R语言信用风险回归模型中交互作用的分析及可视化
多元统计分析中,交互作用是指某因素作用随其他因素水平的不同而不同,两因素同时存在是的作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或之积(相乘交互作用)。
多元统计分析中,交互作用是指某因素作用随其他因素水平的不同而不同,两因素同时存在是的作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或之积(相乘交互作用)。
在劳动经济学领域,收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解。
我们知道参数的置信区间的计算,这些都服从一定的分布(t分布、正态分布),因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。
正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。
分段回归( piecewise regression ),顾名思义,回归式是“分段”拟合的。
房价有关的数据可能反映了中国近年来的变化:
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Weilong Zhang
当线性假设无法满足时,可以考虑使用其他方法。
假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定。
资本资产定价模型(CAPM) 是用于确定是否在一个特定资产的投资是值得的。
MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。
包含更多的预测变量不是免费的:在系数估算的更多可变性,更难的解释以及可能包含高度依赖的预测变量方面要付出代价。
之前我们讨论了使用ROC曲线来描述分类器的优势,有人说它描述了“随机猜测类别的策略”。
现在,分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。
这篇文章中我们可以编写自己的代码来计算套索(lasso)回归
本文我们讨论了期望寿命的计算,人口统计模型的起点是死亡率表。
我根据泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型对一个十字路口的骑自行车者的数量进行预测
本文想在R软件中更好地了解分位数回归优化。在查看分位数回归之前,让我们从样本中计算中位数或分位数。
电力负荷预测是电网规划的基础,其水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。
为了找出影响价格波动的主要因素,我们使用逐步回归法来剔除一些对于应变量即把对价格影响很小的自变量剔除出我们的模型
比如说分类变量为是否幸存、是因变量,连续变量为年龄、是自变量,这两者可以做相关分析吗?两者又是否可以做回归分析?
当我们将CNN(卷积神经网络)模型用于训练多维类型的数据(例如图像)时,它们非常有用。
我们首先讨论多项式回归,进一步,我们会想到分段线性或分段多项式函数,可能还有附加的连续性约束,这些是样条曲线回归的基础。
尽管对于较高的阈值,SVM可以产生更好的ROC值,但逻辑回归通常更擅长区分不同类别。朴素贝叶斯的ROC曲线通常低于其他两个ROC曲线,这表明样本内性能比其他两个分类器方法差。
一种类型的平滑称为样条平滑。柔性金属(通常是铅),可以用作绘制平滑曲线的参考。将选择一组点(称为结),然后将样条线压在特定的x,y点,然后弯曲以通过下一个点,依此类推。
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。
我们已经看到了如何考虑风险敞口,计算包含风险敞口的多个数量(经验均值和经验方差)的非参数估计量。让我们看看如果要对二项式变量建模。
公司必须使用细分技术才能生存。现在,问题在于,我们不能确定指数衰减是溢价随年龄变化的正确方法。一种替代方法是使用非参数技术来可视化年龄对索赔频率的真实影响。
这里的想法是使距离最大化:想法是区分,所以我们希望样本尽可能不独立。要计算基尼系数。
通常,我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。
当我们要为预测提供一个置信区间时,建议您为预测器确定置信区间参数的估计和潜在值的置信区间。
在之前的课堂上,我们已经看到了如何可视化多元回归模型(带有两个连续的解释变量)。
上周在 非人寿保险课程中,我们了解了广义线性模型的理论
在保险定价中,风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。
我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断。
最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样的研究报告。
在这篇文章中,我将从一个基本的线性模型开始,然后从那里尝试找到一个更合适的线性模型。 由于空气质
尽管线性模型是最简单的机器学习技术之一,但它们仍然是进行预测的强大工具。
R语言中回归和分类模型选择的性能指标
本文使用模拟数据比较了标准最小二乘法和lasso回归。
在这里,我们放宽了流行的线性技术的线性假设。
我从马里兰州生物流调查中提取了一些数据,以进行多元回归分析。
本文将使用三种方法使模型适合曲线数据:1)多项式回归;2)用多项式样条进行B样条回归;3) 进行非线性回归。
R语言可视化探索BRFSS数据并逻辑回归Logistic回归预测中风
主成分回归(PCR)的方法 本质上是使用第一个方法的普通最小二乘(OLS)拟合来自预测变量的主成分(PC)。
偏最小二乘回归是一种回归形式 。
使用交叉验证为多项式选择最佳次数。选择了什么程度,这与使用进行假设检验的结果相比如何ANOVA?对所得多项式拟合数据进行绘图。
缺失值被认为是预测建模的首要障碍。因此,掌握克服这些问题的方法很重要。
在逻辑回归中,我们将二元因变量Y_i回归到协变量X_i上。
验证回归模型的首选方法是模拟来自它们的数据,并查看模拟数据是否捕获原始数据的相关特征。
在最近的一篇文章中,我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器,用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。
本文使用R语言进行stan泊松回归Poisson regression。
在这篇文章中,我们将看一下Poisson回归的拟合优度测试。
可以从许多统计软件包中运行Stan。到目前为止,我一直在从R运行Stan。
在依赖模型得出结论或预测未来结果之前,我们应尽可能检查我们假设的模型是否正确指定。
此示例显示如何用R语言进行特征选择——逐步回归
最近我们被客户要求撰写关于2SLS的研究报告。
在本文中,我们将在贝叶斯框架中引入回归建模,并使用PyMC3 MCMC库进行推理。
贝叶斯分析的许多介绍使用相对简单的教学实例 。虽然这可以很好地介绍贝叶斯原理,但将这些原则扩展到回归并不是直截了当的。
只要有金融经济学家,金融经济学家一直在寻找能够预测股票收益的变量。
通过对用电负荷进行聚类,我们可以提取典型负荷曲线,提高随后的用电量预测的准确性。
R语言中的偏最小二乘PLS回归算法
这里向您展示如何在R中使用glmnet包进行岭回归(使用L2正则化的线性回归),并使用模拟来演示其相对于普通最小二乘回归的优势。
对于某企业新用户,会利用大数据来分析该用户的信息来确定是否为付费用户,弄清楚用户属性,从而针对性的进行营销,提高运营人员的办事效率。
我们在这里讨论所谓的“分段线性回归模型”,因为它们利用包含虚拟变量的交互项。
正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快,可以利用输入矩阵中的稀疏性x。
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。
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