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2019年5月23日
拓端tecdat|R语言代写是否应对二分连续变量执行逻辑回归
摘要： R语言代写是否应对二分连续变量执行逻辑回归 阅读全文
posted @ 2019-05-23 18:19 拓端tecdat 阅读(233) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言代写配对检验分析案例
摘要： 什么是检验对？ 检验对的形式 （x1，x2）（X1，X2） 出现在两种情况中： 对同一实体执行两次测量。例如，一项评估新型胰岛素疗效的临床研究将为每位患者测量两次血糖水平：之前（X1X1）服药后（X2X2）。 对不同的实体进行测量。但是，实体根据其特征进行匹配。例如，为了测试药物的功效，您可能希望根 阅读全文
posted @ 2019-05-23 18:18 拓端tecdat 阅读(257) 评论(0) 推荐(0)
2019年5月7日
拓端tecdat|R语言代写基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证研究分析案例
摘要： 原文链接http://tecdat.cn/?p=2657 本文展示了如何基于基础ARMA-GARCH过程（当然这也涉及广义上的QRM）来拟合和预测风险价值（Value-at-Risk，VaR）。 library(qrmtools)# for qq_plot() library(rugarch) 模拟 阅读全文
posted @ 2019-05-07 15:30 拓端tecdat 阅读(1592) 评论(0) 推荐(0)
2019年5月6日
拓端tecdat|R语言代写辅导中绘制ROC曲线和PR曲线
摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=6236 ROC 曲线可能是评估评分分类器的预测性能的最常用的度量。 预测正类（+1）和负类（-1）的分类器的混淆矩阵具有以下结构： 预测/参考类+1-1 +1 TP FP -1 FN TN 这里，TP表示真阳性的数量（模型正确预测正类），FP表示误 阅读全文
posted @ 2019-05-06 18:36 拓端tecdat 阅读(597) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言代写多分类问题 multicalss classification 的性能测量
摘要： 判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。 本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。由于QDA 阅读全文
posted @ 2019-05-06 18:31 拓端tecdat 阅读(1341) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言代写线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA）
摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=5689 判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。 本文主要关注LDA， 阅读全文
posted @ 2019-05-06 18:20 拓端tecdat 阅读(2953) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言代写ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数据
摘要： 原文链接:http://tecdat.cn/?p=5919 在本文中，我将介绍ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。 使用后移运算符计算滞后差异 我们可以使用backshift运算符来执行计算。例如，后轴运算符可用于计算的时间序 阅读全文
posted @ 2019-05-06 17:55 拓端tecdat 阅读(1568) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言代写Wilcoxon符号秩检验与配对学生t检验
摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=3172 在这篇文章中，我们将探索比较两组依赖（即成对）定量数据的测试：Wilcoxon符号秩检验和配对学生t检验。这些测试之间的关键区别在于Wilcoxon的测试是非参数测试，而t测试是参数测试。在下文中，我们将探讨这种差异的后果。 睡眠数据集 我 阅读全文
posted @ 2019-05-06 17:23 拓端tecdat 阅读(2315) 评论(0) 推荐(0)
2019年4月23日
拓端tecdat|R语言代写估计时变VAR模型时间序列的实证研究分析案例
摘要： 原文 http://tecdat.cn/?p=3364 加载R包和数据集 上述症状数据集包含在R-package 中，并在加载时自动可用。 加载包后，我们将此数据集中包含的12个心情变量进行子集化： mood_data <- as.matrix(symptom_data$data[, 1:12]) 阅读全文
posted @ 2019-04-23 18:03 拓端tecdat 阅读(1387) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言代写k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类
摘要： 原文 :http://tecdat.cn/?p=3726 这次，我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列。 执行环境如下。 R：3.5.1 企业对企业交易和股票价格 在本研究中，我们将研究具有交易关系的公司的价格变化率的时间序列的相似性，而不是网络结构 阅读全文
posted @ 2019-04-23 16:51 拓端tecdat 阅读(2050) 评论(0) 推荐(0)
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