疫情期间航空网络演变复杂网络可视化
COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响，其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降，以及疫情区域的航空网络状态的变化。
Category Archives: 数理统计
数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化
本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据（以及放映场数，观影人数）进行了研究，确定了决定电影的票房的重要因素。
R语言《红楼梦》文本挖掘：词频统计、词云可视化及前后对比分析
作为中国古典文学的瑰宝，《红楼梦》具有极高的文学价值和丰富的主题内涵。
疾病关联网络构建及并发症预测模型
数据挖掘和分析的最核心也最重要的问题就是“预测”。
Python、Spark SQL、MapReduce决策树、回归对车祸发生率影响因素可视化分析
如何处理庞大的数据集，并对数据进行可视化展示。
数据分享|spss modeler用贝叶斯网络分析糯稻品种影响因素数据可视化
在农业科学领域，对糯稻品种的研究一直备受关注。
WEKA关联规则挖掘Apriori算法在学生就业数据中的应用
关联规则挖掘作为数据挖掘的一个重要分支，对于发现数据之间的潜在关联和规律具有重要意义。
R语言机器学习方法分析二手车价格影响因素
比较多种机器学习方法优劣性，分析二手车价格影响因素，训练模型预测二手车价格。
MATLAB热传导方程模型最小二乘法模型、线性规划对集成电路板炉温优化
集成电路板等电子产品生产中，控制回焊炉各部分保持工艺要求的温度对产品质量至关重要。
Matlab决策树、模糊C-均值聚类算法分析大学教师职称学历评分可视化
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对大学教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析。
R语言关联规则Apriori对杭州空气质量与气象因子数据研究可视化
近年来，环境污染问题已经成为全球性的关注焦点。
python、R语言ARIMA-GARCH分析南方恒生中国企业ETF基金净值时间序列分析
虽然中国股票市场日益完善,但还不完全是弱有效市场,因此中国股票市场存在比较明显的通过技术分析达到的套利机会。
数据分享|SQL Server、Visual Studio、tableau对信贷风险数据ETL分析、数据立方体构建可视化
追求信贷规模的扩张，往往会导致贷款逾期率的不断增加，如何在当今社会运用数据识别用户特征进行风险管控成为了银行放贷的重点依据。
R语言偏最小二乘回归PLS回归分析制药产品化学制造过程数据、缺失值填充、变量重要性
PLS回归主要的客户来自于化学、药品、食品和塑料行业。
Python贝叶斯MCMC：Metropolis-Hastings、Gibbs抽样、分层模型、收敛性评估
在常规的马尔可夫链模型中，我们通常感兴趣的是找到一个平衡分布。
r语言Bootstrap自助法重采样构建统计量T抽样分布近似值可视化
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang
Python用KNN（K-近邻）回归、分类、异常值检测预测房价、最优K值选取、误差评估可视化
KNN是一种非参数学习算法，这意味着它不会对底层数据做出任何假设。
Python自激励阈值自回归(SETAR)、ARMA、BDS检验、预测分析太阳黑子时间序列数据
这篇文章展示了自激励阈值自回归SETAR的使用，用于分析经常被客户研究的太阳黑子数据集。
Python随机波动性SV模型：贝叶斯推断马尔可夫链蒙特卡洛MCMC分析英镑/美元汇率时间序列数据
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Sherry Deng撰写
R语言对面板数据：含时间固定效应混合效应回归分析交通死亡率、酒驾法和啤酒税
面板数据回归可以缓解省略变量偏误的问题，特别是当没有既与感兴趣的回归变量相关又与依赖变量相关的变量信息时，并且这些变量在时间或实体维度上是恒定的。
Python对全球Covid-19疫情失业数据相关性、可视化分析
“失业”是 Covid-19 疫情的许多负面影响之一，几乎每个国家都受到了影响
R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量
传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息，但不允许客户包含其他可能相关的信息。
Python贝叶斯高斯混合模型GMM聚类分析数据和混合密度可视化
混合模型是另一种生成模型，它将数据点的分布建模为多个单独分布的组合（”混合”）。
Python随机波动模型Stochastic volatility，SV随机变分推断SVI分析标普500指数股票价格时间序列数据波动性可视化
随机波动模型（Stochastic volatility models）经常被客户用来对股票价格随时间的变动性进行建模。
Python用线性回归和TensorFlow非线性概率神经网络不同激活函数分析可视化
在这篇文章中，我将尝试介绍从简单的线性回归到使用神经网络构建非线性概率模型的步骤。
R语言非线性回归和广义线性模型：泊松回归、伽马回归、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂锻炼钠摄入数据
我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系。
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化
众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。
R语言非线性方程数值分析生物降解、植物生长数据：多项式、渐近回归、负指数方程、幂函数曲线、米氏方程、逻辑曲线、Gompertz、Weibull曲线
在选择最佳拟合实验数据的方程时，可能需要一些经验。当我们没有文献信息时该怎么办？
R语言生态学种群空间点格局分析：聚类泊松点过程对植物、蚂蚁巢穴分布数据可视化
点模式分析（点格局分析）是一组用于分析空间点数据的技术。
R语言用逻辑回归预测BRFSS中风数据、方差分析anova、ROC曲线AUC、可视化探索
行为风险因素监测系统（BRFSS）是一项年度电话调查。
Python用正则化Lasso、岭回归预测房价、随机森林交叉验证鸢尾花数据可视化2案例
机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的，我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况。
R语言分析糖尿病数据：多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box’s M检验可视化
Reaven和Miller（1979）研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。
Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化
生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。
Python用PyMC贝叶斯GLM广义线性模型、NUTS采样器拟合、后验分布可视化
尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论，但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。
Python用 PyMC3 贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生结果可视化
在这里，我们将帮助客户将 PyMC3 用于两个贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生。
Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析
金融市场的股票价格时间序列分析一直以来都是投资者和研究者关注的主题之一。
SPSS多层感知器 (MLP)神经网络预测全国污染物综合利用量数据
随着全球经济的不断发展，污染物的排放和环境污染问题日益严重。
R语言改进关联规则挖掘Apriori在超市销售数据可视化
超市业已成为商业领域最具活力的商业业态，竞争也变得日益激烈。
【视频】R语言用线性回归预测共享单车的需求和可视化|数据分享
自行车共享系统是新一代的传统自行车租赁，从会员，租赁到归还的整个过程已经自动化。
R语言基于多元回归模型的天猫商品流行度预测
本文通过利用回归模型对天猫商品流行度进行了研究，确定了决定天猫商品流行度的重要因素。
数据报告分享|SPSS基于多元回归模型的电影票房预测
本文通过利用回归模型对电影的票房（以及放映场数，观影人数）进行了研究，确定了决定电影的票房的重要因素。
R语言代做编程辅导ASSIGNMENT FOUR – RANDOM GRAPHS（附答案）
Script Name: adjMatrix Input: n… The number of vertices in the graph p… Probablity two vertices are connected plot
R语言代做编程辅导M3/4S7 2015 – Project 2（附答案）
The density of a finite mixture distribution has the form
R语言代做编程辅导IS4240 Business Intelligence Systems（附答案）
Use the R environment to do data exploration and data preparation.
WEKA贝叶斯网络挖掘学校在校人数影响因素数据分类模型
本文着眼普通高等学校在校学生人数,提出了不同种类学校的在校人数可能存在的影响关系从而探究教育现状的因素,建立分类模型,探求这几个因素间的数量关系。
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化
证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题：即预期收益与风险。
数据代码分享|R语言主成分（PCA）、主轴因子分析（PA）员工满意度调查数据可视化
在现代组织管理中，员工的满意度对于组织的运行和绩效起着至关重要的作用。
数据代码分享|R语言用CHAID决策树分析花卉栽培影响因素数据可视化、误差分析
在植物学和农业科学领域，理解影响植物生长和花朵产生的因素对于提高生产效率和优化栽培方法具有重要意义。
数据代码分享|R语言lasso回归、贝叶斯分析员工满意度调查数据、缺失值填充
员工满意度对于组织绩效和竞争力具有重要影响，因此准确了解员工满意度的影响因素和有效管理成为管理者的关键任务。
【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据
判别分析(Discriminant analysis）是一种统计分析方法，旨在通过将一组对象（例如观察数据）分类到已知类别的组中，来发现不同组之间的差异。
R语言组lasso改进逻辑回归变量选择分析高血压、易感因素、2型糖尿病和LDL可视化
本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素，帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。
R语言IMDb TOP250电影特征数据挖掘可视化分析受众偏好、排名、投票、评分
本文首先介绍了IMDb（互联网电影资料库） TOP250及其排名算法、评分机制利弊，帮助客户通过分析《黑暗骑士》、《肖申克的救赎》和《教父》三部影片在2008年7月至9月评分数据，分析排名变动的原因。
R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化
气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。
Python基于SVM和RankGauss的低消费指数构建模型
校园的温情关怀是智慧校园的一项重要内容。
SPSS Modeler用K-means（K-均值）聚类、CHAID、CART决策树分析31省市土地利用情况和GDP数据
随着经济的快速发展和城市化进程的不断推进，土地资源的利用和管理成为了一项极为重要的任务。
R语言分析ROE与股票收益的关系
影响股票收益的因子一直是研究者与投资者关注的问题。
R语言改进的DCC-MGARCH：动态条件相关系数模型、BP检验分析股市数据
股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。
MATLAB改进模糊C均值聚类FCM在电子商务信用评价应用：分析淘宝网店铺数据
近年来电子商务发展迅速，随之而来的信用问题给消费者带来诸多困扰，造成电子商务网上各种交易问题产生的原因是多方面的，但总的来说是缺乏有效的信用评价体系。
R语言k-prototype聚类新能源汽车行业上市公司分析混合型数据集
本文的研究目的是基于R语言的k-prototype算法，帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据集的聚类分析。
【视频】ARIMA时间序列模型原理和R语言ARIMAX预测实现案例
ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型，根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。
R语言航班延误影响预测分析：lasso、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA、缺失值处理、k折交叉验证
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 航班
R语言上市公司经营绩效实证研究 ——因子分析、聚类分析、正态性检验、信度检验
随着我国经济的快速发展，上市公司的经营绩效成为了一个备受关注的话题。
R语言Copula对债券时间序列数据的流动性风险进行度量
在金融市场中，债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题。
【视频】因子分析简介及R语言应用实例：对地区经济研究分析重庆市经济指标
WeChat Tencent QQ email print 由Li Yu撰写 进而起到降维的目的，还可检验变量
R语言ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列
研究黄金价格的动态演变过程至关重要。
