为什么你需要编程assignment指导帮助？
为什么你需要编程assignment指导帮助？
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Java代码编写：CS335 Space Racing Simulator
This final project is a group project, each group should have two people.
Java代码编写：CS110 Circle
In this Assignment, you should write a class that, given a circle’s radius, has methods that return the circle’s area, diameter, and circumference.
C编程辅导：CS101 Binary Arithmetic
In this Assignment, you should write a program that allows the user to perform simple arithmetic in binary.
C编程辅导：ECE222 Vectors And Matrices
In this lab, each student is to write a program that allows the user to manipulate the entries in vector, or in a matrix.
Java代码编写：CS455 Random Walk
In this assignment you will write a graphics-based program to do a random walk, sometimes also known as a drunkard’s walk.
Python代码编写：CSC108H Tic-Tac-Toe
Tic-tac-toe is a two-player game that children often play to pass the time.
Matlab代做assignment分享相关写作技巧
当美国大学的老师布置Matlab程序（编程assignment）让我们完成时，有不少的留学生们都会感到迷茫，在思考着Matlab assignment要怎么写，其实Matlab的主要功能就是算法开发以及数据可视化，是一款非常强大的数学软件，那么当我们不会写Matlab编程assignment时，我们应该怎么办呢？
数据分享|基于Python、Hadoop零售交易数据的Spark数据处理与Echarts可视化分析
案例数据集是在线零售业务的交易数据，采用Python为编程语言，采用Hadoop存储数据，采用Spark对数据进行处理分析，并使用Echarts做数据可视化。
R语言ECM误差修正模型、均衡修正模型、受限VECM、协整检验、单位根检验即期利率市场数据
传统上，协整的测试是在非常长的时间内进行的，本案例研究A测试了1960-2010年期间T-Bill利率和国债收益率之间的平衡。
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。
python可视化探索新冠疫情病毒与失业率是否存在线性关系
2020年疫情愈演愈烈，新冠的检测与确诊人数也急剧上飙，失控的疫情无疑给经济造成了巨大的打击，同时也极大的影响了就业市场。
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卷积神经网络CNN身份识别图像处理在疫情防控下口罩识别、人脸识别
运用Python 3.8.1版本，爬取网络数据，基于卷积神经网络（CNN）的图像处理原理，搭建口罩识别技术训练集，构建人脸识别系统，最终建立高校师生行踪查询管理系统。
基于简化的评分卡、Smote采样和随机森林的信贷违约预测
随着互联网经济的迅猛发展，个人信贷规模在近年来呈现了爆炸式增长。
R语言参数自抽样法Bootstrap：估计MSE、经验功效、杰克刀Jackknife、非参数自抽样法可视化
我们如何回答它：估计从标准柯西分布（t 分布 w/df = 1）生成的大小为 20 的随机样本的水平 \(k\) 修剪均值的 MSE。
R语言广义矩量法GMM和广义经验似然GEL估计ARMA、CAPM模型分析股票收益时间序列
本文展示了如何通过矩量的广义方法和广义经验似然来估计模型。
R语言Bootstrap、百分位Bootstrap法抽样参数估计置信区间分析通勤时间和学生锻炼数据
本文展示了如何使用 R 构建Bootstrap自举置信区间的示例。
数据探索电商平台用户行为流失分析
随着互联网和电子商务的发展，人们已经习惯了网上购物。
Python用ARIMA ，ARIMAX预测商店商品销售需求时间序列数据
本文在相对简单的数据集上探索不同的时间序列技术。
Matlab随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率时间序列
波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)。
Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列
Python用MCMC马尔科夫链蒙特卡洛、拒绝抽样和Metropolis-Hastings采样算法
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 在我
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。
Matlab用向量误差修正VECM模型蒙特卡洛Monte Carlo预测债券利率时间序列和MMSE 预测
此示例说明如何从 VEC( q ) 模型生成 Monte Carlo 预测。
Python 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗Monte Carlo随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。
Python用机器学习算法进行因果推断与增量、增益模型Uplift Modeling智能营销模型
使用 ML 进行提升建模和因果推理。
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语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列
风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险。
R语言决策树和随机森林分类电信公司用户流失churn数据和参数调优、ROC曲线可视化
在本教程中，我们将学习覆盖决策树和随机森林。这些是可用于分类或回归的监督学习算法。
python用pystan贝叶斯IRT模型拟合Rasch模型分析学生考试问题数据
由于某大学学生人数过多，助教不足，因此有必要对期中考试给每个学生的题目数量施加五道题的限制。
R语言隐马尔可夫模型HMM连续序列重要性重抽样CSIR估计随机波动率模型SV分析股票收益率时间序列
在本笔记本中，我们向读者介绍了基本的随机波动率模型，并通过连续顺序重要性重采样讨论了它们的估计。我们使用收益率数据集来讨论 CSIR 在随机波动率模型估计中的实现和性能。
Matlab最小二乘法：线性最小二乘、加权线性最小二乘、稳健最小二乘、非线性最小二乘与剔除异常值效果比较
matlab软件在拟合数据时使用最小二乘法。
R语言贝叶斯Metropolis-Hastings Gibbs 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间
指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间。
R语言近似贝叶斯计算MCMC（ABC-MCMC）轨迹图和边缘图可视化
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang
R语言极值理论：希尔HILL统计量尾部指数参数估计可视化
极值理论对样本尾部分布的极值指数的估计方法主要有两类：半参数方法和全 参数方法，前者主要是基于分布尾部的 Hill 估计量，后者则主要基于广义帕累托分布。
R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化
Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型。
R语言结构方程模型SEM分析心理学和营销研究数据路径图可视化
结构方程建模 (SEM) 是一种全面而灵活的方法，包括在假设模型中研究变量之间的关系。
Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化
在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？
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。
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。
R语言ARMA GARCH COPULA模型拟合股票收益率时间序列和模拟可视化
最近我们被客户要求撰写关于股票收益率时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，我们展示了 copula GARCH 方法拟合模拟数据和股票数据并进行可视化。
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语言用有限混合模型(FMM,finite mixture model)创建衰退指标对股市SPY、ETF收益聚类和双坐标图可视化
从广义上讲，我们可以将金融市场状况分为两类：牛市和熊市。
python深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列
通过训练具有小中心层的多层神经网络重构高维输入向量，可以将高维数据转换为低维代码。
Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings（M-H）MCMC采样算法的实现
Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。
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ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列
对于时间序列分析，有两种数据格式： ts （时间序列）和 xts （可扩展时间序列）。
Python用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟和估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化
这篇文章介绍了一类离散随机波动率模型。
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语言模拟和预测ARIMA模型、随机游走模型RW时间序列趋势可视化
当一个序列遵循随机游走模型时，就说它是非平稳的。
SAS分类决策树预测贷款申请评分剪枝和结果可视化
分类树的一个常见用途是预测抵押贷款申请人是否会拖欠贷款。
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语言模拟ARCH过程模型分析时间序列平稳性、波动性
在事物的发展过程中，常表现出复杂的波动情况，即时而波动的幅度较缓，而又时常出现波动集聚性(VolatilitY clustering),在风险研究中经常遇到这种情况。
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Fama French (FF) 三因子模型和CAPM多因素扩展模型分析股票市场投资组合风险/收益可视化
FF 模型通过回归除市场收益之外的几个变量的投资组合收益来扩展 CAPM。
Python高维统计建模变量选择:SCAD平滑剪切绝对偏差惩罚、Lasso惩罚函数比较
变量选择是高维统计建模的重要组成部分。
Python实现谱聚类Spectral Clustering算法和改变聚类簇数结果可视化比较
谱聚类是一种将数据的相似矩阵的谱应用于降维的技术。
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Garch建模常用软件包比较、拟合标准普尔SP 500指数波动率时间序列和预测可视化
我们研究波动聚集，以及使用单变量 GARCH(1,1) 模型对其进行建模。
Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用
这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用。
R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类：训练与结果评估可视化
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。
