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）。
Category Archives: 计算机科学与技术
r语言中使用Bioconductor 分析芯片数据
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R语言：用R语言填补缺失的数据
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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。
TMA三均线期指高频交易策略的R语言实现
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R语言rcurl抓取问财财经搜索网页股票数据
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R语言电商网站爬虫
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tableau的骑行路线地理数据可视化
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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。
windows中用命令行执行R语言命令
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python用线性回归预测股票价格
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R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例
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二手交易市场数据快照
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%。
新能源车主数据图鉴
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。
R语言中LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling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
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R语言泰坦尼克号随机森林模型案例数据分析
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。
R语言时间序列TAR阈值模型分析
阈值模型用于几个不同的统计领域，而不仅仅是时间序列。
python主题LDA建模和t-SNE可视化
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。
R语言用随机森林和文本挖掘提高航空公司客户满意度
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。
matlab实现MCMC的马尔可夫转换MS-ARMA – GARCH模型估计
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。
R语言使用LASSO回归预测股票收益
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
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R语言时间序列分析复杂的季节模式
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
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R语言连续时间马尔可夫链模拟案例 Markov Chains
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）。
R语言法国足球联赛球员多重对应分析（MCA）
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。
特朗普社交数据舆情分析
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R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和广义加性/相加模型（GAM）回归
通过对用电负荷进行聚类，我们可以提取典型负荷曲线，提高随后的用电量预测的准确性。
Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析
每当你发现一个与时间对应的趋势时，你就会看到一个时间序列。
R语言中的偏最小二乘PLS回归算法
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虎扑社区论坛数据爬虫分析报告
总体上看，虎扑会员以年轻的男性和在校大学生为主，他们喜欢篮球等体育运动，关注NBA,英超等球类联赛
R语言如何和何时使用glmnet岭回归
这里向您展示如何在R中使用glmnet包进行岭回归（使用L2正则化的线性回归），并使用模拟来演示其相对于普通最小二乘回归的优势。
Python时间序列选择波动率预测指数收益算法分析案例
在传统的金融理论中，理性和同质的投资者是核心假设之一，表明每个投资者都有相同的信息，从而做出同样的决定。
r语言二元期权barrier option实现案例
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从网络图看数字媒体对传统媒体的影响
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WEKA文本挖掘分析垃圾邮件分类模型
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R语言对推特数据进行文本情感分析
据外媒报道，特朗普上任8天以来引发51%美国人的不满，42%美国人赞同新总统的政策。该项调查共有1500名成年美国人，误差为3%。
R语言在GIS中用ggmap地理空间数据分析
地铁不仅是交通轨道，更是一座城市的血脉，是记录和观察城市经济生活最重要的切入点之一，地铁口的特征是，上下地铁，这类人群都是快消人群。
用R语言进行网站评论文本挖掘聚类
对于非结构化的网站中文评论信息，r的中文词频包可能是用来挖掘其潜在信息的好工具，要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。
从决策树模型看员工为什么离职？
马云说：“员工离职的原因总是只有两个：钱，没有到位;心委屈了。”
混合IBCF协同过滤推荐算法推荐引擎的探索
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R语言Bass模型进行销售预测
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用R Shiny生态快速搭建交互Web网页APP应用
Shiny包可以快速搭建基于R的交互网页应用。对于web的交互，之前已经有一些相关的包，不过都需要开发者熟悉网页编程语言（html,CSS,JS）。
R语言之文本分析：主题建模LDA
通常，当我们在线搜索信息时，有两种主要方法：关键字 – 使用搜索引擎并输入与我们想要查找的内容相关的单词
链接。链接的页面可能共享相似或相关的内容。
R语言逻辑回归logistic regression对付费用户进行预测
对于某企业新用户，会利用大数据来分析该用户的信息来确定是否为付费用户，弄清楚用户属性，从而针对性的进行营销，提高运营人员的办事效率。
R语言基于ARCH模型股价波动率建模分析
金融中一个重要度量是与资产相关的风险，而资产波动率是最常用的风险度量。然而，资产波动率的类型有多种。
R语言预测期货波动率的实现：ARCH与HAR-RV与GARCH，ARFIMA模型比较
波动率是众多定价和风险模型中的关键参数，例如BS定价方法或风险价值的计算。
用数据告诉你出租车资源配置是否合理
互联网+下不同时空如何建立合适的指标分析出租车“供求匹配”的程度？
GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较
风险价值（VaR）及其所有相关问题仍然是风险管理中的主要模型。
R语言分段回归数据分析案例报告
我们在这里讨论所谓的“分段线性回归模型”，因为它们利用包含虚拟变量的交互项。
【视频讲解】r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现
正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。
隐马尔可夫模型HMM识别不断变化的市场条件
某些策略在波动剧烈的市场中表现良好，而其他策略则需要强劲而平稳的趋势，否则将面临长时间的下跌风险。
R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样
最近我们被客户要求撰写关于采样算法的研究报告。第一步，我们创建一些测试数据，用来拟合我们的模型。
R语言面板平滑转换回归(PSTR)分析案例实现
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。
R语言分层线性模型案例
有许多分层数据的例子。例如，地理数据通常按层次分组，可能是全球数据，然后按国家和地区分组 。一个生物学的例子是按物种分组的动物或植物的属性，或者属于一个级别的属性，然后是家族。一个商业例子可能是业务部门和细分的员工满意度。
R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类
这次，我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列。
R语言参数检验 ：需要多少样本？如何选择样本数量
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R语言检验独立性：卡方检验(Chi-square test)和费舍尔精确检验分析案例报告
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R语言 RevoScaleR的大规模数据集决策树模型应用案例
使用基于分类的递归分区算法来拟合基于树的模型得到的模型类似于推荐的ř包rpart包产生的模型支持分类型树和回归型树。
使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析
最近我们被客户要求撰写关于时间序列的研究报告。分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。
R语言高级图像处理
ImageMagick库具有大量功能。本文简要介绍了最重要的入门概念。
R语言：EM算法和高斯混合模型的实现
本文考虑R语言的EM算法和高斯混合模型实现。
R语言解决最优化问题-线性优化(LP)问题
优化是一种为所有可能的解决方案找到给定问题的最佳解决方案的技术。
R语言用Backfitting MCMC抽样算法进行贝叶斯推理案例
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R语言离群值处理分析
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R语言arma-garch-copula模型和金融时间序列案例
最近我们被要求撰写关于金融时间序列的arma-garch-copula的调查报告。
R语言如何和何时使用glmnet岭回归
这里向您展示如何在R中使用glmnet包进行岭回归（使用L2正则化的线性回归），并使用模拟来演示其相对于普通最小二乘回归的优势。
