摘要：
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23785 原文出处：拓端数据部落公众号 概述 最近，我们使用贝叶斯非参数（BNP）混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）推断。 在这篇文章中，我们通过展示如何使用具有不同内核的非参数混合模型进行密度估计。在后面的文章中，我们将采用参数化的广义线 阅读全文
posted @ 2021-09-17 10:36
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=10809 原文出处：拓端数据部落公众号 数据简介 受欢迎程度（简称：流行度）数据集由来自不同班级的学生组成，并且由于每个学生都属于一个唯一的班级，因此它是一个嵌套设计。因变量是“流行度”，它是一个学生自评的受欢迎程度，范围为0-10。预测指标包括学 阅读全文
posted @ 2021-09-13 20:41
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原文链接： http://tecdat.cn/?p=23777 原文出处：拓端数据部落公众号 在我们的数理统计课程中，已经看到了大数定律（这在概率课程中已经被证明），证明 给出一组i.i.d.随机变量 ，其中有 为了直观地看到这种收敛性，我们可以使用 > for(i in 1:20)B[,i]=me 阅读全文
posted @ 2021-09-13 20:39
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23759 原文出处：拓端数据部落公众号 简介 两阶段最小二乘法（2SLS）回归拟合的线性模型是一种常用的工具变量估计方法。 本文的主要内容是将各种标准的回归诊断扩展到2SLS。 2SLS估计的回顾 我们需要2SLS回归的一些基本结果来开发诊断方法， 阅读全文
posted @ 2021-09-13 20:38
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23717 原文出处：拓端数据部落公众号 Logistic回归，也称为Logit模型，用于对二元结果变量进行建模。在Logit模型中，结果的对数概率被建模为预测变量的线性组合。 例子 例1. 假设我们对影响一个政治候选人是否赢得选举的因素感兴趣。结果 阅读全文
posted @ 2021-09-10 11:34
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23709 原文出处：拓端数据部落公众号 在经济学中，技术效率是指在既定的投入下产出可增加的能力或在既定的产出下投入可减少的能力。常用度量技术效率的方法是生产前沿分析方法。所谓生产前沿是指在一定的技术水平下，各种比例投入所对应的最大产出集合。而生产前 阅读全文
posted @ 2021-09-10 11:33
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原文链接： http://tecdat.cn/?p=23697 原文出处：拓端数据部落公众号 我们使用R库mgcv，用广义加性模型（GAMs）对环境数据进行建模。mgcv是一个伟大的库，具有丰富的功能，但我们经常发现，默认的诊断图并不令人振奋。特别是偏残差图，功能很强，但不漂亮，残差几乎看不见。我们 阅读全文
posted @ 2021-09-10 11:32
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 原文出处：拓端数据部落公众号 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大，特别是在保留长期记忆方面。在本文中，你将 阅读全文
posted @ 2021-09-10 11:31
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23681 原文出处：拓端数据部落公众号 定义 线性混合效应模型与我们已经知道的线性模型有什么不同？ 线性混合模型（有时被称为 "多层次模型 "或 "层次模型"，取决于上下文）是一种回归模型，它同时考虑了（1）被感兴趣的自变量（如lm()）所解释的变 阅读全文
posted @ 2021-09-04 16:42
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原文链接： http://tecdat.cn/?p=23652 原文出处：拓端数据部落公众号 本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程。包括完成导入数据文件、探索汇总统计和回归分析。 在本文中，我们首先使用软件的默认先验设置。在第二步中，我们将应用用户指定的先验，对自己的数据使用贝叶斯。 准备工 阅读全文
posted @ 2021-09-04 16:41
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