R语言混合模型回归GBTM群组轨迹模型绘图可视化研究
在回归分析的广袤领域中，面对具有多条未知函数线的复杂数据时，传统方法常常捉襟见肘。混合模型作为一种强有力的分析手段应运而生，其在处理此类复杂情境时展现出独特的优势与潜力。
Tag Archives: 回归
R语言非参数回归预测摩托车事故、收入数据：局部回归、核回归、LOESS可视化
非参数回归为经典（参数）回归方法提供了一种灵活的替代方法。
【视频讲解】非参数重采样bootstrap的逻辑回归Logistic应用及模型差异Python实现
本文将深入探讨逻辑回归在心脏病预测中的应用与优化。
Python个人收入影响因素模型构建：回归、决策树、梯度提升、岭回归
“你的命运早在出生那一刻起便被决定了。”这样无力的话语，无数次在年轻人的脑海中回响，尤其是在那些因地域差异而面临教育资源匮乏的年轻人中更为普遍。
【视频讲解】滚动回归Rolling Regression、ARIMAX时间序列预测Python、R实现应用
本文将通过视频讲解，展示如何用滚动回归预测，并结合一个R语言多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。
过采样SMOTE逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost和XGBoost对不平衡数据分析预测
在此背景下，我们帮助客户对“在线食品交付偏好-班加罗尔地区”数据开展研究，建立印度在线食品配送平台消费者的用户画像，研究影响顾客购买意愿的因素，并给出相应的预测。
Python回归、聚类、相关分析上海公租房租金满意度影响因素数据可视化
随着城市化进程的加速，住房问题日益成为城市居民关注的焦点。公租房作为政府为解决中低收入家庭住房困难而推出的一种重要住房保障形式，其租金水平、居住条件及租住体验直接关系到广大租户的切身利益和生活质量。
SPSS用CHAID决策树、逻辑回归预测电信用户产品使用流失数据
在电信行业中，用户产品使用的流失情况对于企业而言是一个关键的运营指标。
梯度提升机器LightGBM集成学习回归、分类、参数调优可视化实例|附数据代码
Light Gradient Boosted Machine（简称LightGBM）是一个开源库，它为梯度提升算法提供了高效且有效的实现。
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言电影票房数据实例
近年来，随着计量经济学和统计学的快速发展，回归模型作为一种有效的数据分析工具，被广泛应用于金融市场的分析中。
【视频】N-Gram、逻辑回归反欺诈模型文本分析招聘网站欺诈可视化|附数据代码
随着互联网的快速发展，招聘网站已成为求职者与雇主之间的重要桥梁。然而，随之而来的欺诈行为也日益猖獗，给求职者带来了极大的困扰和风险。
R语言Stan贝叶斯回归置信区间后验分布可视化模型检验
贝叶斯回归是一种统计方法，它使用贝叶斯定理来估计回归模型的参数。
R语言分类回归分析考研热现象分析与考研意愿价值变现
首先，在考研中，受到新冠疫情影响，考研增长人数增长与大部分考研机构预测有一定差距（今年人数只有370多万，并没有突破400万大关），本次研究需要通过问卷调查进行内部影响机制探究。
SPSS用多元逐步回归模型对上证指数预测、描述统计和相关分析可视化研究
主要思路为了准确的估计股票价格,了解股票的一般规律,更好的为资本市场提供参考意见和帮助股民进行投资股票作出正确
R语言、WEKA关联规则、决策树、聚类、回归分析工业企业创新情况影响因素数据
为了解某市规模以上工业企业创新情况，对该市企业的创新活动进行调查，分别得出三组数据testl(企业财务情况
R语言逻辑回归模型的移动通信客户流失预测与分析
通过对某移动通信公司客户的流失数据分析，了解客户流失规律，建立流失预警系统，为客户关系管理服务。
SAS逻辑回归logistic在对鲍鱼年龄识别中的应用可视化
逻辑回归具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此，在这里根据鲍鱼的多个生理特征，如性别、重量、直径等信息，采用逻辑回归的方法，对鲍鱼的年龄进行分类预测，以满足商家对鲍鱼的分类。
R语言逻辑回归logistic对ST股票风险建模分类分析混淆矩阵、ROC曲线可视化
信用风险建模是金融领域的重要课题，通过建立合理的信用风险模型，可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况，从而有效降低信贷风险。
数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化
离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展。
数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化
本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据（以及放映场数，观影人数）进行了研究，确定了决定电影的票房的重要因素。
R语言偏最小二乘回归PLS回归分析制药产品化学制造过程数据、缺失值填充、变量重要性
PLS回归主要的客户来自于化学、药品、食品和塑料行业。
Python用KNN（K-近邻）回归、分类、异常值检测预测房价、最优K值选取、误差评估可视化
KNN是一种非参数学习算法，这意味着它不会对底层数据做出任何假设。
R语言对面板数据：含时间固定效应混合效应回归分析交通死亡率、酒驾法和啤酒税
面板数据回归可以缓解省略变量偏误的问题，特别是当没有既与感兴趣的回归变量相关又与依赖变量相关的变量信息时，并且这些变量在时间或实体维度上是恒定的。
Python用线性回归和TensorFlow非线性概率神经网络不同激活函数分析可视化
在这篇文章中，我将尝试介绍从简单的线性回归到使用神经网络构建非线性概率模型的步骤。
R语言非线性回归和广义线性模型：泊松回归、伽马回归、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂锻炼钠摄入数据
我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系。
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化
众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。
R语言用逻辑回归预测BRFSS中风数据、方差分析anova、ROC曲线AUC、可视化探索
行为风险因素监测系统（BRFSS）是一项年度电话调查。
Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化
自2019年12月以来，传染性冠状病毒疾病2019（COVID-19）迅速席卷全球，并在短短几个月内达到了大流行状态。
【视频】R语言用线性回归预测共享单车的需求和可视化|数据分享
自行车共享系统是新一代的传统自行车租赁，从会员，租赁到归还的整个过程已经自动化。
R语言基于多元回归模型的天猫商品流行度预测
本文通过利用回归模型对天猫商品流行度进行了研究，确定了决定天猫商品流行度的重要因素。
数据报告分享|SPSS基于多元回归模型的电影票房预测
本文通过利用回归模型对电影的票房（以及放映场数，观影人数）进行了研究，确定了决定电影的票房的重要因素。
R语言组lasso改进逻辑回归变量选择分析高血压、易感因素、2型糖尿病和LDL可视化
本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素，帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。
数据代码分享|R语言回归分析：体脂数据、公交绿色出行与全球变暖2案例
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 回答
R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型
人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。
Eviews回归分析股权集中度、股权制衡度与公司绩效关系：中小板上市公司数据
本文深入分析了国内外关于股权结构与公司绩效的影响因素
Eviews基于多元回归模型OLS的CPI影响因素分析
2015年以来，通货膨胀越来越成为我国的重要经济现象。
汽车经销商客户流失预警：逻辑回归（LR）、LASSO、逐步回归
随着社会经济的快速发展和交通基础设施的不断完善，我国汽车市场也得到了迅速增长。
Python互联网大数据爬虫的武汉市二手房价格数据采集分析：Linear Regression模型、XGBoost模型和LightGBM模型
我国有大量的资金都流入了房地产行业，同时与其他行业有着千丝万缕的联系，可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用。
python用回归模型对水泥生产关键温度点预测模型
本项目目标为水泥生产关键生产数据的回归及预测（某一关键温度点的预测）。
R语言两阶段最小二乘法2SLS回归、工具变量法分析股息收益、股权溢价和surfaces曲面图可视化
投资者最关心的两个问题就是收益率和股息，两者作为公司经营状况的两个重要方面，往往同时出现在投资报告中，二者之间具有较强的关联性。
python基于评论情感分析和回归、arima销量预测的购物网站选品
网络购物模式已成为越来越重要的产品销售模式，亚马逊网站早在1995年就开始邀请产品消费者发表在线评论，此举带来了良好的效果，目前几乎所有的网站都采用了同样的方式。
R语言气象模型集成预报技术：神经网络、回归、svm、决策树用环流因子预测降雨水数据
随着天气预报技术的发展，数值预报产品日益丰富，预报方法多种多样。
python用回归、arima、随机森林、GARCH模型分析国债期货波动性、收益率、价格预测
让个人购买人员了解美国国债期货的特性，以便于进行个人投资及管理。
R语言回归、anova方差分析、相关性分析 《精品购物指南》调研数据可视化
《精品购物指南》是中国本土经营规模最大、最具影响力的时尚媒体品牌
R语言代做编程辅导回归模型分析工资数据案例报告（附答案）
读取工资数据 在excel中选取数据，复制。
R语言缺失数据变量选择LASSO回归：Bootstrap重（再）抽样插补和推算
在存在缺失数据的情况下，需要根据缺失数据的机制和用于处理缺失数据的统计方法定制变量选择方法。
R语言逐步回归、方差anova分析电影市场调查问卷数据可视化
这是一份有关消费者对电影市场看法及建议的调查报告
python岭回归、Lasso、随机森林、XGBoost、Keras神经网络、kmeans聚类链家租房数据地理可视化分析
最近我们被客户要求撰写关于租房数据分析的研究报告。利用 python 爬取链家网公开的租房数据
数据分享|R语言回归模型诊断、离群值分析学生考试成绩、病人医护质量满意度、婴儿死亡率和人均收入、针叶树荫面积数据
一些标准的图形工具可以极大地帮助理解数据集并评估所建议模型的质量。
R语言多元线性回归、ARIMA分析美国不同候选人对经济GDP时间序列影响
近段时间，美国总统大选引起了世界各国的关注。
Matlab用回归、SEIRD模型、聚类预测美国总统大选、新冠疫情对中美经济的影响
WeChat Tencent QQ email print 由Haoran Chen撰写 对于两人竞选，因为对
R语言对airbnb数据nlp文本挖掘、词云可视化、回归GAM模型、交叉验证分析
数据量大，数据要进行清洗以及预处理，同时要多方面可视化，要探索多变量对因变量的影响。
R语言使用逻辑回归Logistic、单因素方差分析anova和数据可视化分类iris鸢尾花数据集
本文将探讨 Fisher 和 Anderson 鸢尾花数据集中呈现的三个变量之间的关系，特别是virginica 和 versicolor 级别的因变量变量物种对预测变量花瓣长度和花瓣宽度的逻辑回归。
Spss用K均值聚类Kmeans、决策树、逻辑回归和T检验研究不同因素对通勤出行交通方式选择的影响调查数据分析
某交通工程专业博士生想要研究不同因素对通勤交通方式选择的影响。
R语言定量方法：回归，虚拟变量和交互项，假设检验:F检验、AIC和 BIC分析学生成绩数据带自测题
如果_真实_模型包括_X_ 1 和_X_ 2 ，但我们忘记了_X_ 2，那么 – 在某些情况下 – 对_X_的估计将会有偏差。OVB 需要：cor( X 1, X 2)！= 0 和 cor( X 1, y ) ！= 0
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logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口
本文应用R软件技术，通过在世界银行网站上查阅的世界人口历史数据，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测。
R语言线性回归模型拟合诊断异常值分析家庭燃气消耗量和卡路里实例带自测题
考虑我们从实验、事件等中观察到一些数据 y 的情况。
R语言GLM广义线性模型：逻辑回归、泊松回归拟合小鼠临床试验数据（剂量和反应）示例和自测题
在拟合 GLM（并检查残差）之后，可以使用 z 检验一一检验估计参数的显着性，即将估计值与其标准误差进行比较。
R语言惩罚逻辑回归、线性判别分析LDA、广义加性模型GAM、多元自适应回归样条MARS、KNN、二次判别分析QDA、决策树、随机森林、支持向量机SVM分类优质劣质葡萄酒十折交叉验证和ROC可视化
数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。
Python用RNN循环神经网络：LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数时间序列预测
该数据由Hopkins 大学根据世界各国提供的新病例数据提供。
R语言逻辑回归Logisitc逐步回归训练与验证样本估计分析心脏病数据参数可视化
在进行交叉验证之前，很自然地说“我会预烧 50%（比如说）我的数据来训练一个模型，然后用剩下的来拟合模型”。
R语言零膨胀泊松回归ZERO-INFLATED POISSON（ZIP）模型分析露营钓鱼数据实例估计IRR和OR
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。
R语言用主成分分析（PCA）PCR回归进行预测汽车购买信息可视化
在这个项目中，我讨论了如何使用主成分分析 (PCA) 进行简单的预测。
R语言广义线性模型GLM：线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟
线性模型是统计学的基础，但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。
Python银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机svm分析营销活动数据
该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。
【视频讲解】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。
SAS用梯度提升回归树(GBDT)迁移学习预测抵押贷款拖欠风险和垃圾电子邮件数据
GBDT梯度提升模型由多个决策树组成。
