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摘要: 在逻辑回归中,我们将二元响应\(Y_i \)回归到协变量\(X_i \)上。下面的代码使用Metropolis采样来探索\(\ beta_1 \)和\(\ beta_2 \)的后验YiYi到协变量XiXi。让 定义expit和分对数链接函数 logit<-function(x){log(x/(1-x 阅读全文
posted @ 2019-04-16 17:35 拓端tecdat 阅读(304) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=3014 前言 预测是通过基于来自过去和当前状态的信息来对将要发生的事情做出声明。 ​ 每个人每天都以不同程度的成功解决预测问题。例如,需要预测天气,收获,能源消耗,外汇(外汇)货币对或股票,地震和许多其他东西的变动。... 预测分析 通过分类,深度 阅读全文
posted @ 2019-04-11 14:58 拓端tecdat 阅读(3992) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=6716 获得R问题的良好帮助的关键是提供最低限度工作的可重复示例(MWRE)。使用R制作MWRE非常简单,它将有助于确保那些帮助您识别错误来源的人,并理想地提交给您,以修复错误,而不是向您发送有用的代码。要拥有MWRE,您需要以下项目: 产生错误的 阅读全文
posted @ 2019-04-10 17:13 拓端tecdat 阅读(356) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=3071 结构方程模型入门 介绍 对于熟悉线性回归拟合结构方程模型的分析师来说,首先会感到奇怪。在R环境中,拟合结构方程模型涉及学习新的建模语法,新的绘图语法以及通常是新的数据输入方法。然而,快速重新定位并且很快用户会接触到差异,拟合结构方程模型可以 阅读全文
posted @ 2019-04-10 17:01 拓端tecdat 阅读(1293) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文链接: http://tecdat.cn/?p=3015 介绍 首先,请注意,围绕多级模型的术语非常不一致。例如,多级模型本身可以称为分级线性模型,随机效应模型,多级模型,随机截距模型,随机斜率模型或汇集模型。根据学科,使用的软件和学术文献,许多这些术语可能指的是相同的一般建模策略。 读入数据 阅读全文
posted @ 2019-04-08 17:23 拓端tecdat 阅读(1130) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=3059 介绍 处理分组数据和复杂层次结构的分析师,从嵌入在参与者中的测量,嵌套在州内的县或嵌套在教室内的学生,经常发现他们需要建模工具来反映他们数据的这种结构。在R中,有两种主要的方法来拟合多级模型,这些模型考虑了数据中的这种结构。这些教程将向用户 阅读全文
posted @ 2019-04-08 16:24 拓端tecdat 阅读(3730) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=5374 我们要估计的模型是 y=a+bx+cd+ey=a+bx+cd+e, 其中是解释变量,,和是我们想要估计的系数。是控制变量,是治疗变量。我们特别关注我们的治疗效果对。 生成数据 首先,让我们生成数据。 假设 的工具变量和之间的相关矩阵如下: 阅读全文
posted @ 2019-03-26 15:12 拓端tecdat 阅读(1766) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Python金融应用编程:衍生品定价和套期保值的随机过程 阅读全文
posted @ 2019-03-19 16:49 拓端tecdat 阅读(1527) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在本文中,188个国家基于这19个社会经济指标聚集在一起,使用Python实现的蒙特卡罗K-Means聚类算法。通过将类似国家分组在一起并对其进行概括,聚类可以帮助减少识别有吸引力的投资机会所需的工作量。 在讨论聚类国家和得出结论的结果之前,本文详细介绍了距离度量,聚类质量测量,聚类算法,K-Mea 阅读全文
posted @ 2019-03-18 17:02 拓端tecdat 阅读(310) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文将模拟退火(SA)算法应用于投资组合优化问题。模拟退火(SA)是一种通用的概率和元启发式搜索算法,可用于找到以具有多个最优的大搜索空间为特征的优化问题的可接受解决方案。投资组合优化涉及在资产之间分配资本,以最大化风险调整回报。 基本模拟退火算法 该算法的灵感来自冶金退火中的随机过程,其中材料被反 阅读全文
posted @ 2019-03-15 17:27 拓端tecdat 阅读(272) 评论(-1) 推荐(0) 编辑
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