R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性
变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。
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从动态的角度看,负利率效应也可以被描述为银行利率变化的速度小于价格指数变化的速度,这是一种违反经济规律的特殊状态。
在课程中进行案例研究(使用真实数据)时,学生都会惊讶地发现很难获得“好”模型
当我们要可视化事故数量时,其想法是根据部门的人员进行标准化。
布丰投针是几何概率领域中最古老的问题之一。它最早是在1777年提出的。
我们决定使用航空公司的航班数据探讨这个问题。
R语言ggmap空间可视化机动车碰撞–街道地图热力图
R语言ggmap空间可视化机动车交通事故地图
最近我们一直在探索空间数据。事实证明,有一些很棒的R包可用于可视化此类数据。
我们进行了MIDAS回归分析,以预测季度GDP增长以及每月非农就业人数的增长。
本文简要介绍了一种简单的状态切换模型,该模型构成了隐马尔可夫模型(HMM)的特例。
本文描述了R语言中马尔克夫转换模型的分析过程。首先,对模拟数据集进行详细建模。接下来,将马尔可夫转换模型拟合到具有离散响应变量的真实数据集。用于验证对这些数据集建模的不同方法。
对于许多模型,例如逻辑模型,没有共轭先验分布。因此,吉布斯采样不适用。
金融分析师通常关心市场何时“发生变化”:几个月或者几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。
本文比较了几个时间序列模型,以预测SP 500指数的每日实际波动率。
在本文中,我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动率模型。
采样函数svsample需要其输入数据y是数值向量,而且没有任何缺失值(NA),如果提供其他任何内容,则会报错。
R2WinBUGS软件包提供了从R调用WinBUGS的便捷功能。
在本教程中,我们将研究如何将Nelson-Siegel-Svensson(NSS)模型拟合到数据。由于我们将使用随机技术进行优化,因此我们应该重新运行几次。变量nRuns设置示例重启的次数。
我们要做的是:我们从一些收益率曲线开始,然后逐步地随机修改收益率,最后尝试拟合NS模型以新的收益。因此我们对此进行了模拟。
Nelson-Siegel- [Svensson]模型是拟合收益曲线的常用方法。
虽然期望债券不会出现负利率,但也不是完全看不到。在危机时期,政府债券甚至公司债券都可以以负收益率交易(例如雀巢)。
本教程的主要目的是找到模型和检验关于这些特征与学生受欢迎程度(根据其同学)之间的关系的假设。
近年来,期权交易变得非常流行。 在这篇文章中,您将学习一种期权交易策略,可以用来以较低的价格购买自己喜欢的股票。期权是一种衍生工具。
这篇文章的目的是指导读者逐步使用R编程语言实现Nelson-Siegel模型的步骤。
最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样的研究报告。
R语言中的风险价值模型度量指标TVaR与VaR
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
概率编程使我们能够实现统计模型,而不必担心技术细节。
R语言中敏感性和特异性、召回率和精确度作为选型标准的华夫图案例
对于分类问题,通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。
R语言自定义两种统计量度:平均值和中位数,何时去使用?
R语言中绘制箱形图的替代品:蜂群图和小提琴图
在这里,我将讨论哪些函数可用于处理正态分布:dnorm,pnorm,qnorm和rnorm。 概率密度函数(P
本文使用模拟数据比较了标准最小二乘法和lasso回归。
在本文中,我描述了如何在CRAN中搜索用于绘制ROC曲线的包,并重点介绍了六个有用的包。
在本节中,我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。
在评估结构方程模型的拟合,很常见的应用是研究χ2进行测试
R语言中小样本违反异方差性的线性回归
R语言异方差回归模型建模:用误差方差解释异方差
R语言使用二进制回归将序数数据建模为多元GLM
几个月以来,我一直对序数回归与项目响应理论(IRT)之间的关系感兴趣。 在这篇文章中,我重点介绍Rasch分析。
在实践中, 因子负载较低(或测量质量较差)的模型的拟合指数要好于因子负载较高的模型。
R语言在不同样本量下的Little’s MCAR检验
R语言中的Theil-Sen回归分析
R语言关于回归系数的解释
k-medoids是另一种聚类算法,可用于在数据集中查找分组。
在本课程中,我们将考虑一些线性模型的替代拟合方法,除了通常的 普通最小二乘法。
本文是有关 基于树的 回归和分类方法的。
R语言无监督学习:PCA主成分分析可视化
如何用r语言制作交互可视化报告
R语言大数据分析纽约市的311万条投诉统计可视化与时间序列分析
在某些情况下,你可能希望通过在每帧中添加数据并保留先前添加的数据来进行动画处理。
在这里,我们放宽了流行的线性技术的线性假设。
在本文中,将对“牛市”和“熊市”两个独立机制下的市场收益进行模拟。隐马尔可夫模型识别处于特定状态的概率。
R语言析因设计分析:线性模型中的对比
R语言逻辑回归、方差分析 、伪R平方分析
假设检验的基本原理是小概率原理,即我们认为小概率事件在一次试验中实际上不可能发生。
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。
本文展示了r语言中如何进行Spearman等级相关分析的例子。
R语言相关分析和稳健线性回归分析
NASA有32,000多个数据集,有关NASA数据集的元数据 可以JSON格式在线获得。
R语言对NASA元数据进行文本挖掘的主题建模分析
脉冲响应分析是采用向量自回归模型的计量经济学分析中的重要一步。
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