matlab利用PLSR和支持向量回归分析红树林叶面化学的高光谱分析
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随机过程对定量融资的许多方面都很有用,包括但不限于衍生品定价,风险管理和投资管理。
A telephone company is interested in determining which customer characteristics are useful for predicting churn, customers who will leave their service.
r语言ggplot2误差棒图快速指南
世界上超过3.5%的人口正在移动,被视为国际移民。
此示例显示如何用R语言进行特征选择——逐步回归
生存分析对应于一组统计方法,用于调查感兴趣事件发生所花费的时间。
本文是我们通过时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究示例。
R语言markov switching model马尔可夫转换分析研究水资源
对商业周期的分析需要提取时间序列的周期性成分,该时间序列通常也受到诸如潜在趋势或噪声等其他因素的影响。
研究煤矿隐患数据的挖掘以实现海量隐患数据的有效利用,在分析矿山数据挖掘枝术和煤矿隐患数据特点的基础上,提出煤矿隐患数据挖掘是矿山数字化的重要组成部分
在这篇文章中,我们看看什么是渠道归因,以及它如何与马尔可夫链的概念联系起来。
最近我们被客户要求撰写关于2SLS的研究报告。
R语言通过WinBUGS对MGARCH和MSV模型进行贝叶斯估计和比较
维度规约(降维)算法在WEKA中应用
R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟
在这篇文章中,我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation(LDA)的lda Python包的安装和基本用法。
在本文中,我们通过一个名为WinBUGS的免费贝叶斯软件,可以很容易地完成基于似然的多变量随机波动率(SV)模型的估计和比较。
R语言中实现层次聚类模型
R语言数据的收益率和可能的波动性交易
R中针对高频数据的添加包highfrequency,用于组织高频数据, 高频数据的清理、整理,高频数据的汇总,使用高频数据建立相关模型 都非常方便。但是其中数据输入的过程中,会使用到包里的函数convert()。该函数支持三类的高频数据:
已有大量关于预测高频波动的文献,但大多数仅根据统计误差评估预测。
R语言聚类算法的应用实例
在本文中,我们将在贝叶斯框架中引入回归建模,并使用PyMC3 MCMC库进行推理。
Iris鸢尾花数据集,内容摘自百度百科:Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。
R如何与Tableau集成分步指南 – 适用于数据科学和商业智能专业人员
R语言对MNIST数据集分析:探索手写数字分类
matlab脉冲响应图的时域特征
为了方便起见,这些模型通常简称为TAR模型。这些模型捕获了线性时间序列模型无法捕获的行为,例如周期,幅度相关的频率和跳跃现象。
在本文中,我们将以Scikit-learn的决策树和随机森林预测NBA获胜者。
如何使用SAS从Excel中读取一系列单元格
时间序列建模三部曲
SAS高级ODS图形:PROCSGPLOT,BY组和SG注释
机器学习中需要把数据分为训练集和测试集,因此如何划分训练集和测试集就成为影响模型效果的重要因素。本文介绍一种常用的划分最优训练集和测试集的方法——k折交叉验证。”
R语言深度学习不同神经网络模型对比分析案例
与Rshiny相关的主要原因是它的内置交互性。我希望用户只是将鼠标悬停在数据上,然后看到一段描述上一年变化的文字。
R语言推特twitter转发可视化分析,包含关键词“生物信息学”的推文示例
众所周知,在证券投资领域将涉及很多数据,因此,通过简单的处理难以有效地分析各种公司股票之间的关系
R语言实现:混合正态分布EM最大期望估计法
此示例演示了使用具有胖尾边缘分布的多变量copula模拟计算投资组合的风险价值和条件风险值(预期缺口)。
r语言中使用Bioconductor 分析芯片数据
R语言填补缺失的数据
顾名思义,排队论是对用于预测队列长度和等待时间的长等待线的研究。
贝叶斯分析的许多介绍使用相对简单的教学实例 。虽然这可以很好地介绍贝叶斯原理,但将这些原则扩展到回归并不是直截了当的。
TMA三均线期指高频交易策略的R语言实现
R语言rcurl抓取问财财经搜索网页股票数据
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tableau的骑行路线地理数据可视化
从海量数据中发现潜在标志指标, 需要借助多变量模式识别方法。
windows中用命令行执行R语言命令
python用线性回归预测股票价格
R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例
近年来,中国社会消费品零售总额不断增长,2019 年1-4 月,消费品零售总额达到128375.8 亿元,同比增长8%。
在环保形势日益严峻的今天,新能源汽车是当今汽车发展的潮流。拓端数据(tecdat)研究人员根据新能源车主满意度调查数据,从多个角度进行数据分析。
在文本挖掘中,我们经常收集一些文档集合,例如博客文章或新闻文章,我们希望将其分成组,以便我们可以分别理解它们。主题建模是对这些文档进行无监督分类的一种方法,类似于对数字数据进行聚类,即使我们不确定要查找什么,也可以找到分组。
R 语言绘制功能富集泡泡图
此示例探讨了如何使用多因素copula模型模拟相关的交易违约。
如果我们对所有这些模型的结果进行平均,我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是集成模型的工作方式。
阈值模型用于几个不同的统计领域,而不仅仅是时间序列。
我们将首先介绍主题建模和t-SNE,然后将这些技术应用于两个数据集:20个新闻组和推文。
尽管航空业强劲,但为了保持持续增长以及作为跨地区行业领导者的持续地位,必须时刻保持警惕,以跟上客户需求。
状态转换模型,尤其是马尔可夫转换(MS)模型,被认为是识别时间序列非线性的不错的方法。
只要有金融经济学家,金融经济学家一直在寻找能够预测股票收益的变量。
R语言markov switching model马尔可夫转换模型研究案例
当时间序列数据的频率高于季度或月度时,许多预测程序在分析季节性影响方面遇到了障碍。
R语言Copula的贝叶斯非参数估计
一个加油站有一个加油桩,没有空间供车辆等待(如果车辆到达,加油桩被占用,它就会离开)。
数据来自国际足联的视频游戏FIFA 。游戏的特点是在游戏的各个方面评价每个球员的能力。
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