R语言多元线性回归、ARIMA分析美国不同候选人对经济GDP时间序列影响
近段时间，美国总统大选引起了世界各国的关注。
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Matlab用回归、SEIRD模型、聚类预测美国总统大选、新冠疫情对中美经济的影响
WeChat Tencent QQ email print 由Haoran Chen撰写 对于两人竞选，因为对
R语言对airbnb数据nlp文本挖掘、词云可视化、回归GAM模型、交叉验证分析
数据量大，数据要进行清洗以及预处理，同时要多方面可视化，要探索多变量对因变量的影响。
Eviews用向量自回归模型VAR实证分析公路交通通车里程与经济发展GDP协整关系时间序列数据和脉冲响应可视化
河源市是国务院1988年1月7日批准设立的地级市，为了深入研究河源市公路交通与经济发展的关系，本文选取了1988－2014年河源市建市以来24年的地区生产总值（GDP）和公路通车里程（GL）的时间序列数据。
R语言使用逻辑回归Logistic、单因素方差分析anova和数据可视化分类iris鸢尾花数据集
本文将探讨 Fisher 和 Anderson 鸢尾花数据集中呈现的三个变量之间的关系，特别是virginica 和 versicolor 级别的因变量变量物种对预测变量花瓣长度和花瓣宽度的逻辑回归。
Spss用K均值聚类Kmeans、决策树、逻辑回归和T检验研究不同因素对通勤出行交通方式选择的影响调查数据分析
某交通工程专业博士生想要研究不同因素对通勤交通方式选择的影响。
R语言定量方法：回归，虚拟变量和交互项，假设检验:F检验、AIC和 BIC分析学生成绩数据带自测题
如果_真实_模型包括_X_ 1 和_X_ 2 ，但我们忘记了_X_ 2，那么 – 在某些情况下 – 对_X_的估计将会有偏差。OVB 需要：cor( X 1, X 2)！= 0 和 cor( X 1, y ) ！= 0
R语言VaR市场风险计算方法与回测、用Logit逻辑回归、Probit模型信用风险与分类模型
市场风险指的是由金融市场中资产的价格下跌或价格波动增加所导致的可能损失。
R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口
本文应用R软件技术，通过在世界银行网站上查阅的世界人口历史数据，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测。
R语言线性回归模型拟合诊断异常值分析家庭燃气消耗量和卡路里实例带自测题
考虑我们从实验、事件等中观察到一些数据 y 的情况。
R语言GLM广义线性模型：逻辑回归、泊松回归拟合小鼠临床试验数据（剂量和反应）示例和自测题
在拟合 GLM（并检查残差）之后，可以使用 z 检验一一检验估计参数的显着性，即将估计值与其标准误差进行比较。
R语言惩罚逻辑回归、线性判别分析LDA、广义加性模型GAM、多元自适应回归样条MARS、KNN、二次判别分析QDA、决策树、随机森林、支持向量机SVM分类优质劣质葡萄酒十折交叉验证和ROC可视化
数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。
Python用RNN循环神经网络：LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数时间序列预测
该数据由Hopkins 大学根据世界各国提供的新病例数据提供。
R语言逻辑回归Logisitc逐步回归训练与验证样本估计分析心脏病数据参数可视化
在进行交叉验证之前，很自然地说“我会预烧 50%（比如说）我的数据来训练一个模型，然后用剩下的来拟合模型”。
R语言零膨胀泊松回归ZERO-INFLATED POISSON（ZIP）模型分析露营钓鱼数据实例估计IRR和OR
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。
R语言用主成分分析（PCA）PCR回归进行预测汽车购买信息可视化
在这个项目中，我讨论了如何使用主成分分析 (PCA) 进行简单的预测。
R语言广义线性模型GLM：线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟
线性模型是统计学的基础，但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。
Python银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机svm分析营销活动数据
该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。
SAS用梯度提升回归树(GBDT)迁移学习预测抵押贷款拖欠风险和垃圾电子邮件数据
GBDT梯度提升模型由多个决策树组成。
R语言弹性网络Elastic Net正则化惩罚回归模型交叉验证可视化
弹性网络正则化同时应用 L1 范数和 L2 范数正则化来惩罚回归模型中的系数。
R语言多变量（多元）多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化
本文使用的数据集记录了 1236 名新生婴儿的体重，以及他们母亲的其他协变量。
回归树模型分析纪录片播放量影响因素
纪录片能够真实、详尽地反映一个地区的风貌，展示经济发展和社会进步。
Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR,GBR回归训练和预测可视化
在之前的文章中，我们研究了许多使用 多输出回归分析的方法。
R语言Bootstrap(自举法，自抽样法)估计回归置信区间分析股票收益
. 您想知道它是否与（例如）零显着不同。一般来说，人们会查看他们选择的软件报告的统计数据或 p.value。问题是，这个 p.value 计算依赖于因变量的分布。如果没有不同的说明，您的软件假定为正态分布，那是怎么回事？
R语言用回归构建配对交易策略量化模型分析股票收益和价格
对于那些不熟悉“配对交易”概念的人来说几句话。
R语言向量自回归VAR的迭代多元预测估计 GDP 增长率时间序列
VARs的结构也允许联合检验多个方程的限制。
MATLAB用Lasso回归拟合高维数据和交叉验证
我们围绕Lasso技术进行一些咨询，帮助客户解决独特的业务问题。使用各种方法从指数分布生成 200 个五维数据 X 样本。
R语言样条曲线分段线性回归模型piecewise regression估计个股beta值分析收益率数据
一只 股票的_beta_值通常意味着它与市场的关系，当市场变动 1%时，我们期望股票会发生多少百分比的变动。
R语言用收缩估计Shrinkage股票beta系数回归分析Microsoft收益率风险
配对交易提出的问题之一是股票的贝塔值相对于市场的不稳定估计。
Python多项式Logistic逻辑回归进行多类别分类和交叉验证准确度箱线图可视化
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Sherry Deng撰写
R语言GJR-GARCH和GARCH波动率预测普尔指数时间序列和Mincer Zarnowitz回归、DM检验、JB检验
在投资组合管理、风险管理和衍生品定价中，波动性起着重要作用。
R语言分位数自回归QAR分析痛苦指数：失业率与通货膨胀率时间序列
“分位数自回归”，它是对时间序列域的重要扩展。
R语言MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较
现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型。
R语言ARIMA、ARIMAX、 动态回归和OLS 回归预测多元时间序列
当ARIMA模型包括其它时间序列作为输入变量时,被称为传递函数模型(transfer function model)、多变量时间序列模型(multivariate time series model)、ARIMAX模型或Box-Tiao模型。
R语言逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测Framingham心脏病风险和模型诊断可视化
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。
R语言分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集
绘制分类或回归树的基本方法的 rpart() 函数只是调用 plot。
Python支持向量回归SVR拟合、预测回归数据和可视化准确性检查实例
支持向量回归（SVR）是一种回归算法，它应用支持向量机（SVM）的类似技术进行回归分析。
Matlab广义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络正则化分类预测考试成绩数据和交叉验证可视化
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Coin Ge撰写 使用l
R语言非线性回归nls、线性插值探索分析河流阶段性流量数据和评级曲线、流量预测可视化
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。
R语言有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请、支出数据
有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数的流行方法。
R语言生态学JAGS模拟数据、线性回归、Cormack-Jolly-Seber (CJS) 模型拟合MCMC 估计动物存活率和可视化
本文，我通过两个种群生态学家可能感兴趣的例子来说明使用“JAGS”来模拟数据：首先是线性回归，其次是估计动物存活率（公式化为状态空间模型）。
R语言结构方程模型 SEM 多元回归和模型诊断分析学生测试成绩数据与可视化
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang
R语言非线性回归beta系数估算股票市场的风险分析亚马逊AMZN股票和构建投资组合
Beta 假设反映了一种工具对例如市场的风险。但是，您可以通过各种方式估算此度量。
R语言回归和主成分PCA 回归交叉验证分析预测城市犯罪率数据
在本文中，我解释了基本回归，并介绍了主成分分析 (PCA) 使用回归来预测城市中观察到的犯罪率。
R语言RStan MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据
如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。
Matlab创建向量自回归（VAR）模型分析消费者价格指数 (CPI) 和失业率时间序列
var对象指定了p阶平稳的多变量向量自回归模型（VAR(p)）模型的函数形式并存储了参数值。
Python用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGboost、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯模型和Kmeans聚类用户画像
在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上。
R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性
像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行。
Python集成机器学习：用AdaBoost、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化
Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。
R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据
本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型）。
R语言主成分回归（PCR）、 多元线性回归特征降维分析光谱数据和汽车油耗、性能数据
什么是PCR？（PCR = PCA + MLR）
R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资
贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。
R语言用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化
铁和泛酸的极好来源，是澳大利亚、美国和东亚的营养食品资源和农业。100 克鲍鱼可提供超过 20% 的每日推荐摄入量。鲍鱼的经济价值与其年龄呈正相关。因此，准确检测鲍鱼的年龄对于养殖者和消费者确定其价格非常重要。
matlab用Logistic逻辑回归建模和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC) 方法分析汽车实验数据
此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断。
R语言平滑算法LOESS局部加权回归、三次样条、变化点检测拟合电视节目《白宫风云》在线收视率
此示例基于电视节目的在线收视率。我们将从抓取数据开始。
Stata广义矩量法GMM面板向量自回归 VAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据
面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。
python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费
本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量。
R语言计量经济学：工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断
两阶段最小二乘法（2SLS）回归拟合的线性模型是一种常用的工具变量估计方法。
r语言逻辑回归(对数几率回归,Logistic)分析研究生录取数据实例
Logistic回归，也称为Logit模型，用于对二元结果变量进行建模。
R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图
我们被客户要求使用R库mgcv，用广义加性模型（GAMs）对环境数据进行建模。 WeChat Tencent
Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化
我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。
R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型
在本文中，我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。
R语言逻辑回归Logistic回归分析预测股票涨跌
本文回答了关于逻辑回归的问题：它与线性回归有什么不同，如何在R中用glm()函数拟合和评估这些模型等等？
R语言高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据
在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。
R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集
在许多网站上都可以找到一个流行的德国信贷数据集_german_credit_，其中包含了银行贷款申请人的信息。
R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化
在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR。
