R语言RStan MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据
如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。
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R语言Garch建模常用软件包比较、拟合标准普尔SP 500指数波动率时间序列和预测可视化
我们研究波动聚集，以及使用单变量 GARCH(1,1) 模型对其进行建模。
Python用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据
配置神经网络很困难，因为没有关于如何去做的好的理论。
Python集成学习：自己编写构建AdaBoost分类模型可视化决策边界及sklearn包调用比较
Boosting指的是机器学习元算法系列，它将许多 “弱 “分类器的输出合并成一个强大的 “集合”，其中每个弱分类器单独的错误率可能只比随机猜测好一点。
Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用
这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用。
R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类：训练与结果评估可视化
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。
Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本挖掘新闻组数据集
在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 。
Matlab创建向量自回归（VAR）模型分析消费者价格指数 (CPI) 和失业率时间序列
var对象指定了p阶平稳的多变量向量自回归模型（VAR(p)）模型的函数形式并存储了参数值。
R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据
本文介绍简化模型构建和评估过程。
Python用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGboost、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯模型和Kmeans聚类用户画像
在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上。
R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性
像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行。
Python集成机器学习：用AdaBoost、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化
Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。
MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测
使用 garch 指定一个单变量GARCH（广义自回归条件异方差）模型。
【视频讲解】R语言Kmeans均值聚类和层次聚类：亚洲国家地区生活幸福质量异同可视化分析和选择最佳聚类数
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。
Python 贝叶斯概率推断序列数据概率和先验、似然和后验图可视化
在这篇文章中，我将集中讨论一个给定一个短数据序列的推断概率的例子。
R语言极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）。
R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程
每个动态现象都可以用一个潜过程（Λ(t)）来表征，这个潜过程在连续的时间t中演化。
R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC、马尔可夫转换随机波动率SV模型、粒子滤波、Metropolis Hastings时间序列分析
在这个例子中，我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。
R语言主成分回归（PCR）、 多元线性回归特征降维分析光谱数据和汽车油耗、性能数据
什么是PCR？（PCR = PCA + MLR）
R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据
特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。
【视频讲解】R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资
贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。
R语言因子实验设计nlme拟合非线性混合模型分析有机农业施氮水平
因子实验在农业中非常普遍，它们通常用于测试实验因素之间相互作用的重要性。
R语言用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化
铁和泛酸的极好来源，是澳大利亚、美国和东亚的营养食品资源和农业。100 克鲍鱼可提供超过 20% 的每日推荐摄入量。鲍鱼的经济价值与其年龄呈正相关。因此，准确检测鲍鱼的年龄对于养殖者和消费者确定其价格非常重要。
matlab数据可视化交通流量分析天气条件、共享单车时间序列数据
此示例说明如何使用从传感器获得的数据分析共享单车交通模式， 来预处理带时间戳的数据。数据来自传感器。
matlab用Logistic逻辑回归建模和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC) 方法分析汽车实验数据
此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断。
Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列
在量化金融中，我们学习了各种时间序列分析技术以及如何使用它们。
Python用Beta先验分布推断概率，贝叶斯推断计算和可视化案例
在这篇文章中，我将扩展从数据推断概率的示例，考虑 0 和 1之间的所有（连续）值，而不是考虑一组离散的候选概率。
R语言非线性混合效应 NLME模型(固定效应&随机效应)对抗哮喘药物茶碱动力学研究
最近我们被客户要求撰写关于抗哮喘药物茶碱动力学研究的报告。茶碱数据文件报告来自抗哮喘药物茶碱动力学研究。
R语言平滑算法LOESS局部加权回归、三次样条、变化点检测拟合电视节目《白宫风云》在线收视率
此示例基于电视节目的在线收视率。我们将从抓取数据开始。
【视频讲解】R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析
本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。
Stata广义矩量法GMM面板向量自回归 VAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据
面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。
Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据
T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。
R语言随机波动率(SV)模型、MCMC的Metropolis-Hastings算法金融应用：预测标准普尔SP500指数
在这个例子中，我们考虑随机波动率模型 SV0 的应用，例如在金融领域。
R语言指数平滑法holt-winters分析谷歌Google Analytics博客用户访问时间序列数据
最近我们被客户要求撰写关于谷歌Google Analytics分析的研究报告。在等距时间段内以一系列点获得的数据通常称为时间序列数据。
R语言矩阵特征值分解(谱分解)和奇异值分解(SVD)特征向量分析有价证券数据
作为数据分析的一部分，我们要在有价证券矩阵的操作上做一些工作，只需几行代码。
Python在线零售数据关联规则挖掘Apriori算法数据可视化
关联规则学习 在机器学习中用于发现变量之间的有趣关系。
R语言分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响
分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。
Python面板时间序列数据预测：格兰杰因果关系检验Granger causality test药品销售实例与可视化
时间序列是以固定时间_区间_记录的观察序列。
R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列
在本文中，我们将尝试为苹果公司的日收益率寻找一个合适的 GARCH 模型。
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。
R语言深度学习Keras循环神经网络(RNN)模型预测多输出变量时间序列
递归神经网络被用来分析序列数据。
R语言绘制圈图、环形热图可视化基因组实战：展示基因数据比较
可以使用环状图形展示基因数据比较。可以添加多种图展信息，如热图、散点图等。
R语言用综合信息准则比较随机波动率（SV）模型对股票价格时间序列建模
随机波动率（SV）模型是常用于股票价格建模的一系列模型。
R语言使用限制平均生存时间RMST比较两条生存曲线分析肝硬化患者
在比较性的纵向临床研究中，主要终点往往是发生特定临床事件的时间，如死亡、心衰住院、肿瘤进展等。
R语言Meta分析效应量
进行荟萃分析时，您很可能必须使用通用度量将效果大小计算或转换为效果大小。
Python用决策树分类预测糖尿病和可视化实例
决策树是对例子进行分类的一种简单表示。
R语言社区检测算法可视化网络图：ggplot2绘制igraph对象分析物种相对丰度
我们使用R中的igraph包，产生了网络的图形。
r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化
最近我们被客户要求撰写关于有限正态混合模型在r软件中的实现的研究报告，用于基于模型的聚类、分类和密度估计。
R语言回测交易：根据历史信号/交易创建股票收益曲线
本文介绍如何根据历史信号/交易制作股票曲线。
R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析：颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI）
由于空气污染对公众健康的不利影响，人们一直非常关注。
R语言用假近邻长短期记忆人工神经网络FNN-LSTM模型进行时间序列深度学习预测4个案例
在最近的一篇文章中，我们展示了一个LSTM模型，通过假近邻（FNN）损失进行正则化，可以用来重建一个非线性动态系统。
R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应meta分析心肌梗死数据
最近，我们使用贝叶斯非参数（BNP）混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）推断。
R语言可视化渐近正态性、收敛性：大数定律、中心极限定理、经验累积分布函数
在我们的数理统计课程中，已经看到了大数定律（这在概率课程中已经被证明），证明
R语言计量经济学：工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断
两阶段最小二乘法（2SLS）回归拟合的线性模型是一种常用的工具变量估计方法。
r语言逻辑回归(对数几率回归,Logistic)分析研究生录取数据实例
Logistic回归，也称为Logit模型，用于对二元结果变量进行建模。
R语言实现随机前沿分析SFA、数据包络分析DEA、自由处置包分析FDH和BOOTSTRAP方法
在经济学中，技术效率是指在既定的投入下产出可增加的能力或在既定的产出下投入可减少的能力。
R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图
我们被客户要求使用R库mgcv，用广义加性模型（GAMs）对环境数据进行建模。 WeChat Tencent
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测。
R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系
最近我们被客户要求撰写关于线性混合效应模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。线性混合效应模型与我们已经知道的线性模型有什么不同？
数据感知游客的森林公园游憩需求
“随着社会的进步，人们在改善物质生活的同时开始追求精神生活。
python中的copula：Frank、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化
简单地说，copulas是具有均匀边际的联合分布函数。
R语言Keras用RNN、双向RNNs递归神经网络、LSTM分析预测温度时间序列、 IMDB电影评分情感
在这篇文章中，我们将回顾三种提高循环神经网络的性能和泛化能力的高级方法。
R语言用极大似然和梯度下降算法估计GARCH(p)过程
本文考虑一些ARCH(p)过程，例如ARCH(1)。
Python用稀疏、高斯随机投影和主成分分析PCA对MNIST手写数字数据进行降维可视化
降维是在我们处理包含过多特征数据的大型数据集时使用的，提高计算速度，减少模型大小，并以更好的方式将巨大的数据集可视化。这种方法的目的是保留最重要的数据，同时删除大部分的特征数据。
上海无印良品地理空间分布特征与选址策略可视化研究
本文以上海市无印良品为例，运用定性分析与定量研究相结合的方法，分析了无印良品宏观和微观空间分布特征、区位分析和选址策略，讨论了无印良品对于城市的影响和意义。
Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化
我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）空气污染研究温度对死亡率影响建模应用
环境应激源往往表现出时间上的延迟效应，这就要求使用足够灵活的统计模型来描述暴露-反应关系的时间维度。
