R语言区间数据回归分析
回归分析是一种十分常见的数据分析方法,通过观测数据确定变量间的相互关系。传统回归分析以点数据为研究对象,预测结果也是点数据,而真实数据往往在一定范围内变动的。
回归分析是一种十分常见的数据分析方法,通过观测数据确定变量间的相互关系。传统回归分析以点数据为研究对象,预测结果也是点数据,而真实数据往往在一定范围内变动的。
每次我们在应用计量经济学课程中遇到实际应用时,我们都要处理类别变量。
我们已经看到了如何考虑风险敞口,计算包含风险敞口的多个数量(经验均值和经验方差)的非参数估计量。让我们看看如果要对二项式变量建模。
公司必须使用细分技术才能生存。现在,问题在于,我们不能确定指数衰减是溢价随年龄变化的正确方法。一种替代方法是使用非参数技术来可视化年龄对索赔频率的真实影响。
这里的想法是使距离最大化:想法是区分,所以我们希望样本尽可能不独立。要计算基尼系数。
通常,我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。
当我们要为预测提供一个置信区间时,建议您为预测器确定置信区间参数的估计和潜在值的置信区间。
在之前的课堂上,我们已经看到了如何可视化多元回归模型(带有两个连续的解释变量)。
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。
我们进行了MIDAS回归分析,以预测季度GDP增长以及每月非农就业人数的增长。
我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断。
最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样的研究报告。
在这篇文章中,我将从一个基本的线性模型开始,然后从那里尝试找到一个更合适的线性模型。 由于空气质
尽管线性模型是最简单的机器学习技术之一,但它们仍然是进行预测的强大工具。
R语言中回归和分类模型选择的性能指标
本文使用模拟数据比较了标准最小二乘法和lasso回归。
R语言中小样本违反异方差性的线性回归
R语言异方差回归模型建模:用误差方差解释异方差
R语言使用二进制回归将序数数据建模为多元GLM
今天的主题是Stata中的治疗效果。 我们将讨论四种治疗效果估计量:
RA:回归调整
IPW:逆概率加权
IPWRA:具有回归调整的逆概率加权
AIPW:增强的逆概率加权
R语言中的Theil-Sen回归分析
R语言关于回归系数的解释
在本课程中,我们将考虑一些线性模型的替代拟合方法,除了通常的 普通最小二乘法。
在这里,我们放宽了流行的线性技术的线性假设。
R语言逻辑回归、方差分析 、伪R平方分析
我从马里兰州生物流调查中提取了一些数据,以进行多元回归分析。
R语言对回归模型进行协方差分析
本文将使用三种方法使模型适合曲线数据:1)多项式回归;2)用多项式样条进行B样条回归;3) 进行非线性回归。
R语言相关分析和稳健线性回归分析
向量自回归(VAR)模型的一般缺点是,估计系数的数量与滞后的数量成比例地增加。
脉冲响应分析是采用向量自回归模型的计量经济学分析中的重要一步。
自从Sims(1980)发表开创性的论文以来,向量自回归模型已经成为宏观经济研究中的关键工具。
R语言可视化探索BRFSS数据并逻辑回归Logistic回归预测中风
R语言对BRFSS数据探索回归数据分析
主成分回归(PCR)的方法 本质上是使用第一个方法的普通最小二乘(OLS)拟合来自预测变量的主成分(PC)。
偏最小二乘回归是一种回归形式 。
使用交叉验证为多项式选择最佳次数。选择了什么程度,这与使用进行假设检验的结果相比如何ANOVA?对所得多项式拟合数据进行绘图。
回归分析与相关分析的区别和联系
澳大利亚在2008 – 2009年全球金融危机期间,政府发布了一揽子刺激计划,其中包括2008年12月的现金支付,恰逢圣诞节支出。
使用R和Python进行分析的主要好处之一是,它们充满活力的开源生态系统中总是有新的和免费提供的服务。
VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说,它们不是建立在一些经济学理论的基础上,这些理论强加了方程式的理论结构。假设每个变量都影响系统中的其他变量,这使得估计系数的直接解释变得困难。尽管如此,VAR在几种情况下都很有用:
R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归
在逻辑回归中,我们将二元因变量Y_i回归到协变量X_i上。
验证回归模型的首选方法是模拟来自它们的数据,并查看模拟数据是否捕获原始数据的相关特征。
在最近的一篇文章中,我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器,用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。
本文使用R语言进行stan泊松回归Poisson regression。
R语言使用 LOWESS技术图分析逻辑回归中的函数形式
R语言ROC曲线下的面积 – 评估逻辑回归中的歧视
在这篇文章中,我们将看一下Poisson回归的拟合优度测试。
R语言在逻辑回归中求R square R方
stata具有异方差误差的区间回归
R语言用于线性回归的稳健方差估计
R方和线性回归拟合优度
可以从许多统计软件包中运行Stan。到目前为止,我一直在从R运行Stan。
R语言岭回归ridge regression分析住房价格报告
在依赖模型得出结论或预测未来结果之前,我们应尽可能检查我们假设的模型是否正确指定。
本文展示了R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI,NRI指标 的例子。
matlab利用PLSR和支持向量回归分析红树林叶面化学的高光谱分析
此示例显示如何用R语言进行特征选择——逐步回归
Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型
为了方便起见,这些模型通常简称为TAR模型。这些模型捕获了线性时间序列模型无法捕获的行为,例如周期,幅度相关的频率和跳跃现象。
贝叶斯分析的许多介绍使用相对简单的教学实例 。虽然这可以很好地介绍贝叶斯原理,但将这些原则扩展到回归并不是直截了当的。
python用线性回归预测股票价格
只要有金融经济学家,金融经济学家一直在寻找能够预测股票收益的变量。
通过对用电负荷进行聚类,我们可以提取典型负荷曲线,提高随后的用电量预测的准确性。
R语言中的偏最小二乘PLS回归算法
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