Category Archives: R语言辅导

R语言逻辑回归logistic对ST股票风险建模分类分析混淆矩阵、ROC曲线可视化

信用风险建模是金融领域的重要课题,通过建立合理的信用风险模型,可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况,从而有效降低信贷风险。

数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化

本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据(以及放映场数,观影人数)进行了研究,确定了决定电影的票房的重要因素。

R语言对面板数据:含时间固定效应混合效应回归分析交通死亡率、酒驾法和啤酒税

面板数据回归可以缓解省略变量偏误的问题,特别是当没有既与感兴趣的回归变量相关又与依赖变量相关的变量信息时,并且这些变量在时间或实体维度上是恒定的。

R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量

传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息,但不允许客户包含其他可能相关的信息。

R语言非线性回归和广义线性模型:泊松回归、伽马回归、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂锻炼钠摄入数据

我们使用广义线性模型(Generalized Linear Models,简称GLM)来研究客户的非正态数据,并探索非线性关系。

R语言非线性方程数值分析生物降解、植物生长数据:多项式、渐近回归、负指数方程、幂函数曲线、米氏方程、逻辑曲线、Gompertz、Weibull曲线

在选择最佳拟合实验数据的方程时,可能需要一些经验。当我们没有文献信息时该怎么办?

R语言分析糖尿病数据:多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box’s M检验可视化

Reaven和Miller(1979)研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。

数据代码分享|R语言lasso回归、贝叶斯分析员工满意度调查数据、缺失值填充

员工满意度对于组织绩效和竞争力具有重要影响,因此准确了解员工满意度的影响因素和有效管理成为管理者的关键任务。

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R语言组lasso改进逻辑回归变量选择分析高血压、易感因素、2型糖尿病和LDL可视化

本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素,帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。

R语言IMDb TOP250电影特征数据挖掘可视化分析受众偏好、排名、投票、评分

本文首先介绍了IMDb(互联网电影资料库) TOP250及其排名算法、评分机制利弊,帮助客户通过分析《黑暗骑士》、《肖申克的救赎》和《教父》三部影片在2008年7月至9月评分数据,分析排名变动的原因。

R语言航班延误影响预测分析:lasso、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA、缺失值处理、k折交叉验证

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 航班

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R语言关联规则Apriori对抗肿瘤中药数据库知识发现研究

肿瘤是近年来严重威胁人类的健康的疾病,据统计,目前大部分种类的肿瘤都呈现不同程度的上升趋势,中国因患肿瘤而死亡的人数约占全球肿瘤死亡总人数的1/4左右,人类正面临着肿瘤防治的新挑战。

R语言聚类、文本挖掘分析虚假电商评论数据:K-Means(K-均值)、层次聚类、词云可视化

聚类分析是一种常见的数据挖掘方法,已经广泛地应用在模式识别、图像处理分析、地理研究以及市场需求分析。

R语言门限误差修正模型(TVECM)参数估计沪深300指数和股指期货指数可视化

时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。 WeChat Tencent QQ email pri

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R语言武汉流动人口趋势预测:灰色模型GM(1,1)、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型

人口流动与迁移,作为人类产生以来就存在的一种社会现象,伴随着人类文明的不断进步从未间断。

R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证

临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中,根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案,与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施,从而提高疾病诊治水平的过程。

R语言改进Apriori关联规则挖掘研究西安PM2.5含量与天气因素关系数据可视化

随着社会的发展,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。

 
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