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原文 | http://tecdat.cn/?p=22319 来源 | 拓端数据部落公众号 本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据。 阅读全文
posted @ 2021-05-27 21:03
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原文链接： http://tecdat.cn/?p=22181 原文出处：拓端数据部落公众号 本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。 非参数方法 用于函数估计的非参数方法大致上有三种：核方法、局部多项式方法、样条方法。非参的函数估计的优点在于稳健，对 阅读全文
posted @ 2021-05-27 20:52
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22302 原文出处：拓端数据部落公众号 混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合。 混合效应逻辑回归的例子 例1：一个研究人员对40所不同大学的申请进行抽样调 阅读全文
posted @ 2021-05-27 20:51
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22273 动机 如果你了解数据科学领域，你可能听说过LASSO。LASSO是一个对目标函数中的参数大小进行惩罚的模型，试图将不相关的变量从模型中排除。它有两个非常自然的用途，第一个是变量选择，第二个是预测。因为通常情况下，LASSO选择的变量会比普 阅读全文
posted @ 2021-05-27 20:40
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22226 原文出处：拓端数据部落公众号 两个随机变量之间的相依性问题备受关注,相依性(dependence)是反映两个随机变量之间关联程度的一个概念。它与相关性(correlation)有区别，常用的相关性度量是Pearson相关系数,它只度量了两 阅读全文
posted @ 2021-05-27 20:36
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22215 原文出处：拓端数据部落 向量自回归模型估计的先决条件之一是被分析的时间序列是平稳的。但是，经济理论认为，经济变量之间在水平上存在着均衡关系，可以使这些变量差分而平稳。这就是所谓的协整关系。由于知道这种关系可以改善分析的结果，所以希望有一个 阅读全文
posted @ 2021-05-27 20:32
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22206 模型背景 每一个动态现象都可以用一个潜过程(Λ(t)来描述，这个潜过程在连续的时间t内演化。当对重复测量的标志变量进行建模时，我们通常不会把它看成是一个有误差测量的潜过程。然而，这正是混合模型理论所做的基本假设。潜过程混合模型利用这个框架 阅读全文
posted @ 2021-05-27 20:30
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22160 这个例子展示了如何使用分位数随机林来检测异常值。分位数随机林可以检测到与给定X的Y的条件分布有关的异常值。 离群值是一些观测值，它的位置离数据集中的大多数其他观测值足够远，可以认为是异常的。离群观测的原因包括固有的变异性或测量误差。异常值 阅读全文
posted @ 2021-05-27 20:25
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原文链接： http://tecdat.cn/?p=22071 至少有两种非平稳时间序列：具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列（称为单整时间序列）。单位根检验不能用来评估时间序列是否平稳。它们只能检测单整时间序列。季节性单位根也是如此。 这里考虑月平均温度数据。 > mon=read.table 阅读全文
posted @ 2021-05-27 20:21
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22034 相信大家都听说过股票和债券的多元化投资组合。改进的股票配对交易策略基本上使用了一种前进的方法（参考文章中的概念），即最大化夏普比率，偏向于波动率而不是收益率。也就是说，它使用72天的移动窗口来最大化投资组合的不同权重配置之间的总收益，标准 阅读全文
posted @ 2021-05-27 20:20
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=21978 本文将介绍如何在R中用rstan和rjags做贝叶斯回归分析，R中有不少包可以用来做贝叶斯回归分析，比如最早的（同时也是参考文献和例子最多的）R2WinBUGS包。这个包会调用WinBUGS软件来拟合模型，后来的JAGS软件也使用与之类似 阅读全文
posted @ 2021-05-27 20:19
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22262 在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。 数据 我们使用心脏病数据，预测急诊病人的心肌梗死，包含变量： 心脏指数 心 阅读全文
posted @ 2021-05-27 20:18
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22251 线性回归时若数据不服从正态分布，会给线性回归的最小二乘估计系数的结果带来误差，所以需要对数据进行结构化转换。 在讨论回归模型中的变换时，我们通常会简单地使用Box-Cox变换，或局部回归和非参数估计。 这里的要点是，在标准线性回归模型中， 阅读全文
posted @ 2021-05-27 20:16
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=21892 引言 多元统计分析 中，交互作用是指某因素作用随其他因素水平的不同而不同，两因素同时存在是的作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或之积(相乘交互作用)。通俗来讲就是，当两个或多个因素同时作用于一个结局时，就可能产生交互作用，又称为 阅读全文
posted @ 2021-05-27 20:14
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=21825 原文出处：拓端数据部落公众号 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。 多重比较的问题 当同一研究问题下进行多次假设检验时，不再符合小概率原理所说的“一次试验”。如果在该研究问题下只要有检验是阳性 阅读全文
posted @ 2021-05-27 20:12
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=21809 如果能重来，你是否还愿意做一名护士？ 要点提示 这是我们最近的一项护士职业满意度线上调查中关注的一个问题。遗憾的是，对护士工作满意的只有约27%。为何这么多人不愿意再次选择做护士？本文为探讨护士工作满意度的结构，拟对护士工作满意度的结构进 阅读全文
posted @ 2021-05-27 20:11
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=21773 视频 在Python和R语言中建立EWMA，ARIMA模型预测时间序列 概述 学习创建时间序列预测的步骤 关注Dickey-Fuller检验和ARIMA（自回归移动平均）模型 从理论上学习这些概念以及它们在python中的实现 介绍 时间 阅读全文
posted @ 2021-05-27 20:10
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