matlab使用经验模态分解emd 对信号进行去噪
本文考虑由具有明显频率变化的正弦波组成的非平稳连续信号。
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python中Copula在多元联合分布建模可视化2实例合集|附数据代码
Copula是一个用于描述多个随机变量之间相关性的函数，它将这些变量的联合分布与其边缘分布连接起来。
R语言混合SVD模型IBCF协同过滤推荐算法研究——以母婴购物平台为例
随着用户数量和项目数量的增加，数据的稀疏性成为影响推荐质量的重要因素。对此，本文帮助客户提出了一种基于混合SVD矩阵填充技术的协同过滤算法。
SPSS Modeler决策树和神经网络模型对淘宝店铺服装销量数据预测可视化
本文阐述了服装店铺营销的现状，为客户提出了将数据挖掘技术应用到服装营销中的方案。
R语言PLS-DA模型分析不同中医组别患者间差异指标数据可视化
PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法，常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。
数据分享|用户消费行为分析预测模型、重庆市的政策数据分析
企业想要发展必须掌握政策的动向。本次研究把握政策的核心要点，利用Python强大的计算生态(pandas,Matplotlib,DataFrame,request_html.Butiful Soup,wordcloud等第三方库)，实现对重庆地区政策数据的清洗，可视化以及自然文本分析。
Python用偏最小二乘回归Partial Least Squares，PLS分析桃子近红外光谱数据可视化
PLS，即偏最小二乘（Partial Least Squares），是一种广泛使用的回归技术，用于帮助客户分析近红外光谱数据。
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、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。
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。
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。
【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】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MCMC-GARCH、风险价值VaR模型股价波动分析上证指数时间序列
随着金融市场全球化的发展，金融产品逐渐受到越来越多的关注，而金融产品的风险度量成为投资者最关心的问题。
Python路面平整度检测车辆数据——速度修正
目前主流的轻量化路面平整度检测技术方案为：使用车载加速度传感器采集车辆在路面上行驶时的竖向振动数据，并按照每100米计算竖向振动数据统计指标：均方根值RMS，并建立RMS与路面平整度指标：IRI之间的回归模型。
R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计GMM和准最大似然估计QMLE上证指数收益时间序列
本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。
R语言多元（多变量）GARCH ：GO-GARCH、BEKK、DCC-GARCH和CCC-GARCH模型和可视化
从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。
数据分享|R语言回归模型诊断、离群值分析学生考试成绩、病人医护质量满意度、婴儿死亡率和人均收入、针叶树荫面积数据
一些标准的图形工具可以极大地帮助理解数据集并评估所建议模型的质量。
Python用分子模拟动态促进DF Theory理论对二进制硬盘系统的适用性
WeChat Tencent QQ email print 由Lawrence Xi撰写 系统激发态密度与系统
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
本文是在 R 中使用 Keras 的LSTM神经网络分类简单介绍。
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
VARs的结构也允许联合检验多个方程的限制。
python深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列
通过训练具有小中心层的多层神经网络重构高维输入向量，可以将高维数据转换为低维代码。
python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费
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。
SARIMA，神经网络，RNN-LSTM，SARIMA和RNN组合方法预测COVID-19每日新增病例
WeChat Tencent QQ email print 由Enzo Li撰写 开发一个预测模型，根据一
R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化
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。
R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断
本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型。
R语言逻辑回归logistic模型预测泰坦尼克titanic 数据集生还情况
逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法，y=f(x)，当y是一个分类变量时。
R语言公交地铁路线进出站数据挖掘网络图可视化
对于庞大的公交地铁路线信息的数据挖掘，一般软件遇到的问题主要有两点：1.对于文本信息的挖掘，特别是中文词汇的挖掘，缺乏成熟的工具或者软件包，2.对于大数据量，一般软件的读取和处理会遇到问题。
使用Python中Keras的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
最近我们被客户要求撰写关于时间序列预测的研究报告。时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。
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。
sas神经网络：构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件
神经网络是一种非常通用的灵活预测模型，可用于解决各种问题，包括分类，降维和回归。
R语言蒙特卡洛计算和快速傅立叶变换计算矩生成函数
对精算科学来说，当我们处理独立随机变量的总和时，特征函数很有趣，因为总和的特征函数是特征函数的乘积。
R语言泊松回归对保险定价建模中的应用：风险敞口作为可能的解释变量
在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。
Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据
在本教程中，我们将讨论一种非常强大的优化（或自动化）算法，即网格搜索算法。
R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测
本文比较了几个时间序列模型，以预测SP 500指数的每日实际波动率。
使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率
采样函数svsample需要其输入数据y是数值向量，而且没有任何缺失值（NA），如果提供其他任何内容，则会报错。
R语言使用Rasch模型分析学生答题能力
几个月以来，我一直对序数回归与项目响应理论（IRT）之间的关系感兴趣。 在这篇文章中，我重点介绍Rasch分析。
R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model
最近我们被客户要求撰写关于时间序列的研究报告。假设有时间序列数据，如下所示。经验表明，目标变量y似乎与解释变量x有关。
Stata 中Mata的st_view函数 – 小心使用！
我经常使用Stata，我认为这是一个很棒的包。几年前的一个很好的补充是Mata语言，一种完全成熟的矩阵编程语言 。我相信Stata的许多内置命令都是用Mata编程的。我一直在使用Mata来编写新的命令 。这篇文章有望帮助其他人避免我所遇到的问题。
R语言实现 Copula 算法建模相依性案例分析报告
copula是将多变量分布函数与其边际分布函数耦合的函数，通常称为边缘。
用R语言实现神经网络预测股票实例
神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。
R语言电信公司churn数据客户流失 k近邻（knn）模型预测分析
A telephone company is interested in determining which customer characteristics are useful for predicting churn, customers who will leave their service.
R语言Copula的贝叶斯非参数估计
R语言Copula的贝叶斯非参数估计
R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型
最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型的研究报告。这只是众多算法之一。这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡洛”，因为它是一种使用“马尔可夫链”（我们将在后面讨论）的“蒙特卡罗”（即随机）方法。
R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例
可以使用逐步回归过程确定多元逻辑回归。此函数选择模型以最小化AIC。
R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测
和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。
多元Copula GARCH 模型时间序列预测
多元Copula GARCH 模型时间序列预测
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