Category Archives: 计算机科学与技术

R语言非参数方法：使用核回归平滑估计和K-NN(k近邻算法)分类预测心脏病数据

By tecdat4月 13, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术K-NN, k近邻, R语言, 分类, 回归, 平滑估计, 心脏病, 心脏病数据, 数据, 核回归, 核方法, 算法, 非参数, 非参数方法, 预测

本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。

matlab使用分位数随机森林（QRF）回归树检测异常值

By tecdat4月 12, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术matlab, QRF, 分位数, 去除异常值, 回归, 回归树, 异常, 异常值, 异常值处理, 异常值检测, 随机森林

这个例子展示了如何使用分位数随机林来检测异常值。

R语言arima，向量自回归（VAR），周期自回归(PAR)模型分析温度时间序列

By tecdat4月 9, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, PAR, R语言, VaR, 向量自回归, 周期自回归, 时间序列, 温度

至少有两种非平稳时间序列：具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列（称为单整时间序列）。

R语言和Stan,JAGS：用rstan,rjag建立贝叶斯多元线性回归预测数据

By tecdat4月 7, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术JAGS, rjag, Rstan, stan, 回归, 多元, 线性回归, 贝叶斯, 预测

本文将介绍如何在R中做贝叶斯回归分析，R中有不少包可以用来做贝叶斯回归分析，比如最早的（同时也是参考文献和例子最多的）R2WinBUGS包。

R语言信用风险回归模型中交互作用的分析及可视化

By tecdat4月 6, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术交互, 交互作用, 信用, 信用风险, 可视化, 回归

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)。

【视频讲解】Python和R语言使用指数加权平均(EWMA)，ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列

By tecdat4月 1, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 特色视频, 计算机科学与技术arima, EWMA, python, R, 指数加权平均, 时间序列, 自回归移动平均模型, 预测

本文学习创建时间序列预测的步骤，关注Dickey-Fuller检验、指数加权平均(EWMA)和ARIMA（自回归移动平均）模型，从理论上学习这些概念以及它们在python和R中的实现。

R语言时间序列平稳性几种单位根检验（ADF，KPSS，PP）及比较分析

By tecdat3月 30, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术ADF, KPSS, PP, 单位根, 单位根检验, 平稳性, 时间序列, 检验

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 μ是

R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型

By tecdat3月 29, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术R语言, 回归, 多元线性回归, 工资, 线性回归, 贝叶斯, 预测

在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解。

【视频讲解】R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法

By tecdat3月 26, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 特色视频, 计算机科学与技术bootstrap, R语言, 估计, 回归, 线性回归, 置信区间, 预测

我们知道参数的置信区间的计算，这些都服从一定的分布(t分布、正态分布），因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。

R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析

By tecdat3月 25, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LASSO, 回归, 多项式回归, 岭回归, 自适应, 逻辑回归

正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。

Python用ARIMA和SARIMA模型预测销量时间序列数据

By tecdat3月 24, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, python, SARIMA, 时间序列, 预测

最近我们被客户要求撰写关于预测销量时间序列的研究报告。指数平滑模型是基于对数据趋势和季节性的描述，而ARIMA模型则是为了描述数据的自相关性。

R语言分段线性回归分析预测车辆的制动距离

By tecdat3月 23, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术分段线性回归, 制动距离, 回归, 线性回归, 车辆, 预测

分段回归( piecewise regression )，顾名思义，回归式是“分段”拟合的。

R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例

By tecdat3月 22, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术MCMC, Metropolis-Hastings, 贝叶斯, 贝叶斯推断, 采样, 采样算法

任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。

R语言时变面板平滑转换回归模型TV-PSTR分析债务水平对投资的影响

By tecdat3月 19, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术PSTR, R语言, TV-PSTR, 债务, 投资, 时变, 时变面板平滑转换回归, 面板平滑转换回归, 面板平滑转换回归模型

最近我们被客户要求撰写关于面板平滑转换回归(PSTR)的研究报告。建模过程包括三个阶段：表述，估计和评估。当采用两种状态时，单转换函数PSTR模型具有两个变量：

R语言线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例

By tecdat3月 18, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术可视化, 回归, 影响, 房价, 时间序列

房价有关的数据可能反映了中国近年来的变化：

R语言惩罚logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量选择的分类模型案例

By tecdat3月 17, 2021医药生物, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LASSO, Logistic, 分类, 变量选择, 回归, 岭回归, 惩罚l, 模型, 逻辑回归, 高维

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang

【视频讲解】R语言极值理论EVT：基于GPD模型的火灾损失分布分析

By tecdat3月 16, 2021数理统计, 特色视频, 经济, 计算机科学与技术, 金融EVT, GPD, R语言, 损失, 损失分布, 极值理论

极值理论关注风险损失分布的尾部特征,通常用来分析概率罕见的事件,它可以依靠少量样本数据,在总体分布未知的情况下,得到总体分布中极值的变化情况,具有超越样本数据的估计能力。

R语言用普通最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类

By tecdat3月 15, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术GAM, Logistic, ols, R语言, 分类, 广义相加模型, 标准最小二乘, 样条函数, 逻辑回归

本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍。

【视频讲解】R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例

By tecdat3月 12, 2021医药生物, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 特色视频, 计算机科学与技术DLNM, R语言, 分布滞后非线性模型, 发病率, 死亡率, 空气污染

本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联。

R语言基于温度对城市层次聚类、kmean聚类、PCA主成分分析和Voronoi图可视化

By tecdat3月 11, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术kmean, kmean聚类, PCA, R语言, Voronoi, Voronoi图, 主成分分析, 可视化, 城市, 层次聚类, 温度, 聚类

最近我们被客户要求撰写关于聚类技术的研究报告。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。

R语言分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）分析时间序列数据

By tecdat3月 10, 2021医药生物, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术DLM, DLMs, DLNM, DLNMs, R语言, 分布滞后线性, 时间序列, 非线性模型

本文演示了在时间序列分析中应用分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）。

R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据

By tecdat3月 9, 2021医药生物, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术CO2, GAM, R语言, 广义相加模型, 数据, 预测

环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述。<

R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归

By tecdat3月 8, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术GAM, ols, R语言, 广义相加模型, 普通最小二乘

这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。

R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据

By tecdat3月 5, 2021医药生物, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术glm, LASSO, MCP, R语言, SCAD, 前列腺, 非凸惩罚函数回归

本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归，GLM和Cox回归模型的正则化

SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型

By tecdat3月 4, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术ANN, Iris, SAS, 人工神经网络, 神经网络, 鸢尾花

人工神经网络最初是由研究人员开发的，他们试图模仿人脑的神经生理学。

Python | ARIMA时间序列预测模型

By tecdat3月 3, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, python, 时间序列, 预测

时间序列被定义为一系列按时间顺序索引的数据点。时间顺序可以是每天，每月或每年。

Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测

By tecdat3月 2, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融EGARCH, GARCH, GJR-GARCH, python, 模拟, 股价, 股市, 蒙特卡洛, 预测

预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务。

R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model

By tecdat2月 26, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术mixed effect model, R语言, 可视化, 混合效应, 混合效应模型

最近我们被客户要求撰写关于混合效应模型的研究报告。我们已经学习了如何处理混合效应模型。

R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型

By tecdat2月 24, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术回归, 多项式回归, 局部回归, 平滑样条, 核平滑, 线性, 线性模型

当线性假设无法满足时，可以考虑使用其他方法。

拓端tecdat荣获腾讯云+社区年度最佳作者奖

By tecdat2月 23, 2021大数据部落, 机器学习, 计算机科学与技术arima, tecdat, 拓端, 拓端数据, 社区, 腾讯, 腾讯云

回首不平凡的2020年，技术力量越来越受到重视，技术从业者的责任也越来越重大。

ARIMA模型预测CO2浓度时间序列-python实现

By tecdat2月 22, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, CO2, python, 时间序列, 预测

时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值，时间序列可用于预测经济，天气的趋势。

Python中的Lasso回归之最小角算法LARS

By tecdat2月 20, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LARS, LASSO, python, 回归, 最小角算法

假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定。

R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测

By tecdat2月 18, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术RNN, R语言, 时间序列, 温度, 神经网络, 递归神经网络, 预测

在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。

R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列

By tecdat2月 8, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术R语言, 文章标签： R语言混合时间预测时间序列点估计, 神经网络, 车辆, 车辆数量, 预测

具有单个隐藏层和滞后输入的前馈神经网络，可以用于预测单变量时间序列。

【视频讲解】R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩

By tecdat2月 5, 2021大数据部落, 教育学, 数理统计, 机器学习, 特色视频, 计算机科学与技术BP, R语言, 学生成绩, 模型, 神经网络

在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型。

R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化

By tecdat2月 3, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Markov, Markov Chain, MCMC, Metropolis- Hasting, R语言, 蒙特卡洛, 贝叶斯, 采样, 马尔可夫链

如果您可以写出模型的似然函数，则 Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分（即MCMC ）。

R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM

By tecdat2月 2, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融RSI, R语言, svm, 交易, 支持向量机, 策略, 量化, 量化交易

机器学习算法可用于找到最佳值来交易您的指标。

移动广告中基于点击率的数据策略

By tecdat2月 1, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术APP, 广告, 数据, 数据策略, 移动, 移动广告

在移动广告领域，移动APP广告因其独特的价值而受到广告商的青睐。

matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类

By tecdat1月 28, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LSTM, matlab, uci, uci数据, 分类, 序列数据, 时间序列数据, 神经网络, 长短期记忆模型, 长短期记忆网络

本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类。

R语言RStan贝叶斯示例：重复试验模型和种群竞争模型Lotka Volterra

By tecdat1月 27, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Lotka Volterra, Rstan, R语言, 种群竞争模型, 贝叶斯, 贝叶斯估计, 贝叶斯推断, 重复试验模型

Stan是一种用于指定统计模型的概率编程语言。Stan通过马尔可夫链蒙特卡罗方法（例如No-U-Turn采样器，一种汉密尔顿蒙特卡洛采样的自适应形式）为连续变量模型提供了完整的贝叶斯推断。

R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计

By tecdat1月 25, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术MCMC, Metropolis-Hastings, R语言, 回归, 贝叶斯, 采样

MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。

使用Python中Keras的LSTM递归神经网络进行时间序列预测

By tecdat1月 21, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Keras, LSTM, python, 时间序列, 递归神经网络, 预测

最近我们被客户要求撰写关于时间序列预测的研究报告。时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。

在Python和R中使用交叉验证方法提高模型性能

By tecdat1月 20, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术python, R, 交叉验证, 模型性能

模型表现差异很大的可能原因是什么？换句话说，为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性？

R语言多元逐步回归模型分析房价和葡萄酒价格：选择最合适的预测变量

By tecdat1月 18, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术R语言, 回归, 多元逐步回归, 房价, 葡萄酒, 逐步回归

包含更多的预测变量不是免费的：在系数估算的更多可变性，更难的解释以及可能包含高度依赖的预测变量方面要付出代价。

matlab用高斯曲线拟合模型分析疫情数据

By tecdat1月 13, 2021可视化和设计, 地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术COVID-19, matlab, 拟合, 模型, 疫情, 高斯, 高斯曲线

随着新型冠状病毒COVID-19的威胁遍及世界，我们生活在一个日益担忧的时代，本文用matlab分析COVID-19数据集。

R语言自然语言处理（NLP）：情感分析新闻文本数据

By tecdat1月 8, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术nlp, R语言, 情感分析, 文本, 文本情感分析, 文本挖掘, 新闻文本数据, 自然语言处理

本文对R中的文本内容进行情感分析。此实现利用了各种现有的字典，此外，还可以创建自定义词典。自定义词典使用LAS

R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析

By tecdat1月 7, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术nba, R语言, SOM, 球员, 神经网络, 聚类, 自组织映射, 自组织映射神经网络

自组织映射（SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式。 &

R语言:逻辑回归ROC曲线对角线分析过程及结果

By tecdat1月 6, 2021大数据部落, 机器学习, 计算机科学与技术ROC, ROC曲线, R语言, 回归, 逻辑回归

之前我们讨论了使用ROC曲线来描述分类器的优势，有人说它描述了“随机猜测类别的策略”。

bilibili视频流量数据潜望镜

By tecdat1月 6, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术bilibili, 数据, 流量数据, 视频数据, 视频流量

最新研究表明，中国有超过7亿人在观看在线视频内容。

R语言分位数回归预测筛选有上升潜力的股票

By tecdat1月 5, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, 分位数, 分位数回归, 回归, 股票

现在，分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。

R语言用ARIMA模型预测巧克力的兴趣趋势时间序列

By tecdat12月 28, 2020大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, R语言, 兴趣, 巧克力, 时间序列, 模型, 趋势, 预测

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R语言实现LASSO回归——自己编写LASSO回归算法

By tecdat12月 28, 2020大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术LASSO, LASSO回归, 回归

这篇文章中我们可以编写自己的代码来计算套索(lasso)回归

R语言泊松Poisson回归模型预测人口死亡率和期望寿命

By tecdat12月 25, 2020保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术Poisson, R语言, 人口死亡率, 回归, 期望寿命, 死亡率, 泊松, 泊松Poisson回归

本文我们讨论了期望寿命的计算，人口统计模型的起点是死亡率表。

R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化

By tecdat12月 25, 2020可视化和设计, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术R语言, 可视化, 复杂网络, 社区检测, 聚类

为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集。

R语言使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分

By tecdat12月 24, 2020可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术R语言, SOM, 可视化, 客户细分, 无监督, 聚类, 自组织映射神经网络

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。

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

By tecdat12月 18, 2020大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术GAM, Poisson, R语言, 回归, 样条曲线, 泊松, 泊松Poisson回归, 预测

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ARIMA集成模型预测时间序列分析

By tecdat12月 17, 2020大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, R语言, 时间序列, 集成模型, 预测

本文我们使用4个时间序列模型对每周的温度序列建模。

R语言分位数回归Quantile Regression分析租房价格数据

By tecdat12月 16, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Quantile Regression, R语言, 价格, 分位数, 分位数回归, 回归, 数据, 租房, 租房价格

本文想在R软件中更好地了解分位数回归优化。在查看分位数回归之前，让我们从样本中计算中位数或分位数。

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

By tecdat12月 15, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 机械工程及自动化, 电气工程及自动化, 计算机科学与技术GAM, R语言, SARIMA, SARIMAX, 分位数回归, 回归, 指数平滑, 时间序列, 样条曲线, 电力负荷, 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语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析

By tecdat12月 10, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融GARCH, R语言, 价格, 分析, 回归, 模型, 股票

为了找出影响价格波动的主要因素，我们使用逐步回归法来剔除一些对于应变量即把对价格影响很小的自变量剔除出我们的模型

R语言混合图形模型MGM的网络可预测性分析

By tecdat12月 9, 2020医药生物, 可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术MGM, R语言, 可预测性, 混合图形模型, 网络, 预测

网络模型已经成为抽象复杂系统，是深入了解许多科学领域中观测变量之间的关系模式的流行方法。

广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者

By tecdat12月 8, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术GAM, glm, R语言, 广义可加模型, 广义线性模型, 泰坦尼克号, 预测

本文通过R语言建立广义线性模型(GLM)、多项式回归和广义可加模型（GAM）来预测谁在1912年的泰坦尼克号沉没中幸存下来。

数据观察“双十一”网购新常态

By tecdat12月 4, 2020信息管理与信息系统, 可视化和设计, 数理统计, 计算机科学与技术双十一, 报告, 数据, 新常态, 网购

在国内疫情稳定的新常态下，“双十一”点燃了消费者的购物热情，在购物热潮中，消费热点、消费者理念与行为将出现哪些变化？

R语言逻辑回归分析连续变量和分类变量之间的“相关性“

By tecdat12月 4, 2020数理统计, 计算机科学与技术R语言, 分类变量, 回归, 相关性, 连续变量, 逻辑回归

比如说分类变量为是否幸存、是因变量，连续变量为年龄、是自变量，这两者可以做相关分析吗？两者又是否可以做回归分析？

【视频讲解】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析

By tecdat12月 3, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 特色视频, 计算机科学与技术CNN, R语言, 卷积神经网络, 回归, 深度学习, 神经网络

当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。

R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归

By tecdat12月 2, 2020大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术B-spline Curves, B样条曲线, R语言, 回归, 多项式, 样条曲线

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。

R语言方差分析（ANOVA）学生参加辅导课考试成绩差异

By tecdat12月 1, 2020大数据部落, 教育学, 数理统计, 计算机科学与技术ANOVA, R语言, 学生

方差分析是一种常见的统计模型，顾名思义，方差分析的目的是比较平均值。 WeChat Tencent QQ em

R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷时间序列数据

By tecdat11月 27, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, R语言, 多项式回归, 数据, 时间序列, 电力消耗, 电力负荷, 电力负荷预测

根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。

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