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2022年11月2日
R语言非参数PDF和CDF估计、非参数分位数回归分析间歇泉、GDP增长数据|附代码数据
摘要: 全文链接:http://tecdat.cn/?p=29841 最近我们被客户要求撰写关于非参数估计的研究报告。在应用的设置中,我们经常遇到分类数据类型和连续数据类型的组合(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 熟悉传统非参数核平滑方法的人会明白,这些方法假定基础数据本质上是连续的,但事实往往并非
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posted @ 2022-11-02 16:18 拓端tecdat
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2022年11月1日
分解商业周期时间序列:线性滤波器、HP滤波器、Baxter滤波器、Beveridge Nelson分解等去趋势法|附代码数据
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=23000 本文包含各种过滤器,可用于分解南非GDP的方法。我们做的第一件事是清除当前环境中的所有变量。这可以通过以下命令进行(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 分解南非GDP数据 本文包含各种过滤器,可用于分解南非GDP的方法。我们做的第一
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posted @ 2022-11-01 17:13 拓端tecdat
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【视频】文本挖掘:主题模型(LDA)及R语言实现分析游记数据|附代码数据
摘要: 全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=14997 在文本挖掘中,我们经常有文档集合,例如博客文章或新闻文章,我们希望将它们分成自然组,以便我们理解它们(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 主题建模是一种对此类文档进行分类的方法。在本视频中,我们介绍了潜在狄利克雷分配LDA模型,
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posted @ 2022-11-01 17:10 拓端tecdat
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R语言文本挖掘NASA数据网络分析,tf-idf和主题建模|附代码数据
摘要: 全文链接:http://tecdat.cn/?p=6763 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。我们可以使用这些数据集的元数据来理解它们之间的联系(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 1 NASA如何组织数据 首
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posted @ 2022-11-01 17:08 拓端tecdat
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R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略|附代码数据
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=7207 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(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 通过组合ARIMA和GARCH模型,从长期来看,我们可以超过“买入并持有”方法。 策略概述 该策略在“滚动”预测的基础上执行: 对于
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posted @ 2022-11-01 17:05 拓端tecdat
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R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析|附代码数据
摘要: 全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=19469 本文将分析工业指数(DJIA)。工业指数(DIJA)是一个股市指数,表明30家大型上市公司的价值。工业指数(DIJA)的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 时间序列分析模型 ARIMA-A
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posted @ 2022-11-01 17:02 拓端tecdat
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2022年10月31日
极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR:多元化投资组合预测风险测度分析|附代码数据
摘要: 全文链接:http://tecdat.cn/?p=24182 本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值(和条件 VaR)(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验,并使用 Blo
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posted @ 2022-10-31 19:09 拓端tecdat
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R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度|附代码数据
摘要: 全文链接:http://tecdat.cn/?p=11724 文中本教程对多层_回归_模型进行了基本介绍(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据) 。 介绍 本教程期望: 多层_回归_模型的基础知识 。 R中编码的基础知识。 安装R软件包 lme4,和 lmerTest。 步骤1:设定 如果尚未安
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posted @ 2022-10-31 19:06 拓端tecdat
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R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据
摘要: 全文链接:http://tecdat.cn/?p=24141 在本文中,贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会,同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 背景
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posted @ 2022-10-31 19:02 拓端tecdat
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【视频】文本挖掘:主题模型(LDA)及R语言实现分析游记数据|附代码数据
摘要: 全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=14997 在文本挖掘中,我们经常有文档集合,例如博客文章或新闻文章,我们希望将它们分成自然组,以便我们理解它们(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 主题建模是一种对此类文档进行分类的方法。在本视频中,我们介绍了潜在狄利克雷分配LDA模
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posted @ 2022-10-31 18:59 拓端tecdat
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