R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率
当您处理金融时间序列时，我们通常可以获得相对高频的观察结果。
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R语言两层2^k析因试验设计（因子设计）分析工厂产量数据和Lenth方法检验显著性可视化
假设调查人员有兴趣检查减肥干预方法的三个组成部分。 WeChat Tencent QQ email print
R语言和Python用泊松过程扩展：霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列
本文描述了一个模型，该模型解释了交易的聚集到达，并展示了如何将其应用于比特币交易数据。
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语言数量生态学冗余分析RDA分析植物多样性物种数据结果可视化
冗余分析（redundancy analysis，RDA）是一种回归分析结合主成分分析的排序方法，也是多因变量（multiresponse）回归分析的拓展。
R语言极值分析：分块极大值Block-maxima、阈值超额法threshold excess、广义帕累托分布GPD拟合降雨数据时间序列
你们可能知道，实际极值分析有两种常用方法：分块极大值Blockmaxima、阈值超额法threshold excess。
R语言K-means和层次聚类分析癌细胞系微阵列数据和树状图可视化比较
对“NCI60”（癌细胞系微阵列）数据使用聚类方法
R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。
R语言绘制ggplot2双色XY-面积图组合交叉折线图数据可视化
本文显示如何填充 图表中两条交叉线之间的区域。
R语言主成分分析PCA谱分解、奇异值分解SVD预测分析运动员表现数据和降维可视化
本文描述了如何 使用内置 R 执行主成分分析 ( PCA )。
R语言结构方程模型SEM、路径分析房价和犯罪率数据、预测智力影响因素可视化2案例
在本文，我们将考虑观察/显示所有变量的模型，以及具有潜在变量的模型。
R语言实现绘制Sankey桑基图（河流图、分流图）流程数据可视化
我们一直在寻找一种直观的方法来绘制流程中状态之间的流程或连接。
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。
R语言GGPLOT2绘制圆环图雷达图/星形图/极坐标图/径向图Polar Chart可视化分析汽车性能数据
漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处，但如果能吸引决策者的注意，那对我来说就是额外的价值。
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。
R语言生态学模拟对广义线性混合模型GLMM进行功率（功效、效能、效力）分析power analysis环境监测数据
最近我们被客户要求撰写关于计算 lme 4 包中广义线性混合模型的功效的研究报告。
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语言潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据
最近我们被客户要求撰写关于LCMM的研究报告。相比之下，潜在类别混合模型在于假设人口是异质的，并且由 G 潜在类别的受试者组成，其特征是 G 平均轨迹曲线。
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。
R语言多维数据层次聚类散点图矩阵、配对图、平行坐标图、树状图可视化城市宏观经济指标数据
本文通过一些指数对散点图矩阵和平行坐标显示中的面板进行排序，并根据其数值水平对面板进行着色。
Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率SV模型、序列蒙特卡罗SMC、Metropolis Hastings采样分析时间序列数据
在这个例子中，我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。
R语言风险价值：ARIMA，GARCH模型，Delta-normal法滚动估计，预测VaR（Value at Risk）和回测分析花旗公司股票时间序列数据
此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。 WeChat Tenc
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。
Python用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据
配置神经网络很困难，因为没有关于如何去做的好的理论。
Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本挖掘新闻组数据集
在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 。
R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据
本文介绍简化模型构建和评估过程。
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）。
Python 贝叶斯概率推断序列数据概率和先验、似然和后验图可视化
在这篇文章中，我将集中讨论一个给定一个短数据序列的推断概率的例子。
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语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据
特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。
matlab数据可视化交通流量分析天气条件、共享单车时间序列数据
此示例说明如何使用从传感器获得的数据分析共享单车交通模式， 来预处理带时间戳的数据。数据来自传感器。
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。
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T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据
T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。
R语言指数平滑法holt-winters分析谷歌Google Analytics博客用户访问时间序列数据
最近我们被客户要求撰写关于谷歌Google Analytics分析的研究报告。在等距时间段内以一系列点获得的数据通常称为时间序列数据。
R语言矩阵特征值分解(谱分解)和奇异值分解(SVD)特征向量分析有价证券数据
作为数据分析的一部分，我们要在有价证券矩阵的操作上做一些工作，只需几行代码。
Python在线零售数据关联规则挖掘Apriori算法数据可视化
关联规则学习 在机器学习中用于发现变量之间的有趣关系。
R语言分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响
分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。
Python面板时间序列数据预测：格兰杰因果关系检验Granger causality test药品销售实例与可视化
时间序列是以固定时间_区间_记录的观察序列。
R语言绘制圈图、环形热图可视化基因组实战：展示基因数据比较
可以使用环状图形展示基因数据比较。可以添加多种图展信息，如热图、散点图等。
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语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应meta分析心肌梗死数据
最近，我们使用贝叶斯非参数（BNP）混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）推断。
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语言实现随机前沿分析SFA、数据包络分析DEA、自由处置包分析FDH和BOOTSTRAP方法
在经济学中，技术效率是指在既定的投入下产出可增加的能力或在既定的产出下投入可减少的能力。
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
数据感知游客的森林公园游憩需求
“随着社会的进步，人们在改善物质生活的同时开始追求精神生活。
Python用稀疏、高斯随机投影和主成分分析PCA对MNIST手写数字数据进行降维可视化
降维是在我们处理包含过多特征数据的大型数据集时使用的，提高计算速度，减少模型大小，并以更好的方式将巨大的数据集可视化。这种方法的目的是保留最重要的数据，同时删除大部分的特征数据。
R语言可视化：ggplot2冲积/桑基图sankey分析大学录取情况、泰坦尼克幸存者数据
本文介绍了冲积/桑基图，以及
定义了命名方案和冲积/桑基图的基本组成部分（轴、冲积层、流）。
描述了所识别的冲积/桑基图数据结构。
展示了一些流行的主题。
R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。
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？
R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例
本文中我们用（非）线性混合模型分析藻类数据。这个问题的参数是：已知截距（0日值）在各组和样本之间是相同的。
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语言在地图上绘制月亮图、饼状图数据可视化果蝇基因种群
饼图把一个圆分成多个部分，这些部分的弧长（以及面积）代表一个整体的比例。
R语言谱聚类、K-means聚类分析非线性环状数据比较
有些问题是线性的，但有些问题是非线性的。
数据盘点高校新生录取情况
录取情况反映了公众对一所大学水平和实力的认知，是评价一所大学及其专业 “知名度 “的重要指标。
R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断
本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型。
R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据
回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。
R语言keras深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）
在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。
