Category Archives: 计算机科学与技术

【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。

Python用时变马尔可夫区制转换(Markov regime switching)自回归模型分析经济时间序列

本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子,来复现Kim和Nelson(1999)中提出的一些结果。

R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)及其EM算法聚类分析间歇泉喷发时间

既包括传统的方法,如单变量和多变量正态混合的EM算法,也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法。许多算法都是EM算法或基于类似EM的思想,因此本文包括有限混合模型的EM算法的概述。

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析

本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说,我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型,并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究?

R语言经济学:动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油价格时间序列

简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。

R语言时变向量自回归(TV-VAR)模型分析时间序列和可视化

在心理学研究中,个人主体的模型正变得越来越流行。原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程。另一个原因是,由于移动设备无处不在,从个人获得的时间序列变得越来越多。

【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

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

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:

【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

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

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。

 
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