R语言信用风险回归模型中交互作用的分析及可视化
多元统计分析中,交互作用是指某因素作用随其他因素水平的不同而不同,两因素同时存在是的作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或之积(相乘交互作用)。
多元统计分析中,交互作用是指某因素作用随其他因素水平的不同而不同,两因素同时存在是的作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或之积(相乘交互作用)。
房价有关的数据可能反映了中国近年来的变化:
为了说明层次聚类技术和k-均值,我使用了了城市温度数据集,其中包括几个城市的月平均气温。
人们通常使用接收者操作特征曲线(ROC)进行二元结果逻辑回归。但是,流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。
本文使用数据集,用于探索草食动物种群对珊瑚覆盖的影响。
这是一个六边形热图可视化程序,主要用到的知识RColorBrewer,fields,也就是R中的可视化绘图库。
为了用R来处理网络数据,我们使用婚礼数据集。
自组织映射神经网络(SOM)是一种无监督的数据可视化技术,可用于可视化低维(通常为2维)表示形式的高维数据集。
目标函数的平滑度对于优化的成功至关重要。可视化目标函数是一种检查平滑度的简便方法。
随着越来越多的数据被数字化,获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域。
本文在股市可视化中可视化相关矩阵 :最小生成树
在现实世界中,我们的生活受到大量网络的支配。网络流可以表示很多模型,比如管道中的石油、高压线中电流,或者计算机网络中的数据。
本示例说明如何创建并可视化Markov链模型的结构和演化 。
Excel提供了相当广泛的功能来创建图形,即Excel所谓的 图表。您可以通过选择插入>图表来访问Excel的图表功能 。
如何使用蒙特卡洛模拟来推导随机变量可能的分布,我们回到统计数据(无协变量)进行说明。
至少在统计学的角度上,要评估一个投资组合是否最优是很困难的。
R语言提供了丰富的功能,可用于绘制R中的时间序列数据。
在精算科学和保险费率制定中,考虑到风险敞口可能是一场噩梦。不知何故,简单的结果是因为计算起来更加复杂,只是因为我们必须考虑到暴露是一个异构变量这一事实。
上周在 非人寿保险课程中,我们了解了广义线性模型的理论
这周,我在http://waitbutwhy.com/上发现了一张图片 ,它代表了典型的人类生活
布丰投针是几何概率领域中最古老的问题之一。它最早是在1777年提出的。
我们使用MATLAB解决以下Lorenz初始值问题
最近我们一直在探索空间数据。事实证明,有一些很棒的R包可用于可视化此类数据。
在某些情况下,你可能希望通过在每帧中添加数据并保留先前添加的数据来进行动画处理。
R语言数据可视化分析案例:探索BRFSS数据数据分析报告
R语言在BRFSS数据中可视化分析探索糖尿病的影响因素
R语言可视化探索BRFSS数据并逻辑回归Logistic回归预测中风
本文展示如何用R语言动态图可视化:如何、创建具有精美动画的图。
我们制作了以下图表,显示了2016年世界各国的人均GDP,出生时的期望寿命和人口。
我尝试使用Latent Dirichlet分配LDA来提取一些主题。 本教程以自然语言处理流程为特色,从原始数据开始,准备,建模,可视化论文。
神经网络一直是迷人的机器学习模型之一
维度降低有两个主要用例:数据探索和机器学习。
本文使用R语言对mtcar数据进行相关矩阵分析及其可视化
偶尔我想在R中的图表旁边绘制一个表格,例如,以显示图表本身的摘要统计数据。
R语言ggplot2 对Facebook用户数据可视化分析
世界上超过3.5%的人口正在移动,被视为国际移民。
生存分析对应于一组统计方法,用于调查感兴趣事件发生所花费的时间。
Iris鸢尾花数据集,内容摘自百度百科:Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。
SAS高级ODS图形:PROCSGPLOT,BY组和SG注释
与Rshiny相关的主要原因是它的内置交互性。我希望用户只是将鼠标悬停在数据上,然后看到一段描述上一年变化的文字。
R语言推特twitter转发可视化分析,包含关键词“生物信息学”的推文示例
我们将首先介绍主题建模和t-SNE,然后将这些技术应用于两个数据集:20个新闻组和推文。
用excel来构建柯布-道格拉斯Cobb-Douglas生产函数的可视化
本文的目的是对如何在R中进行生存分析进行简短而全面的评估。
汽车共享”最早出现于上个世纪四十年代的瑞士,他们发明了“自驾车合作社”,后来日本、英国等国争相效仿,但都未形成规模。