r语言arma-garch怎样预测原文链接:http:tecdat.cn?p=20015本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。均值模型本节探讨条件均值模型。iid模型我们从简单的iid模型开始。iid模型2023-04-13Python190
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回2023-04-13Python160
做数据分析必须学R语言的4个理由做数据分析必须学R语言的4个理由R 是一种灵活的编程语言,专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库,处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领域的一个2023-04-12Python160
用R语言进行关联分析用R语言进行关联分析关联是两个或多个变量取值之间存在的一类重要的可被发现的某种规律性。关联分析目的是寻找给定数据记录集中数据项之间隐藏的关联关系,描述数据之间的密切度。几个基本概念1.项集这是一个集合的概念,在一篮子商品中的一件消费品即2023-04-12Python200
r语言中的var函数是什么意思c语言中函数var是什么意思?函数var假定其参数是样本总体中的样本。如果数据是样本总体,则应使用VarP函数计算方差。意义:根据给定的样本计算方差。语法:VAR(Number1,number2,…)Number1,number2,。。。是2023-04-11Python160
用svm做回归预测,为什么预测值都是一样的?你看看支持向量机的书或者faruto的教程,预测值一样的话肯定是你选择的参数有问题,model = svmtrain(train_y,train_x,'-s 3 -t 2 -c 15000 -g 128 -p 0.001'2023-04-11Python300
使用R语言进行卡方检验(chi-square test)文|程瑞林(山东大学第二医院足踝外科) 来源|(微信公众号)云中瑞麟(ID:ruilinfly) 瑞麟导读: 对于计量资料,临床医学研究中常用的统计分析方法是t检验;而对于计数资料,卡方检验是一个常用的统计分析方法。 最近2023-04-10Python240
stata做完ologit之后怎么对因变量做线性模拟用reg命令来做。线性模型是一类统计模型的总称,制作方法是用一定的流程将各个环节连接起来,包括线性回归模型,方差分析模型,应用于生物,医学,经济,管理。Reg 即对注册表子项信息和注册表项值中的值执行添加、更改、导入、导出以及其他操作的命令2023-04-10Python220
R语言之决策树和随机森林R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征2023-04-10Python290
r语言lm回归为什么自动变成多元的r语言lm回归为什么自动变成多元的R语言的lm函数可以用于建立线性回归模型,当变量个数大于1时,它会自动变成多元回归。这是因为,当有多个变量时,模型会更加复杂,可以更好地拟合数据,因此多元回归模型可以更好地反映数据的特征。百度知道r语言找不2023-04-10Python180
如何用R语言识别ARMA模型中系数的显著性>m4Call:arima(x = dpgs, order = c(6, 0, 0), xreg = dpus, include.mean = F)Coefficients: ar1 ar2 ar3 ar4ar5ar6d2023-04-10Python210
R语言怎么做Meta分析R中rmeta程序包是R语言专门进行meta分析的一个程序包,当然类似的meta分析程序包在R语言中非常多,比如 meta,metafor等网页链接。cochrane是rmeta程序包里面自带的一个用于meta分析的演示数据库。该数 据库是2023-04-09Python210
请问怎么用R语言正则表达式统计文章的单词数和中文字数,不能用程序包?首先声明,用R来处理字符串数据并不是一个很好的选择,还是推荐使用Perl或者Python等语言。不过R本身除了提供了一些常用的字符串处理函数,也对正则表达式有了一定的支持,具体各个函数的使用方法还是要参考R的帮助文档。sub()与gsub(2023-04-09Python200
请问R语言里有没有做非线性VAR模型的包?这里分享一下R语言实现VAR和SVAR的整个流程。主要步骤包括:1.单位根检验2.确定滞后阶数3.格兰杰因果检验4.模型稳定性检验5.脉冲响应6.方差分解(Johansen协整检验,如果需要的话)整个过程用到的R语言的扩展2023-04-09Python240
产品经理要懂哪些数据分析相关知识?数据分析的方法第一步:数据准备:(70%时间)• 获取数据(爬虫,数据仓库)• 验证数据• 数据清理(缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集)• 使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件(IO和2023-04-09Python200
如何在R语言中使用Logistic回归模型在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败、流失或不流失、涨或跌等,对于这类问题,线性回归2023-04-09Python170
R语言 广义加性模型GAM原文链接:http:tecdat.cn?p=208821导言这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。2回归模型假设我们有一些带有两个属性Y2023-04-09Python210
R-统计分析的一些R包和函数横截面数据回归经典方法 quantreg 分位数回归MASS BOX-COX变换survival 生存函数、COX比例危险回归模型mfp COX比例危险回归模型多重分数多项式car 可以检查vif2023-04-09Python140
机器学习模型评价指标及R实现机器学习模型评价指标及R实现1.ROC曲线考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative)。对一个二分问题来说,会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive)2023-04-09Python150
如何用R语言识别ARMA模型中系数的显著性>m4Call:arima(x = dpgs, order = c(6, 0, 0), xreg = dpus, include.mean = F)Coefficients: ar1 ar2 ar3 ar4ar5ar6d2023-04-09Python220