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。
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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。
R语言动量交易策略分析调整后股市数据
用于动量策略中所谓的动量（Momentum），是指某一对象所具有的一种倾向于保持其原有属性或特征的性质，也可以简单理解成一种惰性（Inertia）。
R语言对Hull White短期利率模型仿真
在这篇文章中，我使用 R 建立著名的Hull-White利率模型并进行仿真。
R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量
我根据泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型对一个十字路口的骑自行车者的数量进行预测
R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析
本文我们使用4个时间序列模型对每周的温度序列建模。
R语言分位数回归Quantile Regression分析租房价格数据
本文想在R软件中更好地了解分位数回归优化。在查看分位数回归之前，让我们从样本中计算中位数或分位数。
R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测
电力负荷预测是电网规划的基础，其水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。
R语言多项式线性模型：最大似然估计二次曲线
“应用线性模型”中，我们打算将一种理论（线性模型理论）应用于具体案例。
R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析
为了找出影响价格波动的主要因素，我们使用逐步回归法来剔除一些对于应变量即把对价格影响很小的自变量剔除出我们的模型
R语言混合图形模型MGM的网络可预测性分析
网络模型已经成为抽象复杂系统，是深入了解许多科学领域中观测变量之间的关系模式的流行方法。
R语言对股票风险“溃疡指数”（ Ulcer Index）曲面图可视化
目标函数的平滑度对于优化的成功至关重要。可视化目标函数是一种检查平滑度的简便方法。
R语言逻辑回归分析连续变量和分类变量之间的“相关性“
比如说分类变量为是否幸存、是因变量，连续变量为年龄、是自变量，这两者可以做相关分析吗？两者又是否可以做回归分析？
R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析
当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。
R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归
我们首先讨论多项式回归，进一步，我们会想到分段线性或分段多项式函数，可能还有附加的连续性约束，这些是样条曲线回归的基础。
R语言方差分析（ANOVA）学生参加辅导课考试成绩差异
方差分析是一种常见的统计模型，顾名思义，方差分析的目的是比较平均值。
R语言人口期望寿命统计预测方法
本文对人口统计预测方法进行讨论。
R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷时间序列数据
根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。
R语言主题模型LDA评估公司面临的风险领域与可视化
随着越来越多的数据被数字化，获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域。
R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测
在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能。
R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合模型实现
动量和马科维茨投资组合模型使 均值方差优化 组合成为可行的解决方案。
R语言网络分析友谊悖论案例
本文简要介绍一下网络分析，我想提供一些有关“友谊悖论”的R语言例证。友谊悖论指出
R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样
在许多情况下，我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率 。在这些情况下，我们倾向于利用称为Markov-Chain Monte Carlo 算法的程序 。
R语言股市可视化相关矩阵：最小生成树
本文在股市可视化中可视化相关矩阵 ：最小生成树
R语言中使用RCPP并行计算指数加权波动率
指数加权波动率是一种波动率的度量，它使最近的观察结果有更高权重。
R语言使用Bass模型进行市场产品周期预测
巴斯Bass扩散模型已成功地用于预测各种新推出的产品以及成熟产品的市场份额。
R语言计量经济学与有时间序列模式的机器学习预测
由于目标是预测理赔频率（以评估保险费水平），因此他建议使用旧数据来训练该模型，并使用最新数据对其进行测试。问题在于该模型没有包含任何时间模式。
R语言网络和网络流的可视化实践：通勤者流动网络
在现实世界中，我们的生活受到大量网络的支配。网络流可以表示很多模型，比如管道中的石油、高压线中电流，或者计算机网络中的数据。
R语言最大流最小割定理和最短路径算法分析交通网络流量拥堵问题
今天早上，我们使用一些论文中提到的示例，使用最大流最小割定理将流量拥塞降至最低， 并应用了最短路径分析了交通瓶颈。
R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用
最近，我们继续对时间序列建模进行探索，研究时间序列模型的自回归和条件异方差族。我们想了解自回归移动平均值（ARIMA）和广义自回归条件异方差（GARCH）模型。它们在量化金融文献中经常被引用。
R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例
最近，我们使用隐马尔可夫模型开发了一种解决方案，并被要求解释这个方案。
R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略
本文提出了一种算法，可以根据市场波动性在均值回归和趋势跟随策略之间进行切换。
R语言具有Student-t分布改进的GARCH（1,1）模型的贝叶斯估计
本说明介绍使用Student-t改进的GARCH（1,1）模型对汇率对数收益进行贝叶斯估计。
R语言有极值（EVT）依赖结构的马尔可夫链(MC)对洪水极值分析
为了帮助客户正确使用POT模型，本指南包含有关使用此模型的实用示例。本文快速介绍了极值理论（EVT）、一些基本示例，最后则通过案例对河流的极值进行了具体的统计分析。
R语言Lee-Carter模型对年死亡率建模预测期望寿命
正如有配偶的寿命之间存在很强的相关性，我们可能会问，孩子和孙子的出生是否具有对一个人的剩余生命的影响（或者我们是否可以像这样假设独立性）。
R语言中的模拟过程和离散化：泊松过程和维纳过程
本文中，我们讨论了一个将Poisson过程与Wiener过程结合在一起的最佳算法的问题。
R语言使用灰色关联分析中国经济社会发展指标
灰色关联分析包括两个重要功能。
第一项功能：灰色关联度，与correlation系数相似，如果要评估某些单位，在使用此功能之前转置数据。第二个功能：灰色聚类，如层次聚类。
R语言POT超阈值模型和极值理论分析
POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，EVT的优势在于结果不取决于要建模的过程。因此，人们可以使用POT来分析降水，洪水，金融时间序列，地震等。
如何从xml文件创建R语言数据框dataframe
从这个XML文件中，我想创建一个具有ID，name 列的R数据框。请注意，name和ID应包含变量的所有级别。
Mac系统R语言升级后无法加载包报错 package or namespace load failed in dyn.load(file, DLLpath = DLLpath, …):
我需要安装R软件包stochvol，该软件包 仅适用于3.6.0版的R。
用R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器和极限学习机
对于此示例，我将对R中的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集，并将使用其余的观察值来拟合神经网络。
R语言关联挖掘实例（购物篮分析）
关联挖掘通常用于通过识别经常一起购买的产品来提出产品推荐。但是，如果您不小心，则规则在某些情况下可能会产生误导性的结果。
R语言风险价值VaR（Value at Risk）和损失期望值ES（Expected shortfall）的估计
风险价值VaR和损失期望值ES是常见的风险度量。
R语言POT超阈值模型在洪水频率分析中的应用研究
结合POT模型的洪水风险评估能够从有限的实测资料中获取更多的洪水风险信息。
