Spss用K均值聚类Kmeans、决策树、逻辑回归和T检验研究不同因素对通勤出行交通方式选择的影响调查数据分析
某交通工程专业博士生想要研究不同因素对通勤交通方式选择的影响。
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如果_真实_模型包括_X_ 1 和_X_ 2 ,但我们忘记了_X_ 2,那么 – 在某些情况下 – 对_X_的估计将会有偏差。OVB 需要:cor( X 1, X 2)!= 0 和 cor( X 1, y ) != 0
市场风险指的是由金融市场中资产的价格下跌或价格波动增加所导致的可能损失。
本文应用R软件技术,通过在世界银行网站上查阅的世界人口历史数据,分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测。
考虑我们从实验、事件等中观察到一些数据 y 的情况。
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。
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。
该数据由Hopkins 大学根据世界各国提供的新病例数据提供。
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”。
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。
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。
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。
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。
GBDT梯度提升模型由多个决策树组成。
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。
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。
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。
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。
. 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?
对于那些不熟悉“配对交易”概念的人来说几句话。
VARs的结构也允许联合检验多个方程的限制。
我们围绕Lasso技术进行一些咨询,帮助客户解决独特的业务问题。使用各种方法从指数分布生成 200 个五维数据 X 样本。
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。
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。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Sherry Deng撰写
在投资组合管理、风险管理和衍生品定价中,波动性起着重要作用。
“分位数自回归”,它是对时间序列域的重要扩展。
现在有了对贝叶斯方法的概念理解,我们将实际研究使用它的回归模型。
当ARIMA模型包括其它时间序列作为输入变量时,被称为传递函数模型(transfer function model)、多变量时间序列模型(multivariate time series model)、ARIMAX模型或Box-Tiao模型。
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。
绘制分类或回归树的基本方法的 rpart() 函数只是调用 plot。
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。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Coin Ge撰写 使用l
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。
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。
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)。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Weilong Zhang
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。
在本文中,我解释了基本回归,并介绍了主成分分析 (PCA) 使用回归来预测城市中观察到的犯罪率。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
什么是PCR?(PCR = PCA + MLR)
贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性。
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。
此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断。
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。
面板向量自回归(VAR)模型在应用研究中的应用越来越多。
本文描述了训练支持向量回归模型的过程,该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量。
两阶段最小二乘法(2SLS)回归拟合的线性模型是一种常用的工具变量估计方法。
Logistic回归,也称为Logit模型,用于对二元结果变量进行建模。
我们被客户要求使用R库mgcv,用广义加性模型(GAMs)对环境数据进行建模。 WeChat Tencent
我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。
在本文中,我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。
本文回答了关于逻辑回归的问题:它与线性回归有什么不同,如何在R中用glm()函数拟合和评估这些模型等等?
在本文中,我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。
在许多网站上都可以找到一个流行的德国信贷数据集_german_credit_,其中包含了银行贷款申请人的信息。
在这篇文章中,我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR。
本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型。
回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。
标准化发病率(SIR)或死亡率(SMR)是观察病例和期望病例的比率。
在频率学派中,观察样本是随机的,而参数是固定的、未知的数量。
回归算法最小角回归(LARS)通过高维数据的线性组合提供变量。
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