Python、R语言南方电网、电力负荷数据多模型构建：分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA与预测实践
在数字经济浪潮席卷全球的当下，电力行业正经历着从传统运营模式向数据驱动型模式的深刻变革。
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R语言样条曲线分段线性回归模型piecewise regression估计个股beta值分析收益率数据
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。
R语言样条曲线、泊松回归模型估计女性直肠癌患者标准化发病率（SIR）、标准化死亡率（SMR）
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。
R语言用样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化
Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，也就是一种集成分类方法（Ensemble Method）。
R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量
我根据泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型对一个十字路口的骑自行车者的数量进行预测
R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测
电力负荷预测是电网规划的基础，其水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。
R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归
我们首先讨论多项式回归，进一步，我们会想到分段线性或分段多项式函数，可能还有附加的连续性约束，这些是样条曲线回归的基础。
