R语言用AR，MA，ARIMA 模型进行时间序列预测
本文讨论用ARIMA模型进行预测。考虑一些简单的平稳的AR（1）模拟时间序列
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R语言广义二次跳跃、非线性跳跃扩散过程转移函数密度的估计及其应用
扩散的意思是过程可以包含布朗运动的成份，甚至写成布朗运动的积分形式。同时，这样的过程可以包含跳跃。
【视频讲解】Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析
最近我们被客户要求撰写关于使用长短期记忆网络（LSTM）来拟合一个不稳定的时间序列的研究报告。
基于机器学习的印度肝脏病诊断分析
肝脏病在早期可能没有任何症状，不容易被察觉，或者症状是模糊的。肝脏病的症状和肝脏病的类型和程度高度相关，肝脏病的一般是通过肝功能测试诊断。
R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型
在本文中，我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。
Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN（K-最近邻）分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户
项目背景：银行的主要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户（存款人）。
R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化
我们在研究工作中使用广义加性模型（GAMs）。mgcv软件包是一套优秀的软件，可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs。
R语言可视化：ggplot2冲积/桑基图sankey分析大学录取情况、泰坦尼克幸存者数据
本文介绍了冲积/桑基图，以及
定义了命名方案和冲积/桑基图的基本组成部分（轴、冲积层、流）。
描述了所识别的冲积/桑基图数据结构。
展示了一些流行的主题。
R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。
SARIMA，神经网络，RNN-LSTM，SARIMA和RNN组合方法预测COVID-19每日新增病例
WeChat Tencent QQ email print 由Enzo Li撰写 开发一个预测模型，根据一
R语言逻辑回归Logistic回归分析预测股票涨跌
本文回答了关于逻辑回归的问题：它与线性回归有什么不同，如何在R中用glm()函数拟合和评估这些模型等等？
约会数据动态可视化分析：R语言使用ggplot和gganimate制作动画图
你知道吗，你可以把普通的静态ggplot图转换成动画图？
R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例
本文中我们用（非）线性混合模型分析藻类数据。这个问题的参数是：已知截距（0日值）在各组和样本之间是相同的。
电力消耗模型构建、分析和预测
某制药公司每年要花费大量的资金在电费上，由于电力公司的业务改革，该药企可以在一年或月开始时向电力公司预购一定数量的电力，如果实际消耗大于该值，则每多消耗一度电要付比以前更多的电费，如果实际上没有消耗这么多，也不会退还多余的电费，因此该公司打算预测未来的电力消耗以节省资金消耗。
R语言高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据
在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。
【视频讲解】R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集
在许多网站上都可以找到一个流行的德国信贷数据集_german_credit_，其中包含了银行贷款申请人的信息。
R语言在地图上绘制月亮图、饼状图数据可视化果蝇基因种群
饼图把一个圆分成多个部分，这些部分的弧长（以及面积）代表一个整体的比例。
在R语言中实现sem进行结构方程建模和路径图可视化
结构方程模型是一个线性模型框架，它对潜变量同时进行回归方程建模。
【视频讲解】R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化
在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR。
R语言多元动态条件相关DCC-MVGARCH、常相关CCC-MVGARCH模型进行多变量股市波动率预测
当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时，我们需要明白，现在不仅要预测单变量波动率元素，还要预测协方差元素。
R语言谱聚类、K-means聚类分析非线性环状数据比较
有些问题是线性的，但有些问题是非线性的。
数据盘点高校新生录取情况
录取情况反映了公众对一所大学水平和实力的认知，是评价一所大学及其专业 “知名度 “的重要指标。
R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断
本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型。
R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据
回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。
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语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例
在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量。
R语言时变波动率和ARCH，GARCH，GARCH-in-mean模型分析股市收益率时间序列
自回归条件异方差（ARCH）模型涉及具有时变异方差的时间序列，其中方差是以特定时间点的现有信息为条件的。
【视频讲解】R语言keras深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）
在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。
Python中LARS和Lasso回归之最小角算法Lars分析波士顿住房数据实例
回归算法最小角回归（LARS）通过高维数据的线性组合提供变量。
R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素
本文与以下两个问题有关。你应该如何在回归中添加虚拟变量？你应该如何解释结果？
R语言混合线性模型、多层次模型、回归模型分析学生平均成绩GPA和可视化
对于不熟悉的人来说，围绕混合模型的术语，特别是跨学科的术语，可能有点令人困惑。你可能遇到的关于这些类型的模型的一些术语包括。
Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类
这个例子展示了如何使用深度学习长短期记忆（LSTM）网络对文本数据进行分类。
R语言资产配置策略量化模型：改进的移动平均线策略动态回测
定量战术资产配置策略（QATAA）模型是使用10个月的移动平均线作为过滤器。
R语言量化：合成波动率指数移动平均策略分析标准普尔500波动率指数(VIX)
本文目标是创建合成波动率指数
R语言中的copula GARCH模型拟合时间序列并模拟分析
在这个文章中，我们演示了copula GARCH方法（一般情况下）。
Python中的多项式回归拟合非线性关系实例
多项式回归是独立x变量和因果y变量之间的非线性关系。
R语言贝叶斯Poisson泊松-正态分布模型分析职业足球比赛进球数
我们介绍贝叶斯分析，这个例子是关于职业足球比赛的进球数。
R语言结构方程SEM中的power analysis 效能检验分析
数学模型的统计评价通常是通过考虑测试统计量来进行的，测试统计量表示观察数据和拟合模型的数据之间的差异。
MATLAB基于贝叶斯模型的随机森林预测方法分析汽车燃油经济性
这个例子展示了如何用Matlab实现贝叶斯优化，使用分位数误差调整回归树随机森林的超参数。
在R语言中拟合扩展的Rasch模型分析试题质量
Rasch 分析是获得客观的、最基本的累加型测量值（兼顾分析模型中的标准误和质量控制如拟合统计值）的一种分析方法，适用于通过随机观测有序、分级类反应获得的数据分析。
R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病
这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。
【视频讲解】R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例
在本文中，我们将用R语言对数据进行线性混合效应模型的拟合，然后可视化你的结果。
R语言实现k-means聚类优化的分层抽样(Stratified Sampling)分析各市镇的人口数据
假设我们需要设计一个抽样调查，有一个完整的框架，包含目标人群的信息（识别信息和辅助信息）。
R语言蒙特卡洛方法：方差分量的Metropolis Hastings（M-H）、吉布斯Gibbs采样比较分析
蒙特卡洛方法利用随机数从概率分布P(x)中生成样本，并从该分布中评估期望值，该期望值通常很复杂，不能用精确方法评估。
R语言有状态依赖强度的非线性、多变量跳跃扩散过程模型似然推断分析股票价格波动
跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段。
R语言分解商业周期时间序列数据：线性滤波器、HP滤波器、Baxter King滤波器、Beveridge Nelson分解等去趋势方法
最近我们被客户要求撰写关于时间序列的研究报告。我们做的第一件事是清除当前环境中的所有变量。这可以通过以下命令进行。
R语言文本挖掘、情感分析和可视化哈利波特小说文本数据
一旦我们清理了我们的文本并进行了一些基本的词频分析，下一步就是了解文本中的观点或情感。这被认为是情感分析，本教程将引导你通过一个简单的方法来进行情感分析。
R语言逻辑回归logistic模型预测泰坦尼克titanic 数据集生还情况
逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法，y=f(x)，当y是一个分类变量时。
R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。
R语言DTW(Dynamic Time Warping) 动态时间规整算法分析时间序列数据和可视化
动态时间规整（DTW,Dynamic time warping,动态时间归整/规整/弯曲）是一种衡量两个序列之间最佳排列的算法。
R语言Bootstrap的岭回归和自适应LASSO回归可视化
使用glmnet软件包中的相关函数对岭回归和lasso套索回归进行分析。
调查数据倾听大学生外卖需求
随着社会经济的发展，饮食生活已经逐渐融入了我们的日常生活世界，每天都不可避免地在 “吃 “的问题上有更多的考虑，吃好、吃多已经不再是我们的烦恼。
R语言聚类有效性：确定最优聚类数分析IRIS鸢尾花数据和可视化
这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。
【视频讲解】Python蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟计算投资组合的风险价值（VaR）
VaR是 “风险价值 “的缩写，是许多公司和银行用来确定其公司内部金融风险水平的工具。风险值是为公司的投资而计算的，也可能是为检查银行或公司所管理的投资组合的风险水平。
R语言投资组合优化求解器：条件约束最优化、非线性规划求解
本文将介绍R中可用于投资组合优化的不同求解器。
R语言多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析
当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 “训练集”）和保留样本（或外样本，或 “测试集”）。
R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集
(a)部分：k-means聚类
使用k-means聚类法将数据集聚成2组。
画一个图来显示聚类的情况
使用k-means聚类法将数据集聚成3组。
画一个图来显示聚类的情况
(b)部分：层次聚类
使用全连接法对观察值进行聚类。
使用平均和单连接对观测值进行聚类。
绘制上述聚类方法的树状图。
R语言用Hessian-free 、Nelder-Mead优化方法对数据进行参数估计
Nelder-Mead方法是最著名的无导数方法之一，它只使用f的值来搜索最小值。过程：
R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据
最近我们被客户要求撰写关于GLM模型的研究报告。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法。
R语言计量经济学：虚拟变量(哑变量)在线性回归模型中的应用
然而，诸如性别、季节、地点等变量则不能用数字来衡量。相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。
Python风险价值计算投资组合VaR（Value at Risk ）、期望损失ES（Expected Shortfall）
Python计算获得多资产投资组合的风险度量。
R语言用相关网络图可视化分析汽车配置和饮酒习惯
我们经常使用的一个关系性指标是相关性。通过可以利用数据框架和绘图来帮助探索相关关系。
R语言 PCA(主成分分析)，CA(对应分析)夫妻职业差异和马赛克图可视化
主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法。
R语言公交地铁路线进出站数据挖掘网络图可视化
对于庞大的公交地铁路线信息的数据挖掘，一般软件遇到的问题主要有两点：1.对于文本信息的挖掘，特别是中文词汇的挖掘，缺乏成熟的工具或者软件包，2.对于大数据量，一般软件的读取和处理会遇到问题。
MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据
这个例子说明了一个函数拟合的神经网络如何根据测量结果来估计脂肪百分比。
【视频讲解】R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化
关联规则挖掘是一种无监督的学习方法，从交易数据中挖掘规则。
R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型
Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）在给定的模型上执行正则化和变量选择。
