数据挖掘 关于数据挖掘:R语言多变量多元多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化 本钻研的目标是测量吸烟对新生儿体重的影响。钻研人员须要通过管制其余协变量(例如母亲的体重和身高)来隔离其影响。这能够通过应用多元回归模型来实现,例如,通过思考权重 Y_i 能够建模为
数据挖掘 关于数据挖掘:Smartbi指标管理助力企业数据资产累积 “没有指标的策略只是一个欲望,而与战略目标不符的指标就是浪费时间。”——治理巨匠德鲁克一、企业为什么须要指标治理?01.企业经营治理实质上就是基于指标的量化治理指标是企业最重要、最外围的数据资产,通过指标使得业务指标变得可形容、可度量、可拆解。你感觉甲和乙的答复,谁更能领导企业业务,答案显而易见。乙通过…
数据挖掘 关于数据挖掘:拓端tecdat回归树模型分析纪录片播放量影响因素数据分享 纪录片可能实在、详尽地反映一个地区的风貌,展现经济倒退和社会提高。2018年,纪录片倒退迅猛,呈现了几部大热作品,加之BBC纪录片造假的舆论导向,让人们对纪录片更加关注。本文所用的纪录片数据来自哔哩哔哩网站,是目前支流视频网站上最丰盛、最靠近的数据起源。
数据挖掘 关于数据挖掘:R语言马尔可夫链Markov-Chain-MC模拟赌徒破产模型Gamblers-Ruin-Problem可视化 赌徒的破产问题是指玩家有获胜的概率p和失败的概率q。例如,让咱们来看看一个技能游戏,玩家X能够通过靠近指标,以0.6的概率击败玩家Y。游戏开始时,玩家X被调配到5分,玩家Y被调配到10分。每轮游戏后,玩家的积分要么缩小一个,要么减少一个,咱们能够确定玩家X将赢过玩家Y的概率。这类问题的利用范畴很广。
数据挖掘 关于数据挖掘:R语言潜类别分类轨迹模型LCTM分析体重指数-BMI数据可视化 潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种绝对较新的办法,用于形容生命过程中的裸露,它将异质人群简化为同质模式或类别。然而,对于给定的数据集,能够依据类的数量、模型构造和轨迹属性得出不同模型的分数。
数据挖掘 关于数据挖掘:R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律 方剂药效与剂量的关系中药不传之秘在于剂量中药配伍法则。拓端数据应用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能剖析,并从中找出药物配伍的法则。
数据挖掘 关于数据挖掘:python中使用马尔可夫决策过程MDP动态编程来解决最短路径强化学习问题 在这篇文章中,我介绍了能够在MDP上下文中应用的三种动静编程算法。为了使这些概念更容易了解,我在网格世界的上下文中实现了算法,这是演示强化学习的风行示例。
数据挖掘 关于数据挖掘:R语言IRT理论扩展Rasch模型等级量表模型lltm-rsm-和-pcm模型分析心理和教育测验数据可视化 咱们首先介绍扩大 Rasch 模型的方法论,而后是个别程序形容和利用主题,包含简略的 Rasch 模型、评级量表模型、局部信用模型及其线性扩大。这种线性构造的联合容许对协变量的影响进行建模,并可能剖析反复的分类测量。
数据挖掘 关于数据挖掘:R语言单变量和多变量多元动态条件相关系数DCCGARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率 当您解决金融工夫序列时,咱们通常能够取得绝对高频的察看后果。例如,每天进行察看是很常见的。事实上,当初能够取得每小时、分钟、秒甚至毫秒的观测值。
数据挖掘 关于数据挖掘:R语言两层2^k析因试验设计因子设计分析工厂产量数据和Lenth方法检验显著性可视化 原文链接:[链接] 假如考察人员有趣味查看减肥干涉办法的三个组成部分。这三个组成部分是:记录食物日记(是/否)减少流动(是/否)家访(是/否)调查员打算考察所有 ,试验条件的组合。试验条件为要执行因子设计,您须要为多个因子(变量)中的每一个抉择固定数量的程度,而后以所有可能的组合运行试验。这些因素能够…