从正态分布，会给线性回归的最小二乘估计系数的结果带来误差，所以需要对数据进行结构化转换。
R语言用Copulas模型的尾部相依性分析损失赔偿费用
两个随机变量之间的相依性问题备受关注,相依性(dependence)是反映两个随机变量之间关联程度的一个概念。
R语言向量误差修正模型 (VECMs)分析长期利率和通胀率影响关系
向量自回归模型估计的先决条件之一是被分析的时间序列是平稳的。
R语言如何用潜类别混合效应模型（lcmm）分析抑郁症状
每一个动态现象都可以用一个潜过程(Λ(t)来描述，这个潜过程在连续的时间t内演化。
R语言非参数方法：使用核回归平滑估计和K-NN(k近邻算法)分类预测心脏病数据
本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。
R语言arima，向量自回归（VAR），周期自回归(PAR)模型分析温度时间序列
至少有两种非平稳时间序列：具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列（称为单整时间序列）。
R语言改进的股票配对交易策略分析SPY-TLT组合和中国股市投资组合
相信大家都听说过股票和债券的多元化投资组合。
R语言和Stan,JAGS：用rstan,rjag建立贝叶斯多元线性回归预测数据
本文将介绍如何在R中做贝叶斯回归分析，R中有不少包可以用来做贝叶斯回归分析，比如最早的（同时也是参考文献和例子最多的）R2WinBUGS包。
R语言信用风险回归模型中交互作用的分析及可视化
多元统计分析中，交互作用是指某因素作用随其他因素水平的不同而不同，两因素同时存在是的作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或之积(相乘交互作用)。
R语言多重比较示例：Bonferroni校正法和Benjamini & Hochberg法
假设检验的基本原理是小概率原理，即我们认为小概率事件在一次试验中实际上不可能发生。
Python和R语言使用指数加权平均(EWMA)，ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列
本文学习创建时间序列预测的步骤，关注Dickey-Fuller检验、指数加权平均(EWMA)和ARIMA（自回归移动平均）模型，从理论上学习这些概念以及它们在python和R中的实现。
R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型
在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解。
R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法
我们知道参数的置信区间的计算，这些都服从一定的分布(t分布、正态分布），因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。
R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析
正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。
R语言分段线性回归分析预测车辆的制动距离
分段回归( piecewise regression )，顾名思义，回归式是“分段”拟合的。
R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例
任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。
R语言线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例
房价有关的数据可能反映了中国近年来的变化：
R语言极值理论EVT：基于GPD模型的火灾损失分布分析
极值理论关注风险损失分布的尾部特征,通常用来分析概率罕见的事件,它可以依靠少量样本数据,在总体分布未知的情况下,得到总体分布中极值的变化情况,具有超越样本数据的估计能力。
R语言用普通最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类
本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍。
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例
本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联。
R语言基于温度对城市层次聚类、kmean聚类、PCA主成分分析和Voronoi图可视化
为了说明层次聚类技术和k-均值，我使用了了城市温度数据集，其中包括几个城市的月平均气温。
R语言分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）分析时间序列数据
本文演示了在时间序列分析中应用分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）。
R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据
环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述。<
R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归
这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。
R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据
本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归，GLM和Cox回归模型的正则化
R语言中生存分析模型与时间依赖性ROC曲线可视化
人们通常使用接收者操作特征曲线（ROC）进行二元结果逻辑回归。但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。
R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model
本文使用数据集，用于探索草食动物种群对珊瑚覆盖的影响。
R语言建模收入不平等：分布函数拟合及洛伦兹曲线(Lorenz curve)
洛伦兹曲线来源于经济学，用于描述社会收入不均衡的现象。
R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型
当线性假设无法满足时，可以考虑使用其他方法。
R语言ARIMA，SARIMA预测道路交通流量时间序列分析:季节性、周期性
本文从实践角度讨论了季节性单位根。
R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合
本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，因子模型的实现和使用。
R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测
在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。
R语言基于线性回归的资本资产定价模型（CAPM）
资本资产定价模型（CAPM） 是用于确定是否在一个特定资产的投资是值得的。
R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模
本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。
R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列
具有单个隐藏层和滞后输入的前馈神经网络，可以用于预测单变量时间序列。
R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩
在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型。
R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化
如果您可以写出模型的似然函数，则 Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分（即MCMC ）。
R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM
机器学习算法可用于找到最佳值来交易您的指标。
R语言RStan贝叶斯示例：重复试验模型和种群竞争模型Lotka Volterra
Stan是一种用于指定统计模型的概率编程语言。Stan通过马尔可夫链蒙特卡罗方法（例如No-U-Turn采样器，一种汉密尔顿蒙特卡洛采样的自适应形式）为连续变量模型提供了完整的贝叶斯推断。
R语言Copula函数股市相关性建模：模拟Random Walk(随机游走)
在引入copula时，大家普遍认为copula很有趣，因为它们允许分别对边缘分布和相依结构进行建模。
R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计
MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。
R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析
本文将分析2007-2018年的工业指数（DJIA）。工业指数（DIJA）是一个股市指数，表明位于30家大型上市公司的价值。
R语言多元逐步回归模型分析房价和葡萄酒价格：选择最合适的预测变量
包含更多的预测变量不是免费的：在系数估算的更多可变性，更难的解释以及可能包含高度依赖的预测变量方面要付出代价。
R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究
有人已经表示有必要在战术资产配置（Tactical Asset Allocation, 简称TAA）策略中使用共同基金而不是ETF。
R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险
本文分析将用于制定管理客户和供应商关系的策略准则。
R语言:逻辑回归ROC曲线对角线分析过程及结果
之前我们讨论了使用ROC曲线来描述分类器的优势，有人说它描述了“随机猜测类别的策略”。
R语言最优化问题中的共轭函数
在回归模型研究中，我们将讨论优化，而经典工具就是所谓的共轭。给定函数f：Rp→R，其共轭值为函数f ⋆：Rp→R使得
R语言分位数回归预测筛选有上升潜力的股票
现在，分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。
使用R语言做极大似然估计实例
在普遍的理解中，最大似然估计是使用已知的样本结果信息来反向推断最有可能导致这些样本结果的模型参数值！
R语言ROC曲线评价分类器的好坏
本文将使用一个小数据说明ROC曲线，其中n = 10个观测值，两个连续变量x_1和x_2，以及二元变量y∈{0,1}。
R语言Fisher检验探究地区间公寓价格的关系
本文使用波兰公寓价格数据说明Fisher检验。
如何在R语言中建立六边形矩阵热图heatmap可视化
这是一个六边形热图可视化程序，主要用到的知识RColorBrewer，fields,也就是R中的可视化绘图库。
R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格
时间序列分析是统计学中的一个主要分支，主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值。时序分析有两种方法，即频域和时域。
R语言实现LASSO回归——自己编写LASSO回归算法
这篇文章中我们可以编写自己的代码来计算套索(lasso)回归，
R语言混合正态分布极大似然估计和EM算法
为了在统计过程中发现更多有趣的结果，我们将解决极大似然估计没有简单分析表达式的情况。
R语言泊松Poisson回归模型预测人口死亡率和期望寿命
本文我们讨论了期望寿命的计算，人口统计模型的起点是死亡率表。
R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化
为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集。
R语言使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分
自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。
R语言分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）建模
本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）的建模。
