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2019年5月24日
拓端tecdat|R语言代写： GARCH模型股票交易量的研究道琼斯股票市场指数
摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=6632 我将建立道琼斯工业平均指数（DJIA）日交易量对数比的ARMA-GARCH模型。 获取数据 load(file='DowEnvironment.RData') 日交易量 每日交易量内发生的 变化。 plot(dj_vol) ​ 首先，我们验 阅读全文
posted @ 2019-05-24 17:49 拓端tecdat 阅读(1017) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言代写数据清理：视频游戏数据案例研究
摘要： Wesnoth之战是一款开源的回合制策略游戏。游戏世界很丰富，有几个派系，地图和数百个可用单位。在本教程中，您将学习如何将中等大小的数据集（如游戏元数据）转换为有用的格式，以便使用R进行进一步分析。 您将了解整洁数据集遵循的关键原则，为什么跟踪它们有用，以及如何清理您给出的数据。整理也是了解新数据集 阅读全文
posted @ 2019-05-24 17:48 拓端tecdat 阅读(277) 评论(0) 推荐(0)
2019年5月23日
拓端tecdat|R语言代写的疾病制图中自适应核密度估计的阈值选择方法案例
摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=6863 背景 诸如核密度估计（KDE）的平滑方法被用于控制用于计算每种疾病率的空间支持的群体基础。平滑程度由用户定义的参数（带宽或阈值）控制，该参数影响疾病图的分辨率和计算的速率的可靠性。 方法 内核，带宽的大小，是影响在KDE [在地图上的平滑的 阅读全文
posted @ 2019-05-23 18:48 拓端tecdat 阅读(771) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告
摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=6592 维度降低有两个主要用例：数据探索和机器学习。它对于数据探索很有用，因为维数减少到几个维度（例如2或3维）允许可视化样本。然后可以使用这种可视化来从数据获得见解（例如，检测聚类并识别异常值）。对于机器学习，降维是有用的，因为在拟合过程中使用较 阅读全文
posted @ 2019-05-23 18:28 拓端tecdat 阅读(2128) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言代写检验独立性：卡方检验(Chi-square test)和费舍尔精确检验分析案例报告
摘要： 统计测试最常见的领域之一是测试列联表中的独立性。在这篇文章中，我将展示如何计算列联表，我将在列联表中引入两个流行的测试：卡方检验和Fisher精确检验。 什么是列联表？ 列联表提供关于两个分类变量的测量的整数计数。最简单的列联表是一个2 × 22×2 频率表，由两个变量产生，每个变量有两个级别： 组 阅读全文
posted @ 2019-05-23 18:23 拓端tecdat 阅读(3150) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言代写有RStan的多维验证性因子分析（CFA）
摘要： 如果您已经熟悉RStan，那么您需要组合的基本概念是具有相关随机斜率和异方差误差的标准多级模型。 我将R代码嵌入到演示中。所需的包是lavaan，lme4和RStan。 我喜欢将大多数统计方法理解为回归模型。这样，很容易理解大量技术背后的主张。这是一种适用于多级，SEM和IRT模型的方法。在这里，我 阅读全文
posted @ 2019-05-23 18:22 拓端tecdat 阅读(1171) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言代写进行数值模拟：模拟泊松回归模型的数据
摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=6751 模拟回归模型的数据 验证回归模型的首选方法是模拟来自它们的数据，并查看模拟数据是否捕获原始数据的相关特征。感兴趣的基本特征是平均值。我喜欢这种方法，因为它可以扩展到广义线性模型（logistic，Poisson，gamma，...）和其他回 阅读全文
posted @ 2019-05-23 18:21 拓端tecdat 阅读(845) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言代写实现 Copula 建模依赖性案例分析报告
摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=6193 copula是将多变量分布函数与其边际分布函数耦合的函数，通常称为边缘或简单的边缘。Copula是建模和模拟相关随机变量的绝佳工具。 Copula的主要吸引力在于，通过使用它们，您可以分别对相关结构和边缘（即每个随机变量的分布）进行建模。 阅读全文
posted @ 2019-05-23 18:20 拓端tecdat 阅读(2281) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言代写实现拟合神经网络; 神经网络包
摘要： 神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性（考虑到许多隐藏层的深度学习）和受大脑启发的结构。 神经网络并不总是流行，部分原因是它们在某些情况下仍然存在计算成本高昂，部分原因是与支持向量机（SVM）等简单方法相比，它们似乎没有产生更好的结果。然而，神经网络 阅读全文
posted @ 2019-05-23 18:20 拓端tecdat 阅读(1888) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言代写参数检验 ：需要多少样本？如何选择样本数量
摘要： 参数检验受制于数据属性的假设。例如，学生t检验是众所周知的参数检验，假设样本均值具有正态分布。由于中心极限定理，如果样本量足够，测试也可以应用于非正态分布的测量。在这里，我们将研究t检验有效所需的大致样本数。 将正态分布拟合到采样均值 为了研究满足学生t检验要求所需的样本数量，我们迭代各种样本量。对 阅读全文
posted @ 2019-05-23 18:19 拓端tecdat 阅读(462) 评论(0) 推荐(0)
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