函数型数据分析部分省市新冠疫情数据
统计学中传统的数据类型有截面数据和时间序列数据。
Search Results: 时间序列
共享单车需求量用CART决策树、随机森林以及Xgboost算法登记分类及影响因素分析
近年来，共享经济成为社会服务业内的一股重要力量。作为共享经济的一个代表性行业，共享单车快速发展，成为继地铁、公交之后的第三大公共出行方式。
Python用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略的股票价格MACD分析
预测股票价格，并在合适的时间产生交易策略实现收益，一直是一个热门的问题，到现在为止也提出了很多预测方法。
Python用分子模拟动态促进DF Theory理论对二进制硬盘系统的适用性
WeChat Tencent QQ email print 由Lawrence Xi撰写 系统激发态密度与系统
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语言用隐马尔可夫Profile HMM模型进行生物序列分析和模拟可视化
本文开发和应用用于生物序列分析的隐马尔可夫模型和HMM。
R语言和Python对copula模型Gaussian、t、Clayton 和Gumbel族可视化理论概念和文献计量使用情况
本文包含一些直观的示例来说明 copula 理论的核心概念。
Python条件生存森林模型Conditional Survival Forest分类预测客户流失交叉验证可视化
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Sherry Deng撰写
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。
matlab稳态和时变卡尔曼滤波器Kalman filter的设计和仿真植物动力学模型案例研究
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Coin Ge撰写 考虑稳
Python配对交易策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场
最近我们被客户要求撰写关于量化交易的研究报告。
R语言Copula估计边缘分布模拟基金收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES
在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数。
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。
Matlab用Copula模型进行蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟和拟合股票收益数据分析
最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。
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语言极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）。
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。
R语言随机波动率(SV)模型、MCMC的Metropolis-Hastings算法金融应用：预测标准普尔SP500指数
在这个例子中，我们考虑随机波动率模型 SV0 的应用，例如在金融领域。
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语言空气污染数据的地理空间可视化和分析：颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI）
由于空气污染对公众健康的不利影响，人们一直非常关注。
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中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测。
R语言用极大似然和梯度下降算法估计GARCH(p)过程
本文考虑一些ARCH(p)过程，例如ARCH(1)。
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）空气污染研究温度对死亡率影响建模应用
环境应激源往往表现出时间上的延迟效应，这就要求使用足够灵活的统计模型来描述暴露-反应关系的时间维度。
SARIMA，神经网络，RNN-LSTM，SARIMA和RNN组合方法预测COVID-19每日新增病例
WeChat Tencent QQ email print 由Enzo Li撰写 开发一个预测模型，根据一
约会数据动态可视化分析：R语言使用ggplot和gganimate制作动画图
你知道吗，你可以把普通的静态ggplot图转换成动画图？
电力消耗模型构建、分析和预测
某制药公司每年要花费大量的资金在电费上，由于电力公司的业务改革，该药企可以在一年或月开始时向电力公司预购一定数量的电力，如果实际消耗大于该值，则每多消耗一度电要付比以前更多的电费，如果实际上没有消耗这么多，也不会退还多余的电费，因此该公司打算预测未来的电力消耗以节省资金消耗。
Python中LARS和Lasso回归之最小角算法Lars分析波士顿住房数据实例
回归算法最小角回归（LARS）通过高维数据的线性组合提供变量。
R语言有状态依赖强度的非线性、多变量跳跃扩散过程模型似然推断分析股票价格波动
跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段。
Python风险价值计算投资组合VaR（Value at Risk ）、期望损失ES（Expected Shortfall）
Python计算获得多资产投资组合的风险度量。
R语言进行数据结构化转换：Box-Cox变换、“凸规则”变换方法
线性回归时若数据不服从正态分布，会给线性回归的最小二乘估计系数的结果带来误差，所以需要对数据进行结构化转换。
R语言用Copulas模型的尾部相依性分析损失赔偿费用
两个随机变量之间的相依性问题备受关注,相依性(dependence)是反映两个随机变量之间关联程度的一个概念。
R语言向量误差修正模型 (VECMs)分析长期利率和通胀率影响关系
向量自回归模型估计的先决条件之一是被分析的时间序列是平稳的。
matlab使用分位数随机森林（QRF）回归树检测异常值
这个例子展示了如何使用分位数随机林来检测异常值。
R语言改进的股票配对交易策略分析SPY-TLT组合和中国股市投资组合
相信大家都听说过股票和债券的多元化投资组合。
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：
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语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归
这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。
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。
拓端tecdat荣获腾讯云+社区年度最佳作者奖
回首不平凡的2020年，技术力量越来越受到重视，技术从业者的责任也越来越重大。
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。
Matlab马尔可夫区制转换动态回归模型估计GDP增长率
本文估计实际GDP增长率的两状态Markov区制转换动态回归模型 。
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类
本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类。
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。
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。
matlab用高斯曲线拟合模型分析疫情数据
随着新型冠状病毒COVID-19的威胁遍及世界，我们生活在一个日益担忧的时代，本文用matlab分析COVID-19数据集。
R语言分位数回归预测筛选有上升潜力的股票
现在，分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。
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语言动量交易策略分析调整后股市数据
用于动量策略中所谓的动量（Momentum），是指某一对象所具有的一种倾向于保持其原有属性或特征的性质，也可以简单理解成一种惰性（Inertia）。
R语言人口期望寿命统计预测方法
本文对人口统计预测方法进行讨论。
R语言使用Bass模型进行市场产品周期预测
巴斯Bass扩散模型已成功地用于预测各种新推出的产品以及成熟产品的市场份额。
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语言中的隐马尔可夫HMM模型实例
最近，我们使用隐马尔可夫模型开发了一种解决方案，并被要求解释这个方案。
matlab对国内生产总值（GDP）建立马尔可夫链模型（MC）并可视化
本示例说明如何创建并可视化Markov链模型的结构和演化 。
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语言有极值（EVT）依赖结构的马尔可夫链(MC)对洪水极值分析
为了帮助客户正确使用POT模型，本指南包含有关使用此模型的实用示例。本文快速介绍了极值理论（EVT）、一些基本示例，最后则通过案例对河流的极值进行了具体的统计分析。
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。
R语言POT超阈值模型和极值理论分析
POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，EVT的优势在于结果不取决于要建模的过程。因此，人们可以使用POT来分析降水，洪水，金融时间序列，地震等。
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。
Excel实例:Excel图表可视化：条形图、折线图、散点图和步骤图
Excel提供了相当广泛的功能来创建图形，即Excel所谓的 图表。您可以通过选择插入>图表来访问Excel的图表功能 。
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。
R语言区间数据回归分析
回归分析是一种十分常见的数据分析方法,通过观测数据确定变量间的相互关系。传统回归分析以点数据为研究对象,预测结果也是点数据,而真实数据往往在一定范围内变动的。
