Author Archives: tecdat

R语言主成分分析PCA谱分解、奇异值分解SVD预测分析运动员表现数据和降维可视化

By tecdat1月 17, 2022可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术PCA, SVD, 主成分分析, 奇异值, 奇异值分解, 谱分解, 运动员, 运动员表现, 降维, 预测

本文描述了如何使用内置 R 执行主成分分析 ( PCA )。

R语言结构方程模型SEM、路径分析房价和犯罪率数据、预测智力影响因素可视化2案例

By tecdat1月 14, 2022可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术SEM, 因素, 房价, 智力, 犯罪率, 结构方程, 路径分析

在本文，我们将考虑观察/显示所有变量的模型，以及具有潜在变量的模型。

R语言模拟ARCH过程模型分析时间序列平稳性、波动性

By tecdat1月 13, 2022大数据部落, 数理统计, 经济ARCH, ARCH过程, 平稳性, 时间序列, 模拟, 波动性

在事物的发展过程中，常表现出复杂的波动情况，即时而波动的幅度较缓，而又时常出现波动集聚性(VolatilitY clustering),在风险研究中经常遇到这种情况。

R语言实现绘制Sankey桑基图（河流图、分流图）流程数据可视化

By tecdat1月 12, 2022大数据部落Sankey, Sankey桑基图, 分流图, 可视化, 桑基图, 河流图, 流程, 绘制

我们一直在寻找一种直观的方法来绘制流程中状态之间的流程或连接。

R语言Fama French (FF) 三因子模型和CAPM多因素扩展模型分析股票市场投资组合风险/收益可视化

By tecdat1月 11, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融CAPM, Fama French, 三因子模型, 回归, 多因素, 投资组合, 收益, 股市, 股票, 股票市场, 风险

FF 模型通过回归除市场收益之外的几个变量的投资组合收益来扩展 CAPM。

R语言逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测Framingham心脏病风险和模型诊断可视化

By tecdat1月 10, 2022医药, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Framingham, svm, 可视化, 回归, 心脏病, 支持向量机, 模型诊断, 逻辑回归, 随机森林, 预测, 风险

世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。

R语言分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集

By tecdat1月 7, 2022医药, 可视化和设计, 图像处理, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术交互, 交互式, 修剪, 决策树, 分割, 分类, 可视化, 回归, 图像, 细胞图像

绘制分类或回归树的基本方法的 rpart() 函数只是调用 plot。

matlab稳态和时变卡尔曼滤波器Kalman filter的设计和仿真植物动力学模型案例研究

By tecdat1月 6, 2022农业, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术仿真, 卡尔曼滤波器, 植物动力学

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Coin Ge撰写考虑稳

Python高维统计建模变量选择:SCAD平滑剪切绝对偏差惩罚、Lasso惩罚函数比较

By tecdat1月 5, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术LASSO, SCAD, 函数, 变量选择, 平滑剪切绝对偏差, 平滑剪切绝对偏差惩罚, 建模, 惩罚, 统计, 高维, 高维统计

变量选择是高维统计建模的重要组成部分。

R语言ggplot2绘制Kolmogorov-Smirnov KS检验图ECDF经验累积分布函数曲线可视化

By tecdat1月 4, 2022可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术ECDF, ggplot2, Kolmogorov-Smirnov, KS, KS检验, 检验, 经验累积分布, 经验累积分布函数

Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。

电商平台数据解锁网红零食销量密码

By tecdat12月 31, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Circle packing, 可视化, 圆堆图, 数据, 河流图, 电商, 电商平台, 网红, 营销, 购物, 销量, 零食, 雷达图

你知道“巨型猪饲料”“单身狗粮”是什么吗？ WeChat Tencent QQ email pr

R语言GGPLOT2绘制圆环图雷达图/星形图/极坐标图/径向图Polar Chart可视化分析汽车性能数据

By tecdat12月 30, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术ggplot2, Polar Chart, 可视化, 圆环图, 径向图, 星形图, 极坐标图, 汽车, 汽车性能数据, 雷达图

漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处，但如果能吸引决策者的注意，那对我来说就是额外的价值。

R语言网络社区检测（社群发现）分析女性参加社交活动和社区节点着色可视化

By tecdat12月 29, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术女性, 社交活动, 社区检测, 社区节点, 社群发现, 网络, 网络社区

在网络上进行社区检测时，有时我们不仅拥有实体之间的联系。 WeChat Tencent QQ e

Python支持向量回归SVR拟合、预测回归数据和可视化准确性检查实例

By tecdat12月 28, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术python, svr, 准确, 准确性, 回归, 拟合, 支持向量回归, 检查, 模型, 预测

支持向量回归（SVR）是一种回归算法，它应用支持向量机（SVM）的类似技术进行回归分析。

R语言生态学模拟对广义线性混合模型GLMM进行功率（功效、效能、效力）分析power analysis环境监测数据

By tecdat12月 27, 2021大数据部落, 数理统计, 生态学, 计算机科学与技术GLMM, power analysis, 功效, 功率, 广义线性混合模型, 效力, 效能, 模拟, 环境, 环境监测, 生态学

r 语言允许用户计算 lme 4 包中广义线性混合模型的功效。

R语言估计获胜概率：模拟分析学生多项选择考试通过概率可视化

By tecdat12月 24, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计可视化, 多项选择考试, 学生, 概率, 模拟, 考试, 获胜

“获胜概率”的实时计算（或估计）很困难。

Python实现谱聚类Spectral Clustering算法和改变聚类簇数结果可视化比较

By tecdat12月 23, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Spectral Clustering, 可视化, 簇数, 聚类, 聚类簇数, 谱聚类

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Python配对交易策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场

By tecdat12月 22, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Pairs Trading, python, 交易策略, 套利, 市场, 策略, 统计, 统计套利, 股市, 股票, 股票市场, 配对交易, 量化, 量化交易

说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。

Matlab广义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络正则化分类预测考试成绩数据和交叉验证可视化

By tecdat12月 21, 2021大数据部落, 教育学, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术glm, LASSO, matlab, 交叉验证, 分类, 回归, 广义线性模型, 弹性网络, 成绩, 成绩数据, 正则化, 泊松, 泊松回归, 线性, 线性模型, 考试, 预测

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R语言非线性回归nls、线性插值探索分析河流阶段性流量数据和评级曲线、流量预测可视化

By tecdat12月 20, 2021地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 生态学, 计算机科学与技术nls, 可视化, 回归, 插值, 曲线, 河流, 流量, 流量预测, 线性插值, 评级曲线, 非线性, 预测

本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。

R语言Copula估计边缘分布模拟基金收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES

By tecdat12月 17, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融copula, ES, VaR, 基金, 投资组合, 收益率, 期望损失, 边缘分布, 风险价值

在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数。

R语言有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请、支出数据

By tecdat12月 16, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术FMM, glm, 专利, 市场, 广义线性回归模型, 支出, 有限混合模型聚类, 研究, 研究专利, 聚类

有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数的流行方法。

R语言生态学JAGS模拟数据、线性回归、Cormack-Jolly-Seber (CJS) 模型拟合MCMC 估计动物存活率和可视化

By tecdat12月 15, 2021农业, 大数据部落, 数理统计, 生态学, 计算机科学与技术CJS, Cormack-Jolly-Seber, MCMC, 估计, 动物, 动物存活率, 可视化, 存活率, 模拟, 生态学, 线性回归

本文，我通过两个种群生态学家可能感兴趣的例子来说明使用“JAGS”来模拟数据：首先是线性回归，其次是估计动物存活率（公式化为状态空间模型）。

R语言结构方程模型 SEM 多元回归和模型诊断分析学生测试成绩数据与可视化

By tecdat12月 14, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术SEM, 可视化, 回归, 多元回归, 学生, 学生测试, 学生测试成绩, 成绩, 模型诊断, 结构方程, 诊断

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R语言非线性回归beta系数估算股票市场的风险分析亚马逊AMZN股票和构建投资组合

By tecdat12月 13, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融AMZN, Beta, beta系数, 亚马逊, 回归, 投资组合, 构建投资组合, 股票, 股票市场, 非线性回归, 风险

Beta 假设反映了一种工具对例如市场的风险。但是，您可以通过各种方式估算此度量。

R语言回归和主成分PCA 回归交叉验证分析预测城市犯罪率数据

By tecdat12月 10, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术PCA, 主成分, 交叉验证, 回归, 城市犯罪率, 犯罪, 犯罪率

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R语言圆填充( Circle packing)算法圆堆图圆形空间填充算法可视化

By tecdat12月 9, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Circle packing, 可视化, 圆堆图, 圆填充, 圆形空间填充

已经开发了大量确定性和随机性的圆填充算法。

R语言潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据

By tecdat12月 8, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Latent Class Mixed Model, lcmm, 年龄, 混合效应, 潜类别, 潜类别混合效应模型, 老年痴呆, 老年痴呆年龄

线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述。

R语言社区发现算法检测心理学复杂网络：spinglass、探索性图分析walktrap算法与可视化

By tecdat12月 7, 2021可视化和设计, 大数据部落, 心理学, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术spinglass, walktrap, 可视化, 复杂网络, 心理学, 探索性图分析, 检测, 社区发现, 社区发现算法, 网络

我们在心理学网络论文中看到的一个问题是，作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。

Matlab用Copula模型进行蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟和拟合股票收益数据分析

By tecdat12月 6, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融copula, matlab, Monte Carlo, 拟合, 收益, 模拟, 股票, 股票收益, 蒙特卡洛

最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。

R语言多维数据层次聚类散点图矩阵、配对图、平行坐标图、树状图可视化城市宏观经济指标数据

By tecdat12月 3, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术可视化, 城市, 城市宏观经济指标数据, 多维数据, 宏观, 宏观经济, 层次聚类, 平行坐标图, 指标, 散点图, 数据, 树状图, 矩阵, 经济, 聚类, 配对图

本文通过一些指数对散点图矩阵和平行坐标显示中的面板进行排序，并根据其数值水平对面板进行着色。

Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率SV模型、序列蒙特卡罗SMC、Metropolis Hastings采样分析时间序列数据

By tecdat12月 2, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融BUGS, Hastings, Markov, Markov switching, matlab, Metropolis, Metropolis Hastings, SMC, SV, 区制转换, 序列, 序列蒙特卡罗, 时间序列, 波动率, 蒙特卡罗, 采样, 随机波动率, 马尔可夫, 马尔可夫区制转换

在这个例子中，我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。

R语言风险价值：ARIMA，GARCH模型，Delta-normal法滚动估计，预测VaR（Value at Risk）和回测分析花旗公司股票时间序列数据

By tecdat12月 1, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, Delta-normal, Delta-normal法, GARCH, Value at Risk, VaR, 回测, 时间序列, 滚动估计, 股票, 花旗, 风险价值

此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。 WeChat Tenc

Matlab正态分布、历史模拟法、加权移动平均线 EWMA估计风险价值VaR和回测Backtest标准普尔指数 S&P500时间序列

By tecdat11月 29, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融EWMA, matlab, S&P500, VaR, 加权移动平均线, 历史模拟法, 回测, 时间序列, 普尔指数, 正态分布

此示例说明如何使用三种方法估计风险价值 (VaR) 并执行 VaR 回测分析。

R语言RStan MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据

By tecdat11月 26, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术LASSO, MCMC, NUTS, Rstan, stan, 回归, 声望, 线性回归, 职业, 职业声望数据, 贝叶斯, 采样

如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。

R语言Garch建模常用软件包比较、拟合标准普尔SP 500指数波动率时间序列和预测可视化

By tecdat11月 25, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融GARCH, SP 500, 可视化, 时间序列, 标准普尔, 模型, 比较, 波动率, 软件包, 预测

我们研究波动聚集，以及使用单变量 GARCH(1,1) 模型对其进行建模。

Python用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据

By tecdat11月 24, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术LSTM, 优化, 参数优化, 时间序列, 洗发水, 神经网络, 超参数优化, 销售, 销售数据, 长短期记忆神经网络, 预测

配置神经网络很困难，因为没有关于如何去做的好的理论。

Python集成学习：自己编写构建AdaBoost分类模型可视化决策边界及sklearn包调用比较

By tecdat11月 23, 2021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Adaboost, sklearn, 决策边界, 分类, 可视化, 自己编写, 集成学习

Boosting指的是机器学习元算法系列，它将许多 “弱 “分类器的输出合并成一个强大的 “集合”，其中每个弱分类器单独的错误率可能只比随机猜测好一点。

Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用

By tecdat11月 22, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, GARCH, python, 时间序列, 股市, 股票, 股票市场, 金融, 预测

这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用。

R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类：训练与结果评估可视化

By tecdat11月 19, 2021图像处理, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术CIFAR, CNN, 分类, 卷积神经网络, 图像, 深度学习, 神经网络, 结果评估, 评估

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

Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本挖掘新闻组数据集

By tecdat11月 19, 2021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LDA, python, t-SNE, 主题建模, 可视化, 文本, 文本挖掘, 新闻组, 聚类, 词云, 降维

在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术。

Matlab创建向量自回归（VAR）模型分析消费者价格指数 (CPI) 和失业率时间序列

By tecdat11月 18, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术CPI, matlab, TV-VAR, VAR模型, VAR随机模型, 向量自回归, 失业率, 时变VAR模型, 时间序列, 消费者价格指数

var对象指定了p阶平稳的多变量向量自回归模型（VAR(p)）模型的函数形式并存储了参数值。

R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据

By tecdat11月 18, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术GBM, RDA, svm, 优化, 参数调优, 声纳, 声纳数据, 性能比较, 支持向量机, 梯度提升, 梯度提升机, 模型训练, 正则判别分析

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Python用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGboost、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯模型和Kmeans聚类用户画像

By tecdat11月 17, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术kmeans, svm, xgboost, 决策树, 支持向量机, 数据挖掘, 朴素贝叶斯, 用户流失, 用户画像, 聚类, 贝叶斯, 逻辑回归, 随机森林

在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上。

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性

By tecdat11月 17, 2021可视化和设计, 地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术北半球, 可视化, 回归, 多元线性回归, 收敛, 收敛性, 数据, 气候, 海冰, 海冰范围, 线性回归, 线性回归模型, 贝叶斯, 贝叶斯简单线性回归, 贝叶斯线性回归

像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行。

Python集成机器学习：用AdaBoost、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化

By tecdat11月 16, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Adaboost, 优化, 决策树, 分类, 回归, 机器学习, 网格搜索, 超参数, 超参数优化, 逻辑回归, 集成学习, 集成机器, 集成模型

Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。

MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测

By tecdat11月 15, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融GARCH, matlab, 拟合, 收益率, 时间序列, 波动, 股市, 股票, 股票市场, 预测

使用 garch 指定一个单变量GARCH（广义自回归条件异方差）模型。

R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据

By tecdat11月 12, 2021教育学, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术GLMM, Logistic逻辑回归, 回归, 多分类logistic逻辑回归, 多层次, 多级, 层次, 嵌套, 广义线性混合模型, 教育, 教育留级, 数据, 留级, 线性混合, 线性混合效应, 线性混合效应模型, 线性混合模型, 贝叶斯, 贝叶斯回归, 贝叶斯广义线性混合, 贝叶斯广义线性混合模型, 贝叶斯简单线性回归, 贝叶斯线性回归, 逻辑回归, 非线性混合效应, 非线性混合模型, 预测

本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型）。

R语言Kmeans均值聚类和层次聚类：亚洲国家地区生活幸福质量异同可视化分析和选择最佳聚类数

By tecdat11月 11, 2021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kmean, kmeans, Kmeans聚类, 亚洲国家, 层次聚类, 最佳聚类数, 生活幸福质量, 聚类, 聚类数, 选择最佳聚类数

《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。

Python 贝叶斯概率推断序列数据概率和先验、似然和后验图可视化

By tecdat11月 10, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术似然, 先验, 可视化, 后验, 序列数据, 推断, 概率推断, 贝叶斯

在这篇文章中，我将集中讨论一个给定一个短数据序列的推断概率的例子。

R语言极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析

By tecdat11月 9, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融CVaR, EVT, GARCH, POT, VaR, 多元, 多元化, 投资, 投资组合, 指数, 条件CVaR, 极值理论, 股票, 超阈值, 预测, 风险

本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）。

R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程

By tecdat11月 8, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术lcmm, 多元, 心理测试, 混合效应, 混合效应模型, 潜过程, 认知过程, 非线性混合效应

每个动态现象都可以用一个潜过程（Λ(t)）来表征，这个潜过程在连续的时间t中演化。

R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC、马尔可夫转换随机波动率SV模型、粒子滤波、Metropolis Hastings时间序列分析

By tecdat11月 5, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术BUGS, SMC, SV, SV模型, 序列蒙特卡罗, 时间序列, 波动率, 粒子, 粒子滤波, 蒙特卡罗, 随机波动率, 预测, 马尔可夫, 马尔可夫转换

在这个例子中，我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。

R语言主成分回归（PCR）、多元线性回归特征降维分析光谱数据和汽车油耗、性能数据

By tecdat11月 4, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术PCR, 主成分, 主成分分析, 主成分回归, 主成分回归（PCR）, 主成分得分, 光谱, 回归, 多元线性回, 汽车, 汽车油耗, 特征降维, 线性回归, 降维, 预测

什么是PCR？（PCR = PCA + MLR）

R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据

By tecdat11月 3, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术boosting, 加权平均模型, 平均模型, 提升树, 时间序列, 最小二乘法, 模型融合, 约束最小二乘法, 随机森林, 集成模型

特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。

R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资

By tecdat11月 2, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术BMA, 回归, 线性回归, 贝叶斯, 贝叶斯模型平均, 预测

贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。

R语言因子实验设计nlme拟合非线性混合模型分析有机农业施氮水平

By tecdat11月 1, 2021农业, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术nlme, 农业, 因子实验设计, 施氮, 施氮水平, 有机农业, 混合模型, 线性, 非线性, 非线性混合模型

因子实验在农业中非常普遍，它们通常用于测试实验因素之间相互作用的重要性。

R语言用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化

By tecdat10月 29, 2021农业, 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, uci, uci数据, 可视化, 回归, 弹性网络, 数据, 线性回归, 随机森林, 预测, 鲍鱼

铁和泛酸的极好来源，是澳大利亚、美国和东亚的营养食品资源和农业。100 克鲍鱼可提供超过 20% 的每日推荐摄入量。鲍鱼的经济价值与其年龄呈正相关。因此，准确检测鲍鱼的年龄对于养殖者和消费者确定其价格非常重要。

matlab数据可视化交通流量分析天气条件、共享单车时间序列数据

By tecdat10月 28, 2021可视化和设计, 地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计matlab, 交通, 交通流量, 共享单车, 单车, 可视化, 天气, 天气条件, 数据, 数据可视化, 时间序列, 预测

此示例说明如何使用从传感器获得的数据分析共享单车交通模式，来预处理带时间戳的数据。数据来自传感器。

matlab用Logistic逻辑回归建模和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC) 方法分析汽车实验数据

By tecdat10月 27, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Logistic, matlab, MCMC, 回归, 汽车, 汽车实验, 汽车实验数据, 蒙特卡罗, 贝叶斯, 逻辑回归, 马尔可夫

此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断。

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列

By tecdat10月 26, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, GARCH, python, 收益率, 时间序列, 股票, 股票市场, 预测

在量化金融中，我们学习了各种时间序列分析技术以及如何使用它们。

Python用Beta先验分布推断概率，贝叶斯推断计算和可视化案例

By tecdat10月 25, 2021大数据部落, 数理统计python, 先验分布, 推断, 概率, 贝叶斯, 贝叶斯推断

在这篇文章中，我将扩展从数据推断概率的示例，考虑 0 和 1之间的所有（连续）值，而不是考虑一组离散的候选概率。

R语言非线性混合效应 NLME模型(固定效应&随机效应)对抗哮喘药物茶碱动力学研究

By tecdat10月 22, 2021医药, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术nlme, 动力学, 哮喘, 固定效应, 混合效应, 线性, 药, 药物, 随机效应, 非线性, 非线性混合效应

茶碱数据文件报告来自抗哮喘药物茶碱动力学研究的数据。

R语言平滑算法LOESS局部加权回归、三次样条、变化点检测拟合电视节目《白宫风云》在线收视率

By tecdat10月 21, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LOESS, 三次样条, 变化点, 变化点检测, 回归, 在线收视率, 局部加权回归, 平滑, 平滑算法, 收视率, 样条, 电视节目, 白宫风云, 预测

此示例基于电视节目的在线收视率。我们将从抓取数据开始。

R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析

By tecdat10月 20, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, COVID, COVID-19, knn, 新冠, 新冠疫情, 时间序列, 疫情, 神经网络, 股票, 股票价格, 预测

本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。

Stata广义矩量法GMM面板向量自回归 VAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据

By tecdat10月 19, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术GMM, Granger, stata, VAR模型, 向量自回归, 向量自回归模型, 因果检验, 广义矩, 广义矩量法, 投资, 收入, 检验, 消费, 自回归, 面板, 面板向量自回归

面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。

Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据

By tecdat10月 18, 2021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Iris, MNIST, python, t-SNE, 可视化, 降维, 非线性, 高维, 高维数据, 鸢尾花

T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。

R语言随机波动率(SV)模型、MCMC的Metropolis-Hastings算法金融应用：预测标准普尔SP500指数

By tecdat10月 15, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融MCMC, SV, 随机波动率

在这个例子中，我们考虑随机波动率模型 SV0 的应用，例如在金融领域。