摘要： Framingham风险评分： Framingham 心脏研究和其他流行病学队列研究改变了20世纪后半部分对疾病的关注点，即从治疗已经存在的心血管疾病到预防处于疾病危险的状态。该策略的关键因素是识别那些最有可能发生心血管事件的人群，并进行靶向干预。 这一阶段的研究阐明了心血管危险因素，例如高血压、高 阅读全文

摘要： 关于自相关、偏自相关： 一、自协方差和自相关系数 p阶自回归AR(p) 自协方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)] 自相关系数ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5] 二、平稳时间序列自协方差与自相关系数 1、平稳时间序列可以定义r(k)为时间序列 阅读全文

摘要： 1.具体应用实例。根据表2，预测序号15的跳高成绩。 表2 国内男子跳高运动员各项素质指标 序号 跳高成绩() 30行进跑(s) 立定三级跳远() 助跑摸高() 助跑4—6步跳高() 负重深蹲杠铃() 杠铃半蹲系数 100 (s) 抓举 () 1 2.24 3.2 9.6 3.45 2.15 140 阅读全文

摘要： 人工神经网络(ANN)，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来 阅读全文

摘要： 网上找的matlab绿色版本合集链接https://pan.baidu.com/s/1gfDyIo7 密码：pxrs 阅读全文

摘要： #1.用ts()建立时间序列#例子1kings<-scan("//robjhyndman.com/tsdldata/misc/kings.dat",skip=3);kingskingstimeseries<-ts(kings)kingstimeseriesplot(kingstimeseries)# 阅读全文

摘要： 针对现有教程（http://blog.csdn.net/desilting/article/details/39013825），运行中出现的问题以及解决办法 如果你必须对时间序列做 d 阶差分才能得到一个平稳序列，那么你就使用ARIMA(p,d,q)模型，其中 d 是差分的阶数。ARIMA(p，d， 阅读全文

摘要： 如果数据中有NA存在，表示这个位置数据遗失，不能进行值的类型描述。也不能用函数来计算，需要计算是可以加上na.rm=T表示忽略NA，但是这个位置并没有去除，使用length可以看到。 > x<-c(10,20,30,NA) > x [1] 10 20 30 NA > mean(x) [1] NA > 阅读全文

摘要： 自相关和偏自相关图作为时间序列判断阶数的重要方法，很多童鞋在刚接触的时候都会在如何判断拖尾截尾上有疑问。 （1）p阶自回归模型 AR(P) AR(p)模型的偏自相关函数PACF在p阶之后应为零，称其具有截尾性； AR(p)模型的自相关函数ACF不能在某一步之后为零（截尾），而是按指数衰减（或成正弦波 阅读全文

摘要： 一，前提准备 1.R语言包：ggplot2包（绘图），recommenderlab包，reshape包（数据处理） 2.获取数据：大家可以在明尼苏达州大学的社会化计算研究中心官网上面下载这些免费数据集，网站链接为http://grouplens.org/datasets/movielens/，也可以 阅读全文