Python对全球Covid-19疫情失业数据相关性、可视化分析
“失业”是 Covid-19 疫情的许多负面影响之一,几乎每个国家都受到了影响
“失业”是 Covid-19 疫情的许多负面影响之一,几乎每个国家都受到了影响
Google Trends, 即谷歌趋势。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 谷歌
采样地点:淮河流域一带,昭平台水库、白龟山水库、燕山水库、石漫滩水库、板桥水库、宿鸭湖水库、博山水库、南湾水库、石山口水库、五岳水库、泼河水库、鲶鱼山水库。
这篇文章是关于 copulas 和重尾的。
在引入copula时,大家普遍认为copula很有趣,因为它们允许分别对边缘分布和相依结构进行建模。
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?
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