t检验和非正态性的鲁棒性
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Category Archives: 数理统计
R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型
可以从许多统计软件包中运行Stan。到目前为止，我一直在从R运行Stan。
R语言中绘制ROC曲线和PR曲线
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在PYTHON中进行主题模型LDA分析
主题建模是一种在大量文档中查找抽象主题的艺术方法。
【视频讲解】R语言实现 Copula 算法建模相依性案例分析报告
copula是将多变量分布函数与其边际分布函数耦合的函数，通常称为边缘。
sas文本挖掘案例：如何使用SAS计算Word Mover的距离
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R语言岭回归ridge regression分析租房价格报告
R语言岭回归ridge regression分析住房价格报告
R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验
在依赖模型得出结论或预测未来结果之前，我们应尽可能检查我们假设的模型是否正确指定。
移动应用使用的数据逻辑
近年来，移动应用让用户体验到更多价值，但许多用户经常在使用该应用一次后卸载。仅打开一次的中国移动应用程序的百分比高达35％，用户打开应用程序的次数超过11次 这个比例仅为17.6％，因此大多数应用程序的使用和保留相对较低，“一次性应用”正在成为用户行为的趋势。
ggplot2如何在R语言中绘制表格
偶尔我想在R中的图表旁边绘制一个表格，例如，以显示图表本身的摘要统计数据。
用SAS进行泊松，零膨胀泊松和有限混合Poisson模型分析
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R语言实现有限混合模型建模分析
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R语言使用混合模型GMM 进行聚类
混合模型是k个分量分布的混合，它们共同形成混合分布
基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型
四种最常见的聚类方法模型是层次聚类，k均值聚类，基于模型的聚类和基于密度的聚类
R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标
本文展示了R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标 的例子。
R语言绘制生存曲线估计|生存分析|如何R作生存曲线图
根据生存曲线的估计，可以推断出相比组之间存活时间的差异，因此生存曲线非常有用，几乎可以在每个生存分析中看到。
R语言混合时间模型预测对时间序列进行点估计
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R语言Kaggle泰坦尼克号性别阶级模型数据分析案例
这场灾难以拯救“妇女和儿童第一”而闻名，所以让我们来看看性别和年龄变量。
Python使用矩阵分解法找到类似的音乐
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R语言中ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数据
在本文中，我将介绍ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。
R语言ggplot2 对Facebook用户数据可视化分析
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代写R语言assignment经常用到的“万能”代码词汇分享！
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代写python assignment经常用到的“万能”词汇分享！3天入门！
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用Python粒度分析及其在沉积学中应用研究
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用R语言实现神经网络预测股票实例
神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。
R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA）
判别分析是可用于分类和降维的方法。
用TensorFlow实现MNIST
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Python、R对小说文本挖掘正则表达式分析案例
对于我的可视化类，选择文本作为我的最终项目“数据集”是一个简单的选择。该文有大约175,000个单词，分为42章。我在网上找到了这本书的原始文本版本并开始工作。
R语言社区主题检测算法应用案例
通过分析文本和共同作者社交网络来研究社会科学、计算机和信息学方面的出版物。
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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Python金融应用编程:衍生品定价和套期保值的随机过程
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。
R语言电信公司churn数据客户流失 k近邻（knn）模型预测分析
A telephone company is interested in determining which customer characteristics are useful for predicting churn, customers who will leave their service.
R语言特征选择——逐步回归
此示例显示如何用R语言进行特征选择——逐步回归
R语言生存分析可视化分析
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。
R语言时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究
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
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R语言提取时间序列的周期性成分应用EMD，小波滤波器，Baxter过滤器等
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。
基于R的FP树fp growth 关联数据挖掘技术在煤矿隐患管理
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
R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模
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。
R语言工具变量与两阶段最小二乘法
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
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维度规约（降维）算法在WEKA中应用
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R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟
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Python之LDA主题模型算法应用
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。
WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较
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
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R语言数据的收益率和可能的波动性交易
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R语言highfrequency高频金融数据导入
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：
HAR-RV-J- RNN模型预测和交易大型股票指数的高频波动率
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
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Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型
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。
Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据
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语言对MNIST数据集分析：探索手写数字分类
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matlab脉冲响应图的时域特征
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R语言时间序列TAR阈值自回归模型
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。
python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者
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。
时间序列建模三部曲
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R语言k折交叉验证
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
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R语言用Rshiny dashboard可视化美国投票记录
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转发网络可视化分析
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
SPSS Modeler通过关联规则数据挖掘我们能从股市数据得到什么
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
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matlab使用Copula仿真优化市场风险
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：用R语言填补缺失的数据
R语言填补缺失的数据
R语言中如何使用排队论预测等待时间？
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。
R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析
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。
R语言如何找到患者数据中具有差异的指标？（PLS—DA分析）
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。
