Author Archives: tecdat

数据探索电商平台用户行为流失分析

By tecdat6月 30, 2022可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术流失, 流失分析, 用户, 用户付费模型, 用户异常行为, 用户数据, 用户流失, 用户画像, 用户行为, 用户行为数据, 用户行为流失, 电商

随着互联网和电子商务的发展，人们已经习惯了网上购物。

R语言线性回归模型拟合诊断异常值分析家庭燃气消耗量和卡路里实例带自测题

By tecdat6月 29, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术卡路里, 回归, 异常值, 拟合诊断, 燃气, 线性回归, 自测题

考虑我们从实验、事件等中观察到一些数据 y 的情况。

R语言GLM广义线性模型：逻辑回归、泊松回归拟合小鼠临床试验数据（剂量和反应）示例和自测题

By tecdat6月 28, 2022医药, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术临床试验, 回归, 广义线性模型, 数据, 泊松回归, 逻辑回归, 预测

在拟合 GLM（并检查残差）之后，可以使用 z 检验一一检验估计参数的显着性，即将估计值与其标准误差进行比较。

R语言惩罚逻辑回归、线性判别分析LDA、广义加性模型GAM、多元自适应回归样条MARS、KNN、二次判别分析QDA、决策树、随机森林、支持向量机SVM分类优质劣质葡萄酒十折交叉验证和ROC可视化

By tecdat6月 27, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术GAM, knn, LDA, MARS, QDA, svm, 二次判别分析, 交叉验证, 决策树, 判别分析, 十折交叉验证, 回归, 多元自适应回归样条, 广义加性模型, 支持向量机, 线性判别分析, 葡萄酒, 逻辑回归, 随机森林

数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。

Python用ARIMA ，ARIMAX预测商店商品销售需求时间序列数据

By tecdat6月 23, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术ARIMAX, 数据, 时间序列, 预测

本文在相对简单的数据集上探索不同的时间序列技术。

Matlab随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率时间序列

By tecdat6月 22, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术时间序列, 股票, 预测

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写甚至

Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测

By tecdat6月 21, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术LSTM, RNN, 循环神经网络, 时间序列, 时间序列数据, 时间序列预测, 波形, 深度学习, 神经网络, 长短期记忆, 长短期记忆人工, 长短期记忆人工神经网络, 长短期记忆模型, 长短期记忆神经网络, 长短期记忆网络, 预测

此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列

Python用MCMC马尔科夫链蒙特卡洛、拒绝抽样和Metropolis-Hastings采样算法

By tecdat6月 20, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术MCMC, Metropolis-Hastings, python，马尔可夫，, 抽样, 拒绝抽样, 蒙特卡洛, 采样, 隐马尔可夫, 隐马尔可夫模型, 隐马尔科夫模型, 马尔, 马尔可夫, 马尔可夫体制转换模型, 马尔可夫切换, 马尔可夫区制转换, 马尔可夫区制转移, 马尔可夫机制转换模型, 马尔可夫状态转换, 马尔可夫转换, 马尔可夫转换模型, 马尔可夫链, 马尔科夫, 马尔科夫机制转换模型, 马尔科夫转换, 马尔科夫链, 马氏链，马尔可夫，R语言

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写在我

R语言用隐马尔可夫Profile HMM模型进行生物序列分析和模拟可视化

By tecdat6月 16, 2022医药, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术HMM, Profile HMM, 模拟, 生物序列, 隐马尔可夫, 马尔可夫

本文开发和应用用于生物序列分析的隐马尔可夫模型和HMM。

Matlab用向量误差修正VECM模型蒙特卡洛Monte Carlo预测债券利率时间序列和MMSE 预测

By tecdat6月 15, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术MMSE, Monte Carlo, VEC, VECM, 债券, 利率, 向量误差修正, 时间序列, 蒙特卡洛, 预测

此示例说明如何从 VEC( q ) 模型生成 Monte Carlo 预测。

R语言和Python对copula模型Gaussian、t、Clayton 和Gumbel族可视化理论概念和文献计量使用情况

By tecdat6月 14, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术Clayton, copula, Gaussian, Gumbel, python, 可视化, 时间序列

本文包含一些直观的示例来说明 copula 理论的核心概念。

R语言coda贝叶斯MCMC Metropolis-Hastings采样链分析和收敛诊断可视化

By tecdat6月 13, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术coda, Hastings, MCMC, Metropolis, Metropolis Hasting, Metropolis Hastings, Metropolis-Hasting, Metropolis-Hastings, 收敛, 诊断, 贝叶斯, 采样, 链分析

实现一个简单的 Metropolis-Hastings MCMC 从该模型的后验分布中采样。

Python 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗Monte Carlo随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据

By tecdat6月 9, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Monte Carlo, 价格, 几何布朗运动, 布朗运动, 股票, 蒙特卡罗, 随机过程

金融资产/证券已使用多种技术进行建模。

Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化

By tecdat6月 8, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术KShape, python, 时间序列, 最优聚类数, 聚类, 肘方法

时序数据的聚类方法

Python用机器学习算法进行因果推断与增量、增益模型Uplift Modeling智能营销模型

By tecdat6月 7, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Uplift, Uplift Modeling, 因果推断, 增益模型, 增量, 智能营销, 机器学习

使用 ML 进行提升建模和因果推理。

Python在Scikit-Learn可视化随机森林中的决策树分析房价数据

By tecdat6月 6, 2022可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术决策树, 可视化, 房价, 数据, 随机森林

随机森林是决策树的集合。在这篇文章中，我将向您展示如何从随机森林中可视化决策树。

Python用RNN循环神经网络：LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数时间序列预测

By tecdat6月 2, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, COVID, GRU, LSTM, RNN, 回归, 循环神经网络, 新冠, 时间序列, 疫情, 神经网络, 长期记忆, 门循环单元

该数据由Hopkins 大学根据世界各国提供的新病例数据提供。

Python用Apriori算法关联规则分析亚马逊购买书籍关联推荐客户和网络图可视化

By tecdat6月 1, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Apriori, 书籍, 亚马逊, 关联推荐, 关联规则, 网络图

Apriori 算法是一个相当新的算法，由 Agrawal 和 Srikant 于 1994 年提出。

数据视角可视化分析豆瓣电影评分爬虫数据

By tecdat5月 31, 2022可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术可视化, 爬虫, 电影, 电影评分, 评分, 豆瓣

豆瓣已经成为国内影迷和影评人的聚集地。

Python条件生存森林模型Conditional Survival Forest分类预测客户流失交叉验证可视化

By tecdat5月 30, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Conditional Survival Forest, 交叉验证, 可视化, 客户流失, 条件生存森林, 流失

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R语言逻辑回归Logisitc逐步回归训练与验证样本估计分析心脏病数据参数可视化

By tecdat5月 26, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术可视化, 回归, 心脏病, 逐步回归, 逻辑回归

在进行交叉验证之前，很自然地说“我会预烧 50%（比如说）我的数据来训练一个模型，然后用剩下的来拟合模型”。

R语言零膨胀泊松回归ZERO-INFLATED POISSON（ZIP）模型分析露营钓鱼数据实例估计IRR和OR

By tecdat5月 25, 2022大数据部落, 数理统计, 生态学, 计算机科学与技术IRR, OR, ZERO INFLATED POISSON, ZERO-INFLATED POISSON, ZIP, 回归, 泊松, 钓鱼, 零膨胀泊松回归, 露营

零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。

R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列

By tecdat5月 24, 2022大数据部落GARCH, VaR, 回测, 时间序列, 波动率, 股市, 预测, 风险价值

风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险。

R语言决策树和随机森林分类电信公司用户流失churn数据和参数调优、ROC曲线可视化

By tecdat5月 23, 2022大数据部落churn, ROC, 决策树, 参数调优, 用户流失, 电信公司, 随机森林

在本教程中，我们将学习覆盖决策树和随机森林。这些是可用于分类或回归的监督学习算法。

R语言几何布朗运动 GBM模拟股票价格优化建立期权定价概率加权收益曲线可视化

By tecdat5月 19, 2022大数据部落几何布朗运动, 布朗运动, 收益, 收益曲线, 期权, 期权定价, 模拟, 股票

对于模拟股票价格，几何布朗运动 (GBM) 是事实上的首选模型。

python用pystan贝叶斯IRT模型拟合Rasch模型分析学生考试问题数据

By tecdat5月 18, 2022大数据部落IRT, pystan, Rasch, stan, 学生考试, 贝叶斯

由于某大学学生人数过多，助教不足，因此有必要对期中考试给每个学生的题目数量施加五道题的限制。

R语言用Keras长短期记忆LSTM神经网络分类分析问答文本数据

By tecdat5月 17, 2022大数据部落Keras, LSTM, 分类, 文本, 文本数据, 神经网络, 长短期记忆, 长短期记忆人工神经网络, 长短期记忆模型, 长短期记忆神经网络, 长短期记忆网络, 问答

本文是在 R 中使用 Keras 的LSTM神经网络分类简单介绍。

R语言隐马尔可夫模型HMM连续序列重要性重抽样CSIR估计随机波动率模型SV分析股票收益率时间序列

By tecdat5月 16, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术CSIR, HMM, 序列重要性重抽样, 收益率, 时间序列, 波动率, 波动率建模, 离散随机波动率, 股票, 重抽样, 重要性重抽样, 随机波动率, 随机波动率模型, 隐马尔可夫, 预测波动率, 高频波动率

在本笔记本中，我们向读者介绍了基本的随机波动率模型，并通过连续顺序重要性重采样讨论了它们的估计。我们使用收益率数据集来讨论 CSIR 在随机波动率模型估计中的实现和性能。

R语言用主成分分析（PCA）PCR回归进行预测汽车购买信息可视化

By tecdat5月 12, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术PCA, PCR, 主成分, 主成分分析, 回归, 汽车

在这个项目中，我讨论了如何使用主成分分析 (PCA) 进行简单的预测。

R语言生存分析模型因果分析：非参数估计、IP加权风险模型、结构嵌套加速失效(AFT)模型分析流行病学随访研究数据

By tecdat5月 11, 2022医药, 大数据部落, 数理统计AFT, IP加权风险模型, 加速失效模型, 因果分析, 流行病, 流行病学, 流行病学随访研究数据, 生存分析, 结构嵌套, 随访研究, 随访研究数据, 非参数估计, 风险模型

理解世界，我们可以从相关性的角度去描述，统计，机器学习，很多问题都是从相关的角度去描述的。

Matlab最小二乘法：线性最小二乘、加权线性最小二乘、稳健最小二乘、非线性最小二乘与剔除异常值效果比较

By tecdat5月 10, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术剔除异常值, 加权线性最小二乘, 异常值, 最小二乘, 最小二乘法, 稳健最小二乘, 线性最小二乘, 非线性最小二乘

matlab软件在拟合数据时使用最小二乘法。

R语言贝叶斯Metropolis-Hastings Gibbs 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间

By tecdat5月 9, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Gibbs, Metropolis, Metropolis Hastings, Metropolis-Hastings, 估计, 变点, 吉布斯, 指数分布, 泊松过程, 等待时间, 贝叶斯, 车站等待时间, 采样, 采样器

指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间。

Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性

By tecdat5月 7, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术LSTM, MSE, RNN, TensorFlow, 循环神经网络, 时间序列, 神经网络, 股市, 股票, 股票市场, 预测

该项目包括：自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。

Python用Keras的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例

By tecdat5月 5, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Keras, LSTM, 价格, 天然气, 数据, 时间序列, 神经网络, 预测

一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题

关联规则Apriori挖掘豆瓣读书评论爬虫采集数据与可视化

By tecdat4月 29, 2022可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Apriori, 关联规则, 数据, 爬虫, 评论, 豆瓣, 豆瓣读书, 采集, 采集数据

主题将紧紧围绕以下几点：有哪些书籍值得推荐？一般书籍的价格是多少？一本书的评分和评论数量之间是否存在某种关系？

R语言近似贝叶斯计算MCMC（ABC-MCMC）轨迹图和边缘图可视化

By tecdat4月 27, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术ABC, ABC-MCMC, MCMC, 贝叶斯, 轨迹图, 近似贝叶斯计算

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang

R语言马尔可夫MCMC中的Metropolis Hastings，MH算法抽样（采样）法可视化实例

By tecdat4月 26, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术MCMC, Metropolis Hasting, Metropolis Hastings, MH, 抽样, 贝叶斯, 采样, 马尔可夫

Metropolis Hastings 算法是一种非常简单的算法，用于从难以采样的分布中生成样本。

MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类

By tecdat4月 25, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术LSTM, 传感器, 分类, 序列, 手机, 时间序列, 深度学习, 神经网络, 长短期记忆, 预测

此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。

R语言广义线性模型GLM：线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟

By tecdat4月 21, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术glm, 二项式, 冰淇淋, 回归, 对数变换, 广义线性模型, 数据, 时间序列, 最小二乘, 模拟, 泊松, 线性最小二乘, 线性模型, 逻辑回归, 销售, 预测

线性模型是统计学的基础，但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。

R语言极值理论：希尔HILL统计量尾部指数参数估计可视化

By tecdat4月 20, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术HILL, 参数估计, 尾部指数, 希尔, 极值理论, 统计量

极值理论对样本尾部分布的极值指数的估计方法主要有两类：半参数方法和全参数方法，前者主要是基于分布尾部的 Hill 估计量，后者则主要基于广义帕累托分布。

R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化

By tecdat4月 19, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融bootstrap, GARCH, SP500, VaR, 拟合诊断, 收益率, 模拟, 滚动估计, 滚动估计预测, 滚动预测, 股市, 股票, 蒙特卡罗, 诊断

Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型。

python TensorFlow 2二维卷积神经网络CNN对图像物体识别混淆矩阵评估

By tecdat4月 18, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术CNN, TensorFlow, 卷积神经网络, 图像, 图像识别, 混淆矩阵

本文演示了如何训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。

Python银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机svm分析营销活动数据

By tecdat4月 14, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术knn, svm, 决策树, 回归, 营销, 贝叶斯, 银行, 预测, 高斯朴素贝叶斯

该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。

R语言结构方程模型SEM分析心理学和营销研究数据路径图可视化

By tecdat4月 13, 2022大数据部落, 心理学, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术SEM, 回归, 心理学, 结构方程, 结构方程模型, 营销, 路径图

结构方程建模 (SEM) 是一种全面而灵活的方法，包括在假设模型中研究变量之间的关系。

Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化

By tecdat4月 12, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术Adaboost, boost, GBOOST, knn, SGD, SVC, xgboost, 优化, 信贷, 信贷违约, 信贷违约支付, 梯度提升, 违约, 随机森林, 风控

在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？

SAS用梯度提升回归树(GBDT)迁移学习预测抵押贷款拖欠风险和垃圾电子邮件数据

By tecdat4月 11, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术GBDT, 回归, 抵押贷款, 梯度提升回归树, 电子邮件, 迁移学习

GBDT梯度提升模型由多个决策树组成。

R语言弹性网络Elastic Net正则化惩罚回归模型交叉验证可视化

By tecdat4月 7, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Elastic Net, 交叉验证, 弹性网络, 惩罚回归, 正则化

弹性网络正则化同时应用 L1 范数和 L2 范数正则化来惩罚回归模型中的系数。

R语言多变量（多元）多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化

By tecdat4月 6, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术吸烟, 回归, 多元, 多元线性回归, 新生婴儿体重, 线性模型

本文使用的数据集记录了 1236 名新生婴儿的体重，以及他们母亲的其他协变量。

回归树模型分析纪录片播放量影响因素

By tecdat3月 31, 2022可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术R语言, 可视化, 回归, 播放量, 纪录片, 预测

纪录片能够真实、详尽地反映一个地区的风貌，展示经济发展和社会进步。

R语言马尔可夫链（Markov Chain, MC）模拟赌徒破产模型Gambler’s Ruin Problem可视化

By tecdat3月 30, 2022大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Gambler's Ruin Problem, Markov Chain, 模拟, 赌徒破产模型, 马尔可夫, 马尔可夫链

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R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化

By tecdat3月 29, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术BMI, LCTM, 体重指数, 分类, 潜类别, 潜类别（分类）轨迹模型, 潜类别轨迹模型

潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。

R语言IRT理论：扩展Rasch模型等级量表模型lltm、 rsm 和 pcm模型分析心理和教育测验数据可视化

By tecdat3月 28, 2022大数据部落, 教育学, 数理统计, 计算机科学与技术IRT, lltm, pcm, Rasch, rsm, 心理, 教育, 等级量表模型

我们首先介绍扩展 Rasch 模型的方法论，然后是一般程序描述和应用主题,包括简单的 Rasch 模型、评级量表模型、部分信用模型及其线性扩展。

R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率

By tecdat3月 25, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融DCC, DCC-GARCH, GARCH, 动态条件相关系数, 多元, 多元GARCH, 多变量, 收益率, 时间序列, 波动率, 股票, 股票收益率, 金融, 预测

当您处理金融时间序列时，我们通常可以获得相对高频的观察结果。

Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR,GBR回归训练和预测可视化

By tecdat3月 23, 2022大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术GBR, GRADIENT BOOSTING REGRESSOR, 决策树, 可视化, 回归, 多因变量, 多输出, 梯度提升, 梯度提升决策树, 训练, 输出, 集成学习, 预测

在之前的文章中，我们研究了许多使用多输出回归分析的方法。

R语言两层2^k析因试验设计（因子设计）分析工厂产量数据和Lenth方法检验显著性可视化

By tecdat3月 22, 2022可视化和设计, 大数据部落, 数理统计Lenth, Lenth方法, 因子设计, 析因设计, 析因试验, 析因试验设计, 检验, 检验显著性

假设调查人员有兴趣检查减肥干预方法的三个组成部分。 WeChat Tencent QQ email print

R语言Bootstrap(自举法，自抽样法)估计回归置信区间分析股票收益

By tecdat3月 21, 2022大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术bootstrap, 回归, 回归回归, 置信区间, 股票, 股票收益, 自举法, 自抽样, 自抽样法

. 您想知道它是否与（例如）零显着不同。一般来说，人们会查看他们选择的软件报告的统计数据或 p.value。问题是，这个 p.value 计算依赖于因变量的分布。如果没有不同的说明，您的软件假定为正态分布，那是怎么回事？

R语言用回归构建配对交易策略量化模型分析股票收益和价格

By tecdat3月 18, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术交易策略, 回归, 策略, 股票, 股票收益, 配对交易, 配对交易策略, 量化

对于那些不熟悉“配对交易”概念的人来说几句话。

R语言和Python用泊松过程扩展：霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列

By tecdat3月 16, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Hawkes Processes, 时间序列, 比特币, 比特币交易, 泊松, 泊松过程, 自激, 自激过程, 霍克斯过程

本文描述了一个模型，该模型解释了交易的聚集到达，并展示了如何将其应用于比特币交易数据。

R语言指数加权模型EWMA预测股市多变量波动率时间序列

By tecdat3月 15, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融EWMA, 多变量, 指数加权模型, 时间序列, 波动率, 股市

从广义上讲，复杂的模型可以实现很高的预测准确性。

R语言分析股市相关结构：用回归估计股票尾部相关性（相依性、依赖性）

By tecdat3月 14, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术依赖性, 回归, 尾部, 尾部相关性, 相依性, 相关结构, 股市, 股票

什么是尾部相关性？假设市场出现了属于最差 5% 的日子的回撤： WeChat Tencent Q

R语言Copula模型分析股票市场板块相关性结构

By tecdat3月 11, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融copula, 相关性, 相关性结构, 股票, 股票市场

这篇文章是关于 copulas 和重尾的。

R语言ARMA GARCH COPULA模型拟合股票收益率时间序列和模拟可视化

By tecdat3月 9, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 金融arima, ARMA, ARMA GARCH COPULA, ARMA-GARCH, ARMA-GARCH-VaR, copula, Copula GARCH, Copulas, GARCH, 可视化, 多元Copula GARCH 模型, 收益率, 时间序列, 模拟, 股票

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R语言向量自回归VAR的迭代多元预测估计 GDP 增长率时间序列

By tecdat3月 8, 2022大数据部落, 数理统计, 经济GDP, GDP 增长率, VaR, VAR模型, 向量自回归, 回归, 增长率, 多元, 多元预测, 时间序列, 自回归, 迭代多元预测, 预测

VARs的结构也允许联合检验多个方程的限制。

Python用Markowitz有效边界构建最优投资组合可视化分析四只股票

By tecdat3月 7, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 金融Markowitz, 投资组合, 最优投资组合, 有效边界, 股票

在这篇文章中，我想介绍现代投资组合理论 (MPT)_、 _有效边界以及它对投资组合构建的一些影响。

MATLAB用Lasso回归拟合高维数据和交叉验证

By tecdat3月 4, 2022大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LASSO, 交叉验证, 回归, 高维

此示例显示如何 lasso 识别和舍弃不必要的预测变量。

R语言多变量广义正交GARCH（GO-GARCH）模型对股市高维波动率时间序列拟合预测

By tecdat3月 2, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 金融GARCH, 多变量, 广义正交GARCH, 时间序列, 波动率, 股市, 预测

在多变量波动率预测中，我们有时会看到对少数主成分驱动的协方差矩阵建模，而不是完整的股票。

R语言样条曲线分段线性回归模型piecewise regression估计个股beta值分析收益率数据

By tecdat3月 1, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 金融Beta, beta系数, piecewise, piecewise regression, 个股, 分段线性回归, 回归, 收益率, 样条曲线, 线性回归, 股市

一只股票的_beta_值通常意味着它与市场的关系，当市场变动 1%时，我们期望股票会发生多少百分比的变动。

R语言用收缩估计Shrinkage股票beta系数回归分析Microsoft收益率风险

By tecdat2月 25, 2022大数据部落, 数理统计, 经济Beta, beta系数, Shrinkage, 回归, 收益率, 收缩估计, 股票, 风险

配对交易提出的问题之一是股票的贝塔值相对于市场的不稳定估计。

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