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R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量

传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息,但不允许客户包含其他可能相关的信息。

Python随机波动模型Stochastic volatility,SV随机变分推断SVI分析标普500指数股票价格时间序列数据波动性可视化

随机波动模型(Stochastic volatility models)经常被客户用来对股票价格随时间的变动性进行建模。

R语言非线性回归和广义线性模型:泊松回归、伽马回归、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂锻炼钠摄入数据

我们使用广义线性模型(Generalized Linear Models,简称GLM)来研究客户的非正态数据,并探索非线性关系。

R语言非线性方程数值分析生物降解、植物生长数据:多项式、渐近回归、负指数方程、幂函数曲线、米氏方程、逻辑曲线、Gompertz、Weibull曲线

在选择最佳拟合实验数据的方程时,可能需要一些经验。当我们没有文献信息时该怎么办?

R语言分析糖尿病数据:多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box’s M检验可视化

Reaven和Miller(1979)研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本。

 
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