【视频讲解】R语言用向量自回归(VAR)进行经济数据脉冲响应研究分析
自从Sims(1980)发表开创性的论文以来,向量自回归模型已经成为宏观经济研究中的关键工具。
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经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。
R语言数据可视化分析案例:探索BRFSS数据数据分析报告
R语言探索BRFSS数据可视化
R语言在BRFSS数据中可视化分析探索糖尿病的影响因素
R语言可视化探索BRFSS数据并逻辑回归Logistic回归预测中风
R语言对BRFSS数据探索回归数据分析
使用R语言创建自定义桑基图Sankey图
在绘制的时间序列中可以看到两个主要的季节性:每日和每周。我们在一天中有48个测量值,在一周中有7天,因此这将是我们用来对响应变量进行建模的自变量–电力负荷。
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。
R语言OutliersO3软件包异常值检测方法比较
主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分。
澳大利亚在2008 – 2009年全球金融危机期间,政府发布了一揽子刺激计划,其中包括2008年12月的现金支付,恰逢圣诞节支出。
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。
在本文中我们用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统。
用R语言模拟随机服务排队系统
用R语言制作交互式图表和地图
本文展示如何用R语言动态图可视化:如何、创建具有精美动画的图。
我们制作了以下图表,显示了2016年世界各国的人均GDP,出生时的期望寿命和人口。
R语言中的prophet预测时间序列数据模型
在这篇文章中,我用R语言和python检测社交网络中的社区。
确定数据集中最佳的簇数是分区(划分)聚类(例如k均值聚类)中的一个基本问题,它要求用户指定要生成的簇数k。
R语言最优聚类数目k改进kmean聚类算法
在本文中,我想向您展示如何应用S&P500股票市场指数的交易策略。
这个简短的演示说明了使用rmgarch软件包的DCC模型及其方法的使用,尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法。
最近我们被客户要求撰写关于时间序列的研究报告。假设有时间序列数据,如下所示。经验表明,目标变量y似乎与解释变量x有关。
VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说,它们不是建立在一些经济学理论的基础上,这些理论强加了方程式的理论结构。假设每个变量都影响系统中的其他变量,这使得估计系数的直接解释变得困难。尽管如此,VAR在几种情况下都很有用:
在开展基于概率推理的课程时,关键主题之一是基于似然函数的检验和置信区间构建。
R语言rjags使用随机效应进行臭氧数据分析
诸如核密度估计(KDE)的平滑方法被用于控制用于计算每种疾病率的空间支持的群体基础。
R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归
R语言解决最优化运营研究问题-线性优化(LP)问题
ARIMA等传统模型有一个主要缺点 – 它们通常不会解释“冲击”或时间序列的突然变化。
R语言使用K-Means聚类可视化WiFi访问
NASA托管和/或维护了超过32,000个数据集; 这些数据集涵盖了从地球科学到航空航天工程到NASA本身管理的主题。
R语言中编写最小工作示例
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。
必须使用非常少的数据训练图像分类模型是一种常见情况,如果您在专业环境中进行计算机视觉,则在实践中可能会遇到这种情况。
神经网络一直是迷人的机器学习模型之一
我将建立道琼斯工业平均指数(DJIA)日交易量对数比的ARMA-GARCH模型。
用R语言软件估计光谱密度
在本文中,我将向您介绍集成建模的基础知识。 另外,为了向您提供有关集合建模的实践经验。
维度降低有两个主要用例:数据探索和机器学习。
本文使用R语言进行stan泊松回归Poisson regression。
这是一个非常简化的例子。我模拟了1,000个计数观察值,平均值为1.3。
R语言有RStan的多维验证性因子分析(CFA)
本文使用R语言对mtcar数据进行相关矩阵分析及其可视化
在R语言中轻松创建关联网络
在R语言中显示美丽的数据摘要summary统计信息
聚类方法用于识别从营销,生物医学和地理空间等领域收集的多变量数据集中的相似对象。
划分聚类 是用于基于数据集的相似性将数据集分类为多个组的聚类方法。
R语言解释生存分析中危险率和风险率的变化
R语言多臂试验 – 我们应该考虑多重性吗?
R语言使用倾向评分提高RCT(随机对照试验)的效率
R语言在RCT中调整基线时对错误指定的稳健性
R语言利用基线协变量提高随机对照试验的效率
R语言调整随机对照试验中的基线协变量
R语言分析协变量之间的非线性关系
在Amazon Web Services中使用R语言运行模拟
2014年9月18日,苏格兰居民将进行公民投票决定是否独立于英国。
R语言中固定与随机效应Meta分析 – 效率和置信区间覆盖
R语言ROC曲线下的面积 – 评估逻辑回归中的歧视
在这篇文章中,我们将看一下Poisson回归的拟合优度测试。
R语言在逻辑回归中求R square R方
R语言用于线性回归的稳健方差估计
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。
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