Python贝叶斯回归、强化学习分析医疗健康数据拟合截断删失数据与参数估计3实例
本专题合集聚焦于有序分类变量处理、截断与删失数据回归分析以及强化学习模型拟合等多个重要且具有挑战性的数据分析场景，旨在为数据科学家提供全面且深入的解决方案。
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R语言拟合线性混合效应模型、固定效应、随机效应参数估计可视化生物生长、发育、繁殖影响因素
本文将介绍如何设置工作目录、读取数据、标准化数据、拟合线性混合效应模型、提取随机效应参数、绘制相关性图和Dot-and-Whisker图，以帮助研究人员更好地理解数据并进行有效的数据分析。
R语言门限误差修正模型(TVECM)参数估计沪深300指数和股指期货指数可视化
时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。 WeChat Tencent QQ email pri
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。
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语言用Hessian-free 、Nelder-Mead优化方法对数据进行参数估计
Nelder-Mead方法是最著名的无导数方法之一，它只使用f的值来搜索最小值。过程：
