Python用ARIMA和SARIMA模型预测销量时间序列数据
最近我们被客户要求撰写关于预测销量时间序列的研究报告。指数平滑模型是基于对数据趋势和季节性的描述，而ARIMA模型则是为了描述数据的自相关性。
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R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例
任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。
R语言极值理论EVT：基于GPD模型的火灾损失分布分析
极值理论关注风险损失分布的尾部特征,通常用来分析概率罕见的事件,它可以依靠少量样本数据,在总体分布未知的情况下,得到总体分布中极值的变化情况,具有超越样本数据的估计能力。
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语言分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）分析时间序列数据
本文演示了在时间序列分析中应用分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）。
R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据
环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述。<
SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型
人工神经网络最初是由研究人员开发的，他们试图模仿人脑的神经生理学。
Python | ARIMA时间序列预测模型
时间序列 被定义为一系列按时间顺序索引的数据点。时间顺序可以是每天，每月或每年。
Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测
预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务。
R语言中生存分析模型与时间依赖性ROC曲线可视化
人们通常使用接收者操作特征曲线（ROC）进行二元结果逻辑回归。但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。
R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model
最近我们被客户要求撰写关于混合效应模型的研究报告。我们已经学习了如何处理混合效应模型。
R语言建模收入不平等：分布函数拟合及洛伦兹曲线(Lorenz curve)
洛伦兹曲线来源于经济学，用于描述社会收入不均衡的现象。
R语言ARIMA，SARIMA预测道路交通流量时间序列分析:季节性、周期性
本文从实践角度讨论了季节性单位根。
ARIMA模型预测CO2浓度时间序列-python实现
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值，时间序列可用于预测经济，天气的趋势。
R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合
本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，因子模型的实现和使用。
R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测
在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。
R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模
本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。
R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列
具有单个隐藏层和滞后输入的前馈神经网络，可以用于预测单变量时间序列。
R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩
在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型。
R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化
如果您可以写出模型的似然函数，则 Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分（即MCMC ）。
移动广告中基于点击率的数据策略
在移动广告领域，移动APP广告因其独特的价值而受到广告商的青睐。
stata马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率
过程会随着时间的推移而发展，结果会发生变化。
使用Python中Keras的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
最近我们被客户要求撰写关于时间序列预测的研究报告。时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。
在Python和R中使用交叉验证方法提高模型性能
模型表现差异很大的可能原因是什么？换句话说，为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性？
R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH模型的研究报告。工业指数（DIJA）的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。
R语言HAR和HEAVY模型分析高频金融数据波动率
最近我们被客户要求撰写关于分析高频金融数据波动率的研究报告。在学术界和金融界，分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。
R语言最优化问题中的共轭函数
在回归模型研究中，我们将讨论优化，而经典工具就是所谓的共轭。给定函数f：Rp→R，其共轭值为函数f ⋆：Rp→R使得
使用R语言做极大似然估计实例
在普遍的理解中，最大似然估计是使用已知的样本结果信息来反向推断最有可能导致这些样本结果的模型参数值！
R语言ROC曲线评价分类器的好坏
本文将使用一个小数据说明ROC曲线，其中n = 10个观测值，两个连续变量x_1和x_2，以及二元变量y∈{0,1}。
R语言Fisher检验探究地区间公寓价格的关系
本文使用波兰公寓价格数据说明Fisher检验。
R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格
时间序列分析是统计学中的一个主要分支，主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值。时序分析有两种方法，即频域和时域。
R语言分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）建模
本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）的建模。
R语言对Hull White短期利率模型仿真
在这篇文章中，我使用 R 建立著名的Hull-White利率模型并进行仿真。
R语言多项式线性模型：最大似然估计二次曲线
“应用线性模型”中，我们打算将一种理论（线性模型理论）应用于具体案例。
R语言混合图形模型MGM的网络可预测性分析
网络模型已经成为抽象复杂系统，是深入了解许多科学领域中观测变量之间的关系模式的流行方法。
Matlab通过市场数据校准Hull-White利率模型参数
利率衍生证券的定价依赖于描述基本过程的模型。这些利率模型取决于您必须通过将模型预测与市场上可用的现有数据进行匹配来确定的一个或多个参数。
MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型
分析师通常关心检测市场何时“发生变化”：几个月或几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这些变化，以便可以相应地调整其策略，但是这样做可能很困难。
R语言计量经济学与有时间序列模式的机器学习预测
由于目标是预测理赔频率（以评估保险费水平），因此他建议使用旧数据来训练该模型，并使用最新数据对其进行测试。问题在于该模型没有包含任何时间模式。
R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用
最近，我们继续对时间序列建模进行探索，研究时间序列模型的自回归和条件异方差族。我们想了解自回归移动平均值（ARIMA）和广义自回归条件异方差（GARCH）模型。它们在量化金融文献中经常被引用。
数据解锁职场女性潜力
随着现代社会的进步，以男权为主的传统观念正在被颠覆，女性意识逐渐觉醒，并付诸行动，不遗余力地寻求真正的性别平等。
R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略
本文提出了一种算法，可以根据市场波动性在均值回归和趋势跟随策略之间进行切换。
R语言具有Student-t分布改进的GARCH（1,1）模型的贝叶斯估计
本说明介绍使用Student-t改进的GARCH（1,1）模型对汇率对数收益进行贝叶斯估计。
R语言使用灰色关联分析中国经济社会发展指标
灰色关联分析包括两个重要功能。
第一项功能：灰色关联度，与correlation系数相似，如果要评估某些单位，在使用此功能之前转置数据。第二个功能：灰色聚类，如层次聚类。
Excel 实例:单因素方差分析ANOVA统计分析
Excel提供了许多数据分析工具，可通过数据>分析|数据分析进行访问 。
Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic Volatility） 模型
波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。这是期权定价的基础。波动率还使您可以确定资产分配并计算投资组合的风险价值（VaR）。甚至波动率本身也是一种金融工具，例如CBOE的VIX波动率指数。但是，与证券价格或利率不同，波动不能直接观察到。
用R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器和极限学习机
对于此示例，我将对R中的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集，并将使用其余的观察值来拟合神经网络。
R语言风险价值VaR（Value at Risk）和损失期望值ES（Expected shortfall）的估计
风险价值VaR和损失期望值ES是常见的风险度量。
TensorFlow 2.0 keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）
在本文中，您将发现如何使用标准深度学习模型（包括多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN））开发，评估和做出预测。
Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义
深度学习的预测建模是现代开发人员需要了解的一项技能。
TensorFlow 2建立神经网络分类模型——以iris数据为例
隐藏层和神经元的理想数量取决于问题和数据集。与机器学习的多个方面一样，选择最佳的神经网络形状需要一定的知识水平和实验基础。一般来说，增加隐藏层和神经元的数量通常会产生更强大的模型，而这需要更多数据才能有效地进行训练。
R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间
增量法使我们具有（渐近）正态性，因此一旦有了标准偏差，便可以得到置信区间。
游记数据感知旅游目的地形象
越来越多的人愿意精神消费。旅游不仅可以提升人们对外地环境和外地人文的认知，也可以放松身心、愉悦心情，是一种受欢迎的精神消费。
广义线性模型(GLMs)算法和零膨胀模型分析
广义线性模型（GLM） 是通过连接函数,把自变量线性组合和因变量的概率分布连起来
R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析
通常，GLM的连接函数可能比分布更重要。
数据类岗位需求的数据面
大数据背景下各种数据相关的岗位变得炙手可热，长期处于供不应求的状态。近年来随着人工智能的发展，数据分析岗也越发火热。
小数定律的保险业应用：泊松分布模拟索赔次数
在保险业中，由于分散投资，通常会在合法的大型投资组合中提及大数定律。在一定时期内，损失“可预测”。
sas神经网络：构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件
神经网络是一种非常通用的灵活预测模型，可用于解决各种问题，包括分类，降维和回归。
图像倾斜校正算法的MATLAB实现：图像倾斜角检测及校正
随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备己经在人们的生活中占据了越来越重要的地位。
R语言通过伽玛与对数正态分布假设下的广义线性模型对大额索赔进行评估预测
我们已经很自然地认为，不仅可以用一些协变量来解释单个索赔的频率，而且可以用单个成本来解释。
R语言精算学：使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据
使用Chain Ladder方法完成流量三角形，即计算我们认为未来几年将支付的平均金额
R语言对巨灾风险下的再保险合同定价研究案例：广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions分析
本文为非人寿保险课程的一部分，该示例对1900 -2005年间的“ 美国标准化飓风损失 ”数据集进行研究（2008）。我们使用了广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions分析。
R语言中GLM(广义线性模型)，非线性和异方差可视化分析
上周在 非人寿保险课程中，我们了解了广义线性模型的理论
R语言再保险合同定价案例研究
拥有参数模型变得有趣，该模型应该比经验平均值更健壮。
R语言对混合分布中的不可观测与可观测异质性因子分析
今天上午，在课程中，我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别（从经济角度出发）。
R语言模拟人类生活预期寿命动态可视化动画图gif
这周，我在http://waitbutwhy.com/上发现了一张图片 ，它代表了典型的人类生活
