SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型
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。
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Python | ARIMA时间序列预测模型
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
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。
数据分析促进白血病预测诊断
2019年,全球八个主要国家的18岁以上男女共诊断出72,164例急性髓细胞白血病(AML)。
【视频讲解】R语言中生存分析模型与时间依赖性ROC曲线可视化
人们通常使用接收者操作特征曲线（ROC）进行二元结果逻辑回归。但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。
R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model
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语言建模收入不平等：分布函数拟合及洛伦兹曲线(Lorenz curve)
洛伦兹曲线来源于经济学，用于描述社会收入不均衡的现象。
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
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
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。
R语言ARIMA，SARIMA预测道路交通流量时间序列分析:季节性、周期性
本文从实践角度讨论了季节性单位根。
ARIMA模型预测CO2浓度时间序列-python实现
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
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Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合
本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，因子模型的实现和使用。
R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测
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语言基于线性回归的资本资产定价模型（CAPM）
资本资产定价模型（CAPM） 是用于确定是否在一个特定资产的投资是值得的。
R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模
本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。
R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列
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
在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型。
Matlab马尔可夫区制转换动态回归模型估计GDP增长率
本文估计实际GDP增长率的两状态Markov区制转换动态回归模型 。
R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化
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
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
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
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
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Copula函数股市相关性建模：模拟Random Walk(随机游走)
在引入copula时，大家普遍认为copula很有趣，因为它们允许分别对边缘分布和相依结构进行建模。
R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计
MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。
stata马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率
过程会随着时间的推移而发展，结果会发生变化。
使用Python中Keras的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
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
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语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH模型的研究报告。工业指数（DIJA）的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。
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
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。
R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究
有人已经表示有必要在战术资产配置（Tactical Asset Allocation, 简称TAA）策略中使用共同基金而不是ETF。
matlab用高斯曲线拟合模型分析疫情数据
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HAR和HEAVY模型分析高频金融数据波动率
最近我们被客户要求撰写关于分析高频金融数据波动率的研究报告。在学术界和金融界，分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。
R语言:逻辑回归ROC曲线对角线分析过程及结果
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
最新研究表明，中国有超过7亿人在观看在线视频内容。
R语言最优化问题中的共轭函数
在回归模型研究中，我们将讨论优化，而经典工具就是所谓的共轭。给定函数f：Rp→R，其共轭值为函数f ⋆：Rp→R使得
R语言分位数回归预测筛选有上升潜力的股票
现在，分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。
使用R语言做极大似然估计实例
在普遍的理解中，最大似然估计是使用已知的样本结果信息来反向推断最有可能导致这些样本结果的模型参数值！
R语言ROC曲线评价分类器的好坏
本文将使用一个小数据说明ROC曲线，其中n = 10个观测值，两个连续变量x_1和x_2，以及二元变量y∈{0,1}。
R语言Fisher检验探究地区间公寓价格的关系
本文使用波兰公寓价格数据说明Fisher检验。
如何在R语言中建立六边形矩阵热图heatmap可视化
这是一个六边形热图可视化程序，主要用到的知识RColorBrewer，fields,也就是R中的可视化绘图库。
【视频讲解】R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格
时间序列分析是统计学中的一个主要分支，主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值。时序分析有两种方法，即频域和时域。
R语言实现LASSO回归——自己编写LASSO回归算法
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语言混合正态分布极大似然估计和EM算法
为了在统计过程中发现更多有趣的结果，我们将解决极大似然估计没有简单分析表达式的情况。
R语言泊松Poisson回归模型预测人口死亡率和期望寿命
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语言使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分
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语言分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）建模
本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）的建模。
R语言动量交易策略分析调整后股市数据
用于动量策略中所谓的动量（Momentum），是指某一对象所具有的一种倾向于保持其原有属性或特征的性质，也可以简单理解成一种惰性（Inertia）。
R语言对Hull White短期利率模型仿真
在这篇文章中，我使用 R 建立著名的Hull-White利率模型并进行仿真。
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ARIMA集成模型预测时间序列分析
本文我们使用4个时间序列模型对每周的温度序列建模。
Excel中计算票面利率Coupon Rate
票息率公式用于计算债券的票息率，根据该公式，债券的票息率将通过将年度票息支付总额除以债券的票面价值，然后乘以 100得出结果。
R语言分位数回归Quantile Regression分析租房价格数据
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
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语言多项式线性模型：最大似然估计二次曲线
“应用线性模型”中，我们打算将一种理论（线性模型理论）应用于具体案例。
R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析
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
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
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。
R语言对股票风险“溃疡指数”（ Ulcer Index）曲面图可视化
目标函数的平滑度对于优化的成功至关重要。可视化目标函数是一种检查平滑度的简便方法。
【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
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
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语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷时间序列数据
根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。
