2022年2月5日
拓端tecdat|R语言K-means和层次聚类分析癌细胞系微阵列数据和树状图可视化比较
摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=25196 原文出处：拓端数据部落公众号 目标 对“NCI60”（癌细胞系微阵列）数据使用聚类方法，目的是找出观察结果是否聚类为不同类型的癌症。K_means 和层次聚类的比较。 #数据信息 dim(nata) nci.labs[1:4] table 阅读全文
posted @ 2022-02-05 17:35 拓端tecdat 阅读(229) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列
摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=25180 原文出处：拓端数据部落公众号 时间序列分析 对于时间序列分析，有两种数据格式： ts （时间序列）和 xts （可扩展时间序列）。前者不需要时间戳，可以直接从向量转换。后者非常重视日期和时间，因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了 阅读全文
posted @ 2022-02-05 17:34 拓端tecdat 阅读(245) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|Python用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟和估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化
摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=25165 原文出处：拓端数据部落公众号 这篇文章介绍了一类离散随机波动率模型，并介绍了一些特殊情况，包括 GARCH 和 ARCH 模型。本文展示了如何模拟这些过程以及参数估计。本文为这些实验编写的 Python 代码在文章末尾引用。 离散随机波动 阅读全文
posted @ 2022-02-05 17:32 拓端tecdat 阅读(268) 评论(0) 推荐(0)