数据挖掘

全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=22482最近咱们被客户要求撰写对于加强回归树（BRT）的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中，在R中拟合BRT（晋升回归树）模型。咱们的指标是使BRT（晋升回归树）模型利用于生态学数据，并解释后果。 引言本教程的目标是帮忙你学习如何在R中开发一个BRT模型。  示例数据有两套短鳍鳗的记录数据。一个用于模型训练（建设），一个用于模型测试（评估）。在上面的例子中，咱们加载的是训练数据。存在（1）和不存在（0）被记录在第2列。环境变量在第3至14列。 > head(train) 拟合模型拟合gbm模型，你须要决定应用什么设置，本文为你提供教训法令应用的信息。这些数据有1000个地点，包含202条短鳍鳗的存在记录。你能够假如：1. 有足够的数据来建设具备正当复杂性的相互作用模型  2. 大概0.01的lr学习率可能是一个正当的初始点。上面的例子显示如何确定最佳树数（nt）。 step(data= train,  x = 3:13, family = "bernoulli",  comp = 5, lr = 0.01, bag.fr = 0.5)对晋升回归树模型进行穿插验证优化。 应用1000个观测值和11个预测因子，创立10个50棵树的初始模型。 下面咱们应用了穿插验证的。咱们定义了：数据；预测变量；因变量--示意物种数据的列号；树的复杂度--咱们首先尝试树的复杂度为5；学习率--咱们尝试用0. 01。 运行一个如上所述的模型，将输入进度报告，做出图形。首先，你能看到的货色。这个模型是用默认的10倍穿插验证法建设的。彩色实心曲线是预测偏差变动的平均值，点状曲线是1个标准误差（即在穿插验证上测量的后果）。红线示意平均值的最小值，绿线示意生成该值的树的数量。模型对象中返回的最终模型是在残缺的数据集上建设的，应用的是最优的树数量。 length(fitted)返回的后果蕴含 fitted - 来自最终树的拟合值，fitted.vars - 拟合值的方差， residuals - 拟合值的残差，contribution - 变量的绝对重要性。statistics - 相干的评估统计量。cv.statistics 这些是最合适的评估统计数据。 咱们在每个穿插验证中计算每个统计量（在确定的最佳树数下，依据所有穿插验证中预测偏差的均匀变动进行计算），而后在此出现这些基于穿插验证的统计量的平均值和标准误差。weights - 拟合模型时应用的权重（默认状况下，每个观测值为 "1"，即权重相等）。trees. fitted - 阶段性拟合过程中每一步所拟合的树的数量记录；training.loss.values - 训练数据上偏差的阶段性变动 ，cv.values - 阶段性过程中每一步所计算的预测偏差的CV估计值的平均值。 你能够用摘要函数查看变量的重要性 > summary(lr ) 抉择设置以上是对设置的初步猜想，应用了Elith等人（2008）中探讨的教训法令。它做出的模型只有650棵树，所以咱们的下一步将是缩小lr。例如，尝试lr = 0.005，争取超过1000棵树。 step(data=train,  x = 3:13,    tree.co  = 5,+ lr = 0.005 为了摸索其余设置是否体现更好，你能够将数据分成训练集和测试集，或者应用穿插验证后果，扭转tc、lr和bagging，而后比拟后果。 简化模型简化会建设了许多模型，所以它可能很慢。在其中，咱们评估了简化lr为0.005的模型的价值，但只测试剔除最多5个变量（"n.drop "参数；默认是主动规定始终继续到预测偏差的均匀变动超过gbm.step中计算的原始标准误差）。 对于咱们的运行，预计要剔除的最佳变量数是1；能够应用红色垂直线批示的数字。当初，建设一个剔除1个预测变量的模型，应用[[1]]示意咱们要剔除一个变量。 点击题目查阅往期内容 R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度晋升(GBM)算法进行回归、分类和动静可视化 左右滑动查看更多 01 02 03 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=6811最近咱们被客户要求撰写对于粒子群优化的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 我往年的研究课题是应用粒子群优化（PSO）的货币进位交易组合优化。在本文中，我将介绍投资组合优化并解释其重要性。其次，我将演示粒子群优化如何利用于投资组合优化。第三，我将解释套利交易组合，而后总结我的钻研后果 组合优化投资组合包含资产和投资资本。投资组合优化波及决定每项资产应投入多少资金。随着诸如多样化要求，最小和最大资产敞口，交易成本和外汇老本等限度因素的引入，我应用粒子群优化（PSO）算法。 投资组合优化的工作原理是预测投资组合中每种资产的预期危险和收益。该算法承受这些预测作为输出，并确定应在每个资产中投入多少资本，以使投资组合的危险调整收益最大化并满足束缚。每种资产的预期危险和收益的预测须要尽可能精确，以使算法体现良好。存在各种办法，在本钻研中，我钻研了三种罕用的办法。 正态分布式收益- 在此办法中，创立历史资产值的散布并随机抽样以取得每个资产的将来值。该办法假如历史和将来值是正态分布的。收益遵循布朗运动 - 在这种办法中，随着工夫的推移生成每个资产的随机游走，示意每日收益。由此计算出投资组合的总体收益。这种办法假如将来的收益遵循随机游走。收益遵循几何布朗运动 - 在这种办法中，再次生成随机游走，但依据每日方差和长期市场漂移进行标准化。该办法假如将来的收益遵循标准化的随机游走。在我的钻研中，我发现第三种办法是最精确的 粒子群优化（PSO）在PSO中，群中的每个粒子示意为向量。在投资组合优化的背景下，这是一个权重向量，示意每个资产的调配资本。矢量转换为多维搜寻空间中的地位。每个粒子也会记住它最好的历史地位。对于PSO的每次迭代，找到全局最优地位。这是群体中最好的最优地位。一旦找到全局最优地位，每个粒子都会更靠近其部分最优地位和全局最优地位。当在屡次迭代中执行时，该过程产生一个解决该问题的良好解决方案，因为粒子汇聚在近似最优解上。 # 此类蕴含群中的粒子代码class Particle: velocity = [] pos = [] pBest = [] def __init__(self): for i in range(dimension): self.pos.append(random.random()) self.velocity.append(0.01 * random.random()) self.pBest.append(self.pos[i]) return 点击题目查阅往期内容 Python计算股票投资组合的危险价值（VaR） 左右滑动查看更多 01 02 03 04 该图描述了粒子群优化算法绝对于全局最优（蓝色）和部分最优地位（红色）如何更新群体中每个粒子的地位。 # 此类蕴含粒子群优化算法类粒子参数优化器class ParticleSwarmOptimizer: solution = [] swarm = [] def __init__(self): for h in range(swarmSize): particle = Particle() self.swarm.append(particle)PSO的体现受到权重的影响。摸索形容了PSO摸索搜寻空间不同区域的能力。Exploitation形容了PSO将搜寻集中在搜寻空间的有前途区域的能力。为了加强PSO的摸索和开发能力，利用了以下算法加强性能： ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10278最近咱们被客户要求撰写对于生存剖析的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 生存剖析（也称为工程中的可靠性剖析）的指标是在协变量和事件工夫之间建立联系 生存剖析的名称源于临床钻研，其中预测死亡工夫，即生存，通常是次要指标。 生存剖析是一种回归问题（人们想要预测一个间断值），但有一个转折点。它与传统回归的不同之处在于，在生存剖析中，后果变量既有一个事件，也有一个与之相干的工夫值，局部训练数据只能被局部察看——它们是被删失的。本文用R语言生存剖析早期肺癌患者数据 一般最小二乘回归办法有余，因为事件产生的工夫通常不是正态分布的，并且模型无奈解决删失，但这在生存数据中很常见。 为什么要做生存剖析：右删失在某些状况下，可能无奈察看到事件工夫：这通常称为 右删失。在以死亡为事件的临床试验中，当产生以下状况之一时，就会产生这种状况。1。当肯定数量的参与者死亡时，钻研完结。2。参与者退出钻研。3。 钻研达到预约的完结工夫，并且一些参与者存活到完结。在每种状况下，幸存的参与者来到钻研后，咱们都不晓得他们会产生什么。而后咱们有一个问题： 当对于某些个体，咱们只察看到他们的事件工夫的上限时，咱们如何对教训散布进行建模或进行非负回归？ 上图阐明了右删失。对于参与者 1，咱们看到他们何时死亡。参与者 2 退出了，咱们晓得他们始终活到那时，但不晓得起初产生了什么。对于参与者 3，咱们晓得他们活到了预约的钻研完结，但又不晓得之后产生了什么。 生存函数和危险函数生存剖析中的两个要害工具是生存函数和危险函数。 生存函数：它是一个函数，用于给出咱们有趣味晓得的任何对象是否会在任何指定工夫之后存活的概率。在数学上它能够由以下公式示意  其中 S(t) 是一个生存函数，其中 T 是一个间断随机变量，是一个事件的工夫。F(t) 是区间[0,∞) 上的累积散布函数。 咱们也能够用危险函数来写生存函数。假如事件尚未产生 ，危险率(t) 是事件在工夫t产生的刹时概率的次要值。 那么关键问题是如何预计危险和/或生存函数。 Kaplan Meier的非参数估计 在非参数生存剖析中，咱们要预计生存函数没有协变量，并且有删失。如果咱们没有删失，咱们能够从教训 CDF 开始. 这个等式简洁地示意： 有多少人随着工夫的推移而死亡? 那么生存函数就是：还有多少人还活着？ 然而，咱们无法回答一些人被工夫t删失时提出的这个问题. 尽管咱们不肯定晓得有多少人在任意工夫t幸存下来，咱们晓得钻研中有多少人依然处于危险之中。咱们能够应用它来代替。将学习工夫划分区间, 其中每个ti是参与者的事件工夫或删失工夫。假如参与者只能在察看到的事件工夫生效。假如没有人在同一时间死去（没有关系），咱们能够查看每次有人死去的工夫。咱们说在那个特定工夫死亡的概率是，并说在任何其余工夫死亡的概率是0. 在温和的假如下，包含参与者具备独立且雷同散布的事件工夫，并且删失和事件工夫是独立的，这给出了一个统一的估计量。上图给出了一个简略案例的 Kaplan Meier 预计示例。 生存剖析用于各种畛域 例如： 用于患者生存工夫剖析的癌症钻研，“事件历史剖析”的社会学，在工程中用于“故障工夫剖析”。在癌症钻研中，典型的钻研问题如下： 某些临床特色对患者生存有何影响一个人能活3年的概率是多少？患者组之间的生存率是否存在差别？     第1局部：生存剖析简介 本演示文稿将介绍生存剖析 ，参考： Clark, T., Bradburn, M., Love, S., & Altman, D. (2003). Survival analysis part I: Basic concepts and first analyses. 232-238. ISSN 0007-0920.咱们明天将应用的一些软件包包含： ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=7324最近咱们被客户要求撰写对于出租车的钻研报告，包含一些图形和统计输入 城市化带来的路线拥挤、出行耗时长等交通问题给交管部门带来了微小的挑战 ▼ 通过装置在出租车上的GPS设施，能够采集到大量的轨迹数据，从而帮忙咱们剖析人们出行信息，达到优化交通的目标。 最近拓端tecdat钻研人员对杭州的出租车轨迹数据从空间和工夫维度上进行了剖析和展现。 顶峰时段打车难杭州出租车总数并不少。不过每到黄昏时候，市民却广泛感到“打的”难。是上班高峰期，“打的”人士分外多，以至车辆不够用吗？ 图表1 据无关部门不齐全统计，平时车辆空载率在50％左右，但黄昏五六点钟时，这一数字几近70％。顶峰时段的空载出租车数量为载客出租车数量的3-4倍（图表1），拱墅区的比率达到5。而平时杭州各区的空载载客比率在2左右。出租车公司的一位司机示意，通常在上下班顶峰期间，不是司机不想进入城区，是基本进不去，只能在外围彷徨，还造成了空驶，所以正好趁这个工夫交接班,只管交接班区公管所出台措施，标准客运出租汽车营运交接工夫，但杭州整体的出租车资源从工夫上来看，调配不平均。 点击题目查阅往期内容 基于出租车GPS轨迹数据的钻研：出租车行程的数据分析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 行驶轨迹和跨区流动西湖区、江干区、拱墅区和下城区是出租车最密集的区域。 图表2 出租车跨区行驶的状况存在较大差别，西湖区到江干区，西湖区到下城区、拱墅区的数量较多，余杭区和萧山区到其余各区的出租车数量较少（图表2）。22.1%的出租车集中在西湖区，江干区、下城区和拱墅区的出租车数量别离为14.2%,13.4% ,11.3% ，杭州整体的出租车资源从空间上来看，调配不平均。 顶峰和平时的载客差别咱们发现，顶峰时段和平时，西湖区（21%和20%）和江干区（20%和13.8%）都是出租车数量最多的区，其次是下城区、拱墅区、余杭区等，下城区平时的出租车数量（13.2%）比高峰期（10%）更多。 图表3 顶峰时段的载客、空载数目差别比平时大。萧山区出租车的空载数为载客数的14.6倍,拱墅区为5.8倍，西湖区和江干区别离为4.5，4.4倍（图表3）。这些发现阐明杭州整体的出租车从工夫和空间上调配不平均，存在肯定的不合理性，须要进行合理配置。 本文章中的所有信息（包含但不限于剖析、预测、倡议、数据、图表等内容）仅供参考，拓端数据（tecdat）不因文章的全副或局部内容产生的或因本文章而引致的任何损失承当任何责任。  本文摘选 《 把握出租车行驶的数据脉搏 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 基于出租车GPS轨迹数据的钻研：出租车行程的数据分析 用数据通知你出租车资源配置是否正当 把握出租车行驶的数据脉搏 ：出租车轨迹数据给你答案! 基于出租车GPS轨迹数据的钻研：出租车行程的数据分析 用数据通知你出租车资源配置是否正当 共享单车大数据报告 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量 消费者共享汽车应用状况考察 新能源车主数据图鉴 python钻研汽车传感器数据统计可视化剖析 R语言ggmap空间可视化机动车交通事故地图 R语言ggmap空间可视化机动车碰撞–街道地图热力求

原文链接：http://tecdat.cn/?p=5277最近咱们被客户要求撰写对于HAR的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文剖析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的稳定率的可预测性和可交易性。只管已有大量对于预测高频稳定的文献，但大多数仅依据统计误差评估预测 实际上，这种剖析只是对预测的理论经济意义的一个小的批示。因而，在咱们的办法中，咱们还通过交易适当的稳定率衍生品来测试咱们的预测。 简介波动性在资产定价和调配以及风险管理中起着核心作用，例如危险价值(_VaR_)与冀望损失(_ES_)。对计量经济学家，统计学家和从业者来说，建模和预测波动性十分重要。然而，传统的狭义自回归条件异方差（GARCH）和随机稳定率（SV）模型的利用并不适宜用于应用高频数据的利用。 本文将HAR-RV-J与递归神经网络（RNN）和混合 HAR-RV-J- RNN模型进行比拟，以预测波动性，从而剖析预测性。 循环神经网络人工神经网络是一种功能强大的非参数工具，用于信号滤波，模式识别和插值，也能够容忍有误差的数据，并找到模型参数之间的非线性关联 。大多数计量经济模型是通过捕捉工夫序列的特定特色（例如长记忆）或假如变量之间的函数关系而开发的，人工神经网络的次要长处是它们蕴含非线性并蕴含所有变量。 具备一个暗藏层的单输入RNN模型  混合模型混合模型也被设计为RNN。然而，作为附加输出，咱们将线性模型的预测提供给RNN。咱们还保留了四个基 输出。因而，在混合模型的状况下，输出的总数减少到5。 所有其余模型参数放弃不变。具体地，如上确定暗藏神经元的数量。此外，模型架构放弃雷同。 应用混合模型的动机源于心愿利用每个模型。通过将线性预测提供给RNN，咱们能够从预测工作中删除任何线性重量。这应该为更好地匹配线性预测误差的非线性残差留出更多空间。 数据咱们的根底数据集包含来自于1996年1月2日至2016年6月2日开始的规范普尔500指数。 后果每日S＆P500 RV。留神：顶部面板别离显示每日实现的稳定率及其对数变换，和。上面的图表显示了跳转成分，和 论断本文剖析了异质自回归模型的后劲，包含跳跃预测实现稳定率（RV）。对于这种办法，咱们依据规范普尔500指数的5年日内数据的20年历史计算RV。咱们的结果表明，根底HAR-RV-J模型的确可能提供令人满意的RV预测。 有问题欢送分割咱们！ 本文摘选 《 R语言HAR-RV-J与递归神经网络（RNN）混合模型预测和交易大型股票指数的高频稳定率 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 R语言预测期货稳定率的实现：ARCH与HAR-RV与GARCH，ARFIMA模型比拟 PYTHON用GARCH、离散随机稳定率模型DSV模仿预计股票收益工夫序列与蒙特卡洛可视化 极值实践 EVT、POT超阈值、GARCH 模型剖析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测危险测度剖析 Garch稳定率预测的区制转移交易策略 金融工夫序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测利用 工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 R语言危险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动预计VaR（Value at Risk）和回测剖析股票数据 R语言GARCH建模罕用软件包比拟、拟合规范普尔SP 500指数稳定率工夫序列和预测可视化 Python金融工夫序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测利用 MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率工夫序列稳定的拟合与预测R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模预计 Python 用ARIMA、GARCH模型预测剖析股票市场收益率工夫序列 R语言中的工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 R语言ARIMA-GARCH稳定率模型预测股票市场苹果公司日收益率工夫序列 Python应用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模仿进行股价预测 R语言工夫序列GARCH模型剖析股市稳定率 R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX理论稳定率进行预测 matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型预计 Python应用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模仿进行股价预测 应用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机稳定率SV模型对金融工夫序列数据建模 R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性剖析 R语言多元Copula GARCH 模型工夫序列预测 R语言应用多元AR-GARCH模型掂量市场危险 R语言中的工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 R语言用Garch模型和回归模型对股票价格剖析 GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比拟 matlab预计arma garch 条件均值和方差模型R语言POT超阈值模型和极值实践EVT剖析 R语言极值推断：狭义帕累托散布GPD应用极大似然预计、轮廓似然预计、Delta法 R语言极值实践EVT：基于GPD模型的火灾损失散布剖析 R语言有极值（EVT）依赖构造的马尔可夫链(MC)对洪水极值剖析 R语言POT超阈值模型和极值实践EVT剖析 R语言混合正态分布极大似然预计和EM算法 R语言多项式线性模型：最大似然预计二次曲线 R语言Wald测验 vs 似然比测验 R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模预计 R语言非参数办法：应用核回归平滑预计和K-NN(K近邻算法)分类预测心脏病数据 matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型预计 R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间预计办法 R语言随机搜寻变量抉择SSVS预计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）预计随机稳定率（SV，Stochastic Volatility） 模型 Matlab马尔可夫区制转换动静回归模型预计GDP增长率R语言极值推断：狭义帕累托散布GPD应用极大似然预计、轮廓似然预计、Delta法 ...

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19611最近咱们被客户要求撰写对于马尔可夫Markov区制转移模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 过程会随着工夫的推移而倒退，后果会发生变化 考虑一下经济衰退和扩张。在消退开始时，产出和就业率降落并放弃较低水平，而后，产出和就业率减少。从统计上讲，均值，方差和其余参数在各个状态之间都在变动。咱们的问题是预计计划何时更改以及与每个计划关联的参数值。询问状态何时扭转等同于询问状态继续多久。 在马尔可夫模型中，除了估算每个计划的均值，方差之外，咱们还估算区制变动的可能性。某些问题的预计转移概率可能如下：  from/tostate   1 2     1   0.82 0.182   0.75 0.25从状态1开始。从状态1转换为状态1的概率为0.82。换句话说，一旦处于状态1，该过程便会停留在那里。然而，以0.18的概率，过程转换到状态2。状态2的持久性不那么强。在下一个时间段，过程从状态2转换为状态1的概率为0.75。 马尔可夫转换模型不限于两种状态，只管两种状态模型是常见的。 在下面的示例中，咱们将转换形容为忽然的变动：概率立刻扭转。这种马尔可夫模型称为动静模型。马尔可夫模型还能够通过将转移概率建模为自回归过程来拟合更平滑的变动。 因而，转换能够是安稳的或忽然的。 基金利率案例让咱们看一下不同状态之间的均值变动。咱们剖析基金利率，钻研1954年至2010年底之间基金利率的变动。以下是数据： 点击题目查阅往期内容 用机器学习辨认一直变动的股市情况—隐马尔科夫模型(HMM)股票指数预测实战 左右滑动查看更多 01 02 03 04 咱们有季度数据。高利率仿佛是七十年代和八十年代的特色。咱们将假设还有另一种低利率的状态，这如同是其余几十年的特色。 为了使动静模型具备两种状态 mswit Performing gradient-based optimization: Iteration 0: log likelihood = -508.66031Iteration 1: log likelihood = -508.6382Iteration 2: log likelihood = -508.63592Iteration 3: log likelihood = -508.63592马尔可夫转换动静回归样本：1954q3-2010q4观测值数量= 226 状态数= 2  AIC = 4,5455 无条件概率：HQIC = 4,5760  SBIC = 4,6211 对数似然= -508.63592  fedfunds   Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]     State1  _cons   3.70877 .1767083 20.99 0.000 3.362428 4.055112     State2  _cons   9.556793 .2999889 31.86 0.000 8.968826 10.14476     sigma   2.107562 .1008692 1.918851 2.314831     p11   .9820939 .0104002 .9450805 .9943119     p21   .0503587 .0268434 .0173432 .1374344在下面的输入中 ...

全文下载：http://tecdat.cn/?p=22319最近咱们被客户要求撰写对于偏最小二乘法（PLS）回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文建设偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建设一个牢靠的模型，咱们还实现了一些罕用的离群点检测和变量抉择办法，能够去除潜在的离群点和只应用所选变量的子集来 "荡涤 "你的数据 步骤建设PLS回归模型PLS的K-折穿插验证PLS的蒙特卡洛穿插验证（MCCV）。PLS的双重穿插验证(DCV)应用蒙特卡洛抽样办法进行离群点检测应用CARS办法进行变量抉择。应用挪动窗口PLS（MWPLS）进行变量抉择。应用蒙特卡洛无信息变量打消法（MCUVE）进行变量抉择进行变量抉择建设PLS回归模型这个例子阐明了如何应用基准近红外数据建设PLS模型。 plot(X');               % 显示光谱数据。xlabel('波长指数');ylabel('强度'); 参数设定 A=6;                    % 潜在变量（LV）的数量。method='center';        % 用于建设PLS模型的X的外部预处理办法PLS(X,y,A,method);  % 建设模型的命令 pls.m函数返回一个蕴含成分列表的对象PLS。后果解释。 regcoef_original：连贯X和y的回归系数。 X_scores：X的得分。 VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个规范。 变量的重要性。 RMSEF：拟合的均方根误差。 y_fit：y的拟合值。 R2：Y的解释变异的百分比。 PLS的K折穿插验证阐明如何对PLS模型进行K折穿插验证 clear;A=6;                          % LV的数量K=5;                          % 穿插验证的次数 plot(CV.RMSECV)               % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值xlabel('潜在变量(LVs)数量')          % 增加x标签ylabel('RMSECV')              % 增加y标签 返回的值CV是带有成分列表的构造数据。后果解释。 RMSECV：穿插验证的均方根误差。越小越好 Q2：与R2含意雷同，但由穿插验证计算得出。 optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。 点击题目查阅相干内容 R语言中的偏最小二乘回归PLS-DA 左右滑动查看更多 01 02 03 04 蒙特卡洛穿插验证（MCCV）的PLS阐明如何对PLS建模进行MCCV。与K-fold CV一样，MCCV是另一种穿插验证的办法。 相干视频 ** 拓端 ，赞27 % 参数设置A=6;method='center';N=500;                          % Monte Carlo抽样的数量% 运行mccv.plot(MCCV.RMSECV);              % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值xlabel('潜在变量(LVs)数量'); MCCV MCCV是一个结构性数据。后果解释。 Ypred:预测值 Ytrue：实在值 RMSECV：穿插验证的均方根误差，越小越好。 Q2：与R2含意雷同，但由穿插验证计算得出。 PLS的双重穿插验证（DCV）阐明如何对PLS建模进行DCV。与K-fold CV一样，DCV是穿插验证的一种形式。 % 参数设置N=50;                                 % Monte Carlo抽样的数量dcv(X,y,A,k,method,N);DCV 应用蒙特卡洛抽样办法的离群点检测阐明离群点检测办法的应用状况 A=6;method='center';F=mc(X,y,A,method,N,ratio); 后果解释。 predError：每个抽样中的样本预测误差 MEAN：每个样本的均匀预测误差 STD:每个样本的预测误差的标准偏差 plot(F) % 诊断图 注：MEAN值高或SD值高的样本更可能是离群值，应思考在建模前将其剔除。 应用CARS办法进行变量抉择。A=6;fold=5;car(X,y,A,fold); 后果解释。 optLV:最佳模型的LV数量 vsel:选定的变量（X中的列）。 plotcars(CARS); % 诊断图 注：在这幅图中，顶部和两头的面板显示了抉择变量的数量和RMSECV如何随着迭代而变动。底部面板形容了每个变量的回归系数（每条线对应一个变量）如何随着迭代而变动。星形垂直线示意具备最低RMSECV的最佳模型。 ...

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317最近咱们被客户要求撰写对于散布滞后非线性模型（DLNM）的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文提供了运行散布滞后非线性模型的示例，同时形容了预测变量和后果之间的非线性和滞后效应，这种互相关系被定义为裸露-滞后-反馈关联 数据数据集蕴含1987-2000年期间每日死亡率（CVD、呼吸道），天气（温度，相对湿度）和净化数据（PM10和臭氧）。数据是由衰弱影响研究所资助的《国家发病率，死亡率和空气污染钻研》（NMMAPS）的一部分[Samet et al.,2000a,b]。 该钻研是对于随工夫变动的职业裸露与癌症之间的关系。该钻研包含250个危险集，每个危险集都有一个病例和一个对照，并与年龄相匹配。裸露数据以15岁至65岁之间的5岁年龄区间收集。 数据集药物蕴含模仿数据，来自一个假如的随机对照试验，对随工夫变动剂量的药物的影响。该钻研包含200名随机受试者，每人每天承受药物剂量，继续28天，每周都有变动。每隔7天报告一次。 DLNM办法在这里，我提供了一个简短的摘要来介绍概念和定义。 裸露-滞后-反馈关联DLNM的建模类用于形容关联，在该关联中，裸露和后果之间的依赖关系会在工夫上滞后。能够应用两个不同且互补的观点来形容此过程。咱们能够说，在工夫t处的裸露事件确定了在工夫t +l处的将来危险。应用后向视角，工夫t的危险由过来在工夫t-l经验的一系列危险确定。这里的l是滞后，示意裸露和测得的后果之间的滞后。 DLNM统计模型DLNM类提供了一个概念和剖析框架，用于形容和预计裸露-滞后-反馈关联。DLNM的统计倒退基于以下抉择：DLNM类为形容和预计裸露-滞后-反馈关联提供了一个概念和剖析框架。DLNM的统计倒退基于该抉择。 裸露-滞后-反馈关联的一个简略状况是，预测变量空间中的关系（即裸露-滞后关系）是线性的。能够通过DLM对这种类型的关系进行建模。在这种状况下，关联仅取决于滞后反馈函数，该函数模仿线性危险如何随滞后变动。滞后反馈函数的不同抉择（样条曲线，多项式，档次，阈值等）导致指定了不同的DLM，并暗示了滞后反馈关系的代替假如。 DLNM解释DLNM的后果能够通过应用3-D绘图提供沿两个维度变动的关联，通过为每个滞后和预测变量的拟合值构建预测网格来解释。 第一是与特定裸露值相关联的滞后反馈曲线，定义为预测变量特定性关联。这被解释为与工夫t危险相干的工夫t +l的危险奉献序列。 第二是与特定滞后值相关联的裸露-反馈曲线，该特定滞后值定义为滞后特定关联。这被解释为与在工夫t处产生的裸露值相关联的在工夫t +l处的裸露-反馈关系。 第三个也是最重要的是与在思考的滞后期内经验的整个裸露历史相干的裸露反馈曲线，定义为总体累积关联。应用正向视角，这被解释为示意工夫t产生的给定裸露期间[t，t+L]期间经验的净危险的裸露反馈关系。 工夫序列之外的利用散布滞后模型首先是在很久以前的计量经济工夫序列剖析中提出的[Almon，1965]，而后在环境流行病学Schwartz [2000]的工夫序列数据中从新提出。DLNM的扩大是由Armstrong [2006]构想的。Gasparrini等人对工夫序列数据的建模框架进行了从新评估。[2010]。乏味的是，曾经在不同的钻研畛域中提出了这种裸露-滞后-反馈关联的模型。个别的想法是通过特定函数加权过来的裸露，这些函数的参数由数据估算。在癌症流行病学[Hauptmann等，2000；Langholz等，1999；Richardson，2009；Thomas，1983；Vacek，1997]和药物流行病学[Abrahamowicz等]中，阐明了相似于DLM的线性-裸露-反馈关系模型。 根本函数指定规范裸露反馈和滞后反馈关系的根本函数，例如多项式，分层或阈值函数。例如，样条线由举荐的包样条线中蕴含的函数ns（）和bs（）指定。多项式是通过函数poly（）取得的。这是一个简略向量的转换示例： poly(1:5,degree=3)1 2 3[1,] 0.2 0.04 0.008[2,] 0.4 0.16 0.064[3,] 0.6 0.36 0.216[4,] 0.8 0.64 0.512[5,] 1.0 1.00 1.000attr(,"degree")[1] 3attr(,"scale")[1] 5attr(,"intercept")[1] FALSEattr(,"class")[1] "poly" "matrix"第一个未命名的参数x指定要转换的向量，而参数度设置多项式的度。定义分层函数是通过strata（）指定的。 strata(1:5,breaks=c(2,4))[,]1 2[1,] 0 0[2,] 1 0[3,] 1 0[4,] 0 1[5,] 0 1后果是带有附加类别“层”的根底矩阵。转换是定义比照的虚构参数化。参数break定义了层的右凋谢区间的下边界。 阈值函数通过thr（）指定。一个例子： thr(1:5,thr.value=3,side="d")[,]1 2[1,] 2 0[2,] 1 0[3,] 0 0[4,] 0 1[5,] 0 2后果是具备附加类别“ thr”的根底矩阵。参数thr.value定义一个带有一个或两个阈值的向量，而side用于指定高（“ h”，默认值），低（“ l”）或双精度（“ d”）阈值参数化。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31702原文出处：拓端数据部落公众号情感剖析，就是依据一段文本，剖析其表白情感的技术。比较简单的情感剖析，可能分别文本内容是踊跃的还是消极的（贬义/贬义）；比较复杂的情感剖析，可能晓得这些文字是否流露出恐怖、怄气、狂喜等细致入微的情感。此外，情感的二元个性还能够表白为是否含有较大的感情稳定。也就是说，狂喜和暴怒都属于感情稳定，而宠辱不惊则属于稳固的情感状态。 钻研目标本文基于R语言的自然语言解决技术，针对企业的财务信息、产品质量等文本信息，帮忙客户对企业和产品进行情感剖析和情感分类，并将这些数据可视化出现。本文抉择了A股上市公司相干数据，通过构建R语言的文本情感分析模型对文本情感进行剖析，并以此为根底对企业进行情感分类。 附件阐明：其中根底词典是要通过文本开掘的后果扩大的词典了，也是钻研的次要目标（分词的时候能够用到）； 语料库资源是要进行文本开掘的数据源。 钻研的目标就是在文本剖析后果的根底上扩大用户词典，这些须要在文本开掘的根底上进行扩大。其中语料库一共是10个文件，须要的是一个文件出一个后果。最初是要比照这10个文件的。还有就是语料库是pdf格局。 呈现的后果应该是相似这种的：   中文财务关键词05年06年07年08年负面词184107  侧面词4866  不确定词2219  诉权词5731读取词库数据Litigious=read.table("Litigious Words.txt") Strong=read.table("Modal Words Strong.txt") Weak=read.table("Modal Words Weak .txt") Positive=read.table("Positive Words.txt") Uncertainty=read.table("Uncertainty Words.txt") Negative=read.table("Negative Words .txt")文本清理和分词 qrxdata=gsub("\n","",qrxdata) words= lapply(X=qrxdata, FUN=segmentCN) ;初始化统计后果 x=words pwords=positive nwords=negative Litigious=Litigious Strong=Strong Weak=Weak Uncertainty=Uncertainty npwords=0 nnwords=0 nLitigious=0 nStrong=0 nWeak=0 nUncertainty=0emotionType <-numeric(0) xLen <-length(x) emotionType[1:xLen]<- 0 index <- 1词法剖析词法剖析。它的原理非常简单，事先须要定义一个情感词典。比方“喜爱”这个词咱们定义为1分。那么“我喜爱你”这句话，“我”和“你”都是中性词，均为0分，“喜爱”为1分，这句话的总分就是1分。“我喜爱你，但厌恶他”，这样一句话中有“厌恶”这个词，在情感词典中分数为“-1”，那么整句话的得分就是0。这样，咱们就能够对每一个文本进行分词，而后应用内连贯（inner join）来提取其中的情感词语，并依据情感词语的得分，来评估这段文本的情感得分。 for(index in 1: xLen){   x[[index]]=unique(x[[index]])   yLen <-length(x[[index]])   index2 <- 1   for(index2 in 1 :yLen){     if(length(pwords[pwords==x[[index]][index2]]) >= 1){       i=pwords[pwords==x[[index]][index2]]       npwords=npwords+length(pwords[pwords==x[[index]][index2]])       if(length(i)==0)next;       duanluo=substr(qrxdata[index],regexpr(i,qrxdata[index])[1]-20,regexpr(i,qrxdata[index])[1]+20)       if(regexpr(i,duanluo)[1]<0 )next;       cat(studentID,"\t",i," \t","DOC",index,"\t ","pos"," \t",duanluo," \t",length(pwords[pwords==x[[index]][index2]])/length(x[[index]])," \按年份和词性分类汇总成表格 ...

报告链接：http://tecdat.cn/?p=31710原文出处：拓端数据公众号在2022上半年，因为一直产生的疫情，对整个广告业造成了很大的冲击，很多广告主的事业受到了很大的限度，一些广告公司也呈现了招聘艰难等问题。另外，长期以来始终存在的“内卷”、“工资与预期的不匹配”等问题也日益突出。疫情，行业内卷，企业与员工之间的不匹配，这些事实的问题，使广告界人士对本人的前途失去了信念，很多广告界人士都开始思考跳槽，另谋高就。而广告公司也侧面对着严厉的挑战，招聘估算缩减，招聘市场呈现了人才缺口，导致招聘难的问题，短时间内很难失去解决。 在疫情影响下，招工人数缩小，待业压力加大。疾病复发，广告营销工作更难。 自三月份起，新冠肺炎的风行骤然加剧，并在国内许多中央呈现了长期的风行。在这场疫情的冲击下，广告业者的待业和企业的招工都或多或少地受到了影响。 考察发现，60%以上的广告营销行业人才说，这场疾病对他们目前的工作造成了消极的影响。 本专题内的参考报告（PDF）目录秒针零碎：2023春节广告营销洞察 报告2023-02-16巨量引擎：巨量引擎穿山甲广告营销通案 报告2022-11-09创客贴：2022年互联网广告营销增长报告 报告2022-10-17艾瑞征询：中国品牌广告营销策略白皮书 报告2022-09-11艾瑞征询：2022年中国品牌广告营销策略白皮书 报告2022-09-07中国音数协游戏工委：2022中国移动游戏市场广告营销报告 报告2022-08-29独角招聘：2022广告营销行业人才趋势报告 报告2022-08-21澄志创投&投中资本：中国广告营销行业资本报告2021 报告2022-06-13巨量：2022年搜寻广告营销通案 报告2022-04-19巨量引擎&穿山甲：广告营销通案 报告2022-04-07巨量引擎：2020年搜寻广告营销通案 报告2020-12-10艾瑞征询：2019年中国网络广告营销系列报告-3C行业篇 报告2019-12-18艾瑞征询：2019年中国网络广告营销系列报告—食品饮料类篇 报告2019-08-05艾瑞征询：2019年中国网络广告营销系列报告—交通类篇 报告2019-06-24抖音：抖音DTV广告营销价值白皮书 报告2019-03-05中信证券：人工智能专题报告之营销篇——人工智能和大数据时代的广告营销变... 报告2017-01-22CTR：婴幼儿相干行业广告营销报告 报告2017-01-20CTR：互联网企业广告营销报告 报告2017-01-20

原文链接：http://tecdat.cn/?p=7553最近咱们被客户要求撰写对于出租车GPS轨迹数据的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 通过解析原始数据 ，失去模式如下所示 数据  每次骑行都有十分具体的上/下车地位以及开始/完结工夫的详细信息。 上面显示了一个示例 ：  咱们留下了158,320,608个出租车行程的数据集，分为32,654个不同的终点/起点。 点击题目查阅往期内容 杭州出租车行驶轨迹数据空间工夫可视化剖析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 自1987年以来，位于东79街和约克大巷的出租车站始终将上东区的居民带到华尔街。  我在数据中发现了沿着这条路线的252,210次记录。出租车均匀须要20.35分钟能力以22.11 mph的速度行驶。当然，凌晨4点出租车的行驶速度更快，然而大多数人直到凌晨6点或凌晨7点才开始上下班：  一年中，最忙的出租车沿该路线行驶234次（只有7辆出租车沿该路线行驶100次）： 只管前十名最常见的出租车司机的平均速度能够预测，但他们的速度并没有比大多数人快（这可能是因为他们常常每天长时间开车）。      SELECT pickup_street1, pickup_street2, dropoff_street1, dropoff_street2, trips_medallion, trips_pickup_datetime, trips_dropoff_datetime, ROUND(trips_avg_mph,4) AS avg_mpg, ROUND(trips_trip_duration_hours,4) AS num_hoursFROM [taxi_strava.joined_geohash_geonames]WHERE trips_geohashed_dropoff = 'dr5ru2' AND trips_geohashed_pickup = 'dr5rvj' 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺代码数据资料。 本文选自《基于出租车GPS轨迹数据的钻研：出租车行程的数据分析》。 点击题目查阅往期内容 基于出租车GPS轨迹数据的钻研：出租车行程的数据分析 用数据通知你出租车资源配置是否正当 把握出租车行驶的数据脉搏 ：出租车轨迹数据给你答案! 基于出租车GPS轨迹数据的钻研：出租车行程的数据分析 用数据通知你出租车资源配置是否正当 共享单车大数据报告 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量 消费者共享汽车应用状况考察 新能源车主数据图鉴 python钻研汽车传感器数据统计可视化剖析 R语言ggmap空间可视化机动车交通事故地图 R语言ggmap空间可视化机动车碰撞–街道地图热力求 ...

原文参考：http://tecdat.cn/?p=4516最近咱们被客户要求撰写对于线性回归预测股票价格的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 线性回归在整个财务中广泛应用于泛滥应用程序中。在之前的教程中，咱们应用一般最小二乘法（OLS）计算了公司的beta与绝对索引的比拟。当初，咱们将应用线性回归来预计股票价格 线性回归是一种用于模仿因变量（y）和自变量（x）之间关系的办法。通过简略的线性回归，只有一个自变量x。可能有许多独立变量属于多元线性回归的领域。在这种状况下，咱们只有一个自变量即日期。对于第一个日期回升到日期向量长度的整数，该日期将由1开始的整数示意，该日期能够依据工夫序列数据而变动。当然，咱们的因变量将是股票的价格。为了了解线性回归，您必须理解您可能在学校晚期学到的相当根本的等式。 y = a + bx Y =预测值或因变量b =线的斜率x =系数或自变量a = y截距从实质上讲，这将形成咱们对数据的最佳拟合。在OLS过程中通过数据集绘制了大量线条。该过程的指标是找到最佳拟合线，最小化平方误差和（SSE）与股票价格（y）的理论值以及咱们在数据集中所有点的预测股票价格。这由下图示意。对于绘制的每条线，数据集中的每个点与模型输入的相应预测值之间存在差别。将这些差别中的每一个加起来并平方以产生平方和。从列表中，咱们采纳最小值导致咱们的最佳匹配线。思考下图： 第一局部：获取数据：from matplotlib import stylefrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport quandlimport datetimestyle.use('ggplot')#日期start_date = datetime.date(2017,1,3)t_date=start_date, end_date=end_date, collapse="daily")df = df.reset_index()prices = np.reshape(prices, (len(prices), 1))第二局部：创立一个回归对象： linewidth=3, label = 'Predicted Price') #绘制线性回归线plt.title('Linear Regression | Time vs. Price')plt.legend()predicted_price =regressor.predict(date)输入：  点击题目查阅往期内容 R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA工夫序列模型预测世界人口 左右滑动查看更多 01 02 03 04 预测日期输出价格： 创立训练/测试集 xtrain, x , ytrain)#训练plt.title('Linear Regression | Time vs. Price')#测试集图plt.scatter(xtest, ytest, color='yellow', label= 'Actual Price') #绘制初始数据点plt.plot(xtest, regressor.predict(xtest), color='blue', linewidth=3, label = 'Predicted Price') #绘图plt.show()输入： ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=12292最近咱们被客户要求撰写对于HAR-RV的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 咱们复制了Ghysels（2013）中提供的示例。咱们进行了MIDAS回归剖析，来预测季度GDP增长以及每月非农就业人数的增长 预测GDP增长预测公式如下 其中yt是按季度季节性调整后的理论GDP的对数增长，x3t是月度总待业非农业工资的对数增长。 首先，咱们加载数据并执行转换。 R> y <- window(USqgdp, end = c(2011, 2))R> x <- window(USpayems, end = c(2011, 7))R> yg <- diff(log(y)) * 100R> xg <- diff(log(x)) * 100最初两行用于平衡样本大小，样本大小在原始数据中有所不同。咱们只需在数据的结尾和结尾增加其余NA值即可。数据的图形示意如图所示。要指定midas_r函数的模型，咱们以下等效模式重写它： 点击题目查阅往期内容 R语言预测期货稳定率的实现：ARCH与HAR-RV与GARCH，ARFIMA模型比拟 左右滑动查看更多 01 02 03 04 就像在Ghysels（2013）中一样，咱们将估算样本限度在1985年第一季度到2009年第一季度之间。咱们应用Beta多项式，非零Beta和U-MIDAS权重来评估模型。 R> coef(beta0)(Intercept) yy xx1 xx2 xx30.8315274 0.1058910 2.5887103 1.0201202 13.6867809R> coef(betan)(Intercept) yy xx1 xx2 xx3 xx40.93778705 0.06748141 2.26970646 0.98659174 1.49616336 -0.09184983(Intercept) yy xx1 xx2 xx3 xx40.92989757 0.08358393 2.00047205 0.88134597 0.42964662 -0.17596814xx5 xx6 xx7 xx8 xx90.28351010 1.16285271 -0.53081967 -0.73391876 -1.18732001咱们能够应用2009年第2季度至2011年第2季度蕴含9个季度的样本数据评估这三个模型的预测性能。 R> fulldata <- list(xx = window(nx, start = c(1985, 1), end = c(2011, 6)),+ yy = window(ny, start = c(1985, 1), end = c(2011, 2)))R> insample <- 1:length(yy)R> outsample <- (1:length(fulldata$yy))[-insample]R> avgf <- average_forecast(list(beta0, betan, um), data = fulldata,+ insample = insample, outsample = outsample)R> sqrt(avgf$accuracy$individual$MSE.out.of.sample)[1] 0.5361953 0.4766972 0.4457144咱们看到，MIDAS回归模型提供了最佳的样本外RMSE。 预测理论稳定作为另一个演示，咱们应用midasr来预测每日实现的稳定率。Corsi（2009）提出了一个简略的预测每日理论稳定率的模型。实现稳定率的异质自回归模型（HAR-RV）定义为 咱们假如一周有5天，一个月有4周。该模型是MIDAS回归的特例： 为了进行教训论证，咱们应用了由Heber，Lunde，Shephard和Sheppard（2009）提供的对于股票指数的已实现稳定数据。咱们基于5分钟的收益数据估算S＆P500指数的年度实现稳定率模型。  Parameters:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)(Intercept) 0.83041 0.36437 2.279 0.022726 *rv1 0.34066 0.04463 7.633 2.95e-14 ***rv2 0.41135 0.06932 5.934 3.25e-09 ***rv3 0.19317 0.05081 3.802 0.000146 ***---Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1Residual standard error: 5.563 on 3435 degrees of freedom为了进行比拟，咱们还应用归一化指数Almon权重来预计模型  Parameters:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)(Intercept) 0.837660 0.377536 2.219 0.0266 *rv1 0.944719 0.027748 34.046 < 2e-16 ***rv2 -0.768296 0.096120 -7.993 1.78e-15 ***rv3 0.029084 0.005604 5.190 2.23e-07 ***---Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1Residual standard error: 5.535 on 3435 degrees of freedom咱们能够应用异方差性和自相干鲁棒权重标准测验hAhr_test来测验这些限度中哪些与数据兼容。  hAh restriction test (robust version)data:hAhr = 28.074, df = 17, p-value = 0.04408 hAh restriction test (robust version)data:hAhr = 19.271, df = 17, p-value = 0.3132咱们能够看到，与MIDAS回归模型中的HAR-RV隐含束缚无关的零假如在0.05的显着性程度上被回绝，而指数Almon滞后束缚的零假如则不能被回绝。 图阐明了拟合的MIDAS回归系数和U-MIDAS回归系数及其相应的95％置信区间。对于指数Almon滞后指标，咱们能够通过AIC或BIC抉择滞后次数。 咱们应用了两种优化办法来进步收敛性。将测试函数利用于每个候选模型。函数hAhr_test须要大量的计算工夫，尤其是对于滞后阶数较大的模型，因而咱们仅在第二步进行计算，并且限度了滞后 restriction test 的抉择。AIC抉择模型有9阶滞后：  Selected model with AIC = 21551.97Based on restricted MIDAS regression modelThe p-value for the null hypothesis of the test hAhr_test is 0.5531733 Parameters:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)(Intercept) 0.96102 0.36944 2.601 0.00933 **rv1 0.93707 0.02729 34.337 < 2e-16 ***rv2 -1.19233 0.19288 -6.182 7.08e-10 ***rv3 0.09657 0.02190 4.411 1.06e-05 ***---Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1Residual standard error: 5.524 on 3440 degrees of freedomhAh_test的HAC再次无奈回绝指数Almon滞后的原假如。咱们能够应用具备1000个观测值窗口的滚动预测来钻研两个模型的预测性能。为了进行比拟，咱们还计算了无限度AR（20）模型的预测。  Model MSE.out.of.sample MAPE.out.of.sample1 rv ~  (rv, 1:20, 1) 10.82516 26.602012 rv ~  (rv, 1:20, 1, harstep) 10.45842 25.930133 rv ~  (rv, 1:9, 1, nealmon) 10.34797 25.90268MASE.out.of.sample MSE.in.sample MAPE.in.sample MASE.in.sample1 0.8199566 28.61602 21.56704 0.83338582 0.8019687 29.24989 21.59220 0.83673773 0.7945121 29.08284 21.81484 0.8401646咱们看到指数Almon滞后模型略优于HAR-RV模型，并且两个模型均优于AR（20）模型。 参考文献Andreou E，Ghysels E，Kourtellos A（2010）。“具备混合采样频率的回归模型。” 计量经济学杂志，158，246–261。doi：10.1016 / j.jeconom.2010.01。004。 Andreou E，Ghysels E，Kourtellos A（2011）。“混合频率数据的预测。” 在MP Clements中，DF Hendry（编），《牛津经济预测手册》，第225–245页。 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺材料。 本文选自《R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长》。 点击题目查阅往期内容 HAR-RV-J与递归神经网络（RNN）混合模型预测和交易大型股票指数的高频稳定率 R语言预测期货稳定率的实现：ARCH与HAR-RV与GARCH，ARFIMA模型比拟 PYTHON用GARCH、离散随机稳定率模型DSV模仿预计股票收益工夫序列与蒙特卡洛可视化 极值实践 EVT、POT超阈值、GARCH 模型剖析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测危险测度剖析 Garch稳定率预测的区制转移交易策略 金融工夫序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测利用 工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 R语言危险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动预计VaR（Value at Risk）和回测剖析股票数据 R语言GARCH建模罕用软件包比拟、拟合规范普尔SP 500指数稳定率工夫序列和预测可视化 Python金融工夫序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测利用 MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率工夫序列稳定的拟合与预测R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模预计 Python 用ARIMA、GARCH模型预测剖析股票市场收益率工夫序列 R语言中的工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 R语言ARIMA-GARCH稳定率模型预测股票市场苹果公司日收益率工夫序列 Python应用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模仿进行股价预测 R语言工夫序列GARCH模型剖析股市稳定率 R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX理论稳定率进行预测 matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型预计 Python应用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模仿进行股价预测 应用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机稳定率SV模型对金融工夫序列数据建模 R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性剖析 R语言多元Copula GARCH 模型工夫序列预测 R语言应用多元AR-GARCH模型掂量市场危险 R语言中的工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 R语言用Garch模型和回归模型对股票价格剖析 GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比拟 matlab预计arma garch 条件均值和方差模型R语言POT超阈值模型和极值实践EVT剖析 R语言极值推断：狭义帕累托散布GPD应用极大似然预计、轮廓似然预计、Delta法 R语言极值实践EVT：基于GPD模型的火灾损失散布剖析 R语言有极值（EVT）依赖构造的马尔可夫链(MC)对洪水极值剖析 R语言POT超阈值模型和极值实践EVT剖析 R语言混合正态分布极大似然预计和EM算法 R语言多项式线性模型：最大似然预计二次曲线 R语言Wald测验 vs 似然比测验 R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模预计 R语言非参数办法：应用核回归平滑预计和K-NN(K近邻算法)分类预测心脏病数据 matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型预计 R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间预计办法 R语言随机搜寻变量抉择SSVS预计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）预计随机稳定率（SV，Stochastic Volatility） 模型 Matlab马尔可夫区制转换动静回归模型预计GDP增长率R语言极值推断：狭义帕累托散布GPD应用极大似然预计、轮廓似然预计、Delta法 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22410 最近咱们被客户要求撰写对于逻辑回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病危险数据 逻辑回归是机器学习借用的另一种统计分析办法。当咱们的因变量是二分或二元时应用它。 它只是示意一个只有 2 个输入的变量，例如，预测抛硬币（侧面/背面）的状况。后果是二进制的：如果硬币是侧面，则为 1，如果硬币为背面，则为 0。这种回归技术相似于线性回归，可用于预测分类问题的概率。 为什么咱们应用逻辑回归而不是线性回归？咱们当初晓得它仅在咱们的因变量是二元的而在线性回归中该因变量是间断时应用。 当初，如果咱们应用线性回归来找到旨在最小化预测值和理论值之间间隔的最佳拟合线，这条线将是这样的： 这里的阈值为 0.5，这意味着如果 h(x) 的值大于 0.5，则咱们预测为恶性肿瘤（1），如果小于 0.5，则咱们预测为良性肿瘤（0）。 这里所有仿佛都很好，但当初让咱们略微扭转一下，咱们在数据集中增加一些异样值，当初这条最佳拟合线将挪动到该点。像这样： 你看到这里有什么问题吗？蓝线代表新阈值，此处可能为 0.2。为了放弃咱们的预测正确，咱们不得不升高咱们的阈值。因而，咱们能够说线性回归容易出现异常值。当初如果预测值大于 0.2，那么只有这个回归会给出正确的输入。 线性回归的另一个问题是预测值可能超出范围。咱们晓得概率能够在 0 和 1 之间，然而如果咱们应用线性回归，这个概率可能会超过 1 或低于 0。 Sigmoid函数为此，咱们最好有一个函数将任何理论值映射到 0 和 1 之间的区间内的值。您肯定想晓得逻辑回归如何将线性回归的输入压缩在 0 和 1 之间。 Sigmoid 函数是一种数学函数，用于将预测值映射到概率。该函数可能将任何理论值映射到 0 和 1 范畴内的另一个值。  规定是逻辑回归的值必须在 0 和 1 之间。因为它不能超过值 1 的限度，在图形上它会造成一条“S”形的曲线。这是辨认 Sigmoid 函数或逻辑函数的简略办法。 对于逻辑回归，应用的概念是阈值。阈值有助于定义 0 或 1 的概率。例如，高于阈值的值趋于 1，低于阈值的值趋于 0。 这就是所谓的 sigmoid 函数，它是这样定义的： 最远离 0 的 x值 映射到靠近 0 或靠近 1 的 y值。x靠近 0 的值  将是咱们算法中概率的一个很好的近似值。而后咱们能够抉择一个阈值并将概率转换为 0 或 1 预测。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31693原文出处：拓端数据部落公众号最近，有一种说法：“中国经济倒退的命根子就是石油和航线”。因而，航线的重要性显而易见。 近年来，中国的航运业倒退迅速，不仅带来了经济效益和社会效益，也带来了待业岗位。因而，咱们有必要剖析航线散布情况。 为了更好地帮忙客户进行航运业务、航线设计、港口定位等决策钻研，咱们应用基于R语言地理信息系统的中国航线散布可视化。该办法利用地理信息系统的空间数据库治理性能，对中国各航线进行统计和剖析，并基于R语言统计分析工具，对剖析后果进行可视化解决，生成中国航线的空间分布图。 读取地图绘制所需的包以下软件包均是绘制地图相干的 。 library(maptools)library(ggplot2)library(ggmap)library(maps)library(rgeos)library(shapefiles)library(geosphere)library(plyr)获取地图数据起源航线、机场坐标 机场： airports.dat 航线： routes.dat 板块地图、都市地图 世界地图： ne_10m_admin_0_countries.shp 都市地图： ne_10m_urban_areas.shp # 读取都市地图文件 读取幅员地图文件 urbanareasin <- readShapePoly("ne_0m_uranareas.shp") worldmapsin <- readShapePol("ne_1_admin_0_countries.shp") # 以下为格局转化 worldmap <- fortifyworldapsin)这一部分的次要工作是将shapefile文件转化为R能够辨认的格局，而后建设数据与地图坐标间的关联。本文应用了航线频数来计算地图航线绘制的亮度。读者依据须要能够自行关联所需数据，例如老本，均匀老本，旅客人次等，以达到不同的钻研目标。 # 开始抽取机场数据 airports <- rea.table("airorts.dat", sep = ",", header = FALSE) worldport <- airports[airpot$V5 != "", c("V3", "V5",                                          "V7", "V8", "V9")] names(worldprt) <- c("city", "code", "lan", "lon", "att")有453条航线无标识 table(lineinworld) summary(worldline) 统计局部国内站点的登程的航班信息 #北京登程航班  head(worldline[worldline$AIRPORT_FROCODE=="PEK",] ) 排序 e$AIRPORT_TOCDE)[2,],       decreasing = TRUE))) ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31678原文出处：拓端数据部落公众号分析师：Ru Bai网络购物模式已成为越来越重要的产品销售模式，亚马逊网站早在1995年就开始邀请产品消费者发表在线评论，此举带来了良好的成果，目前简直所有的网站都采纳了同样的形式。这是因为在线评论：与该网页上的产品销售有着间接相干，便于消费者理解产品信息和服务，并且消费者认为评论信息具备更高的可信度；对企业网络购物平台经营决策起作用，利于企业抉择进入市场的工夫，抉择更受消费者青眼的商品，提高效益。 本文旨在为某公司客户提供线上销售策略，基于不同于以往的剖析形式，剖析在线评论外部各属性的特点以及他们之间的关系，并从动静的角度探索产品在网络平台上声誉的变动和发展潜力，从而提出有助于进步销量的倡议。 解决方案 工作/指标 剖析产品口碑的影响因素，从评论情感剖析和销量预测两个角度对网站抉择商品和网站经营给出倡议。 数据源筹备 以在线评论作为根底数据源（来自于亚马逊网站的） 数据预处理 数据处理的目标是为了去除掉数据集中的脏数据，从而确保数据品质，进步数据可用性与使用率，保障剖析后果的准确性。因而，依据本文数据处理的须要，咱们须要对数据集进行如下数据处理： a、删除对应产品不属于咱们要钻研的品类的数据。本文只针对吹风机、微波炉、奶嘴，其余产品不具备参考价值。 b、删除评论星级不属于[1,5]的数据。商品的星级评分在亚马逊网站上都是1-5范畴内，然而因为零碎bug，会导致呈现超出此范畴的评分，超出了失常值域范畴。 c、删除helpful votes大于total votes的数据。认为其为谬误数据。 d、删除review title、review body均为空的数据。当这两个均为空时，这条数据没有传递任何评论信息，因而依据数据有效性准则。 e、基于本文产品预测的指标，咱们须要依照工夫维度对失去的产品信息进行划分，并且依照同一产品的ID在工夫维度上进行汇总。对于评论总数小于20的产品、后几年的评论总数均为0的产品咱们抉择删除。数据显示为0可能是数据贮存失败、存储器存在问题等起因，也可能是该产品退出了市场，对产品预测没有参考意义。 文本预处理 a、对评论文本数据进行规范化。浏览数据集中的评论数据，咱们发现有很多评论中呈现单词拼写错误、表情符号应用较多以及其余冗余信息，他们不仅不能提供任何有用信息，还会影响模型的运行效率。因而，咱们须要过滤掉这些信息： b、英文分词。 1）使用python对每一条评论进行英文分词。 2）去掉标点符号和停用词。冠词、介词、副词、连词等尽管在评论中呈现的频率较高，然而它们无奈示意评论信息的特色。 c、词性标注和词频统计。因为咱们要对产品设计提出更好的倡议，为了尽量合乎消费者的须要，咱们须要从评论中提取出相应的信息。标注产品属性和消费者情感中波及到的名词、形容词、副词和否定词等。 建模 模型一：零收缩负二项回归模型 以信息驳回实践和负面偏差实践为根底，联合情感剖析和零收缩负二项回归办法，从评论者信度、评论信息品质、评论极性三个方面探索评论有用性投票影响因素。 剖析: ①评论有用性投票是一个计数变量，且不呈正态分布，不满足一般最小二乘回归模型，且数据较为扩散，此种状况下采纳泊松回归模型拟合成果不现实，因此采纳负二项回归模型。 ②评论有用性投票零值比例高，是因为消费者并不会浏览所有的评论，因而投票的评论为0，并不代表该评论没有用。建设逻辑回归模型对因变量中的零值进行解释。 模型： 逻辑回归模型(对因变量有用性投票数为0，做出解释) 变量类型变量名变量变量解释[自变量]()评论发表工夫time 评论曾经发表的工夫（距数据最初一天）商品总评论数reviewtotal  商品销售排名rank认为评论数反映了销售量 因变量评论有用性投票数helpfulvotes评论取得的有用性投票的总数         负二项回归模型 变量类型变量名变量变量解释自变量评论者有用性reviewer_use评论取得的有用性投票的数/失去的总票数是否为资深评论员vine0:否 1：是 购买是否打折discount0:否 1：是 评论长度length评论所含单词的数量 星级极差rateGap星级评分与均匀星级差值的绝对值 情感指数emotion_rating评论文本的情感倾向性指数 因变量评论有用性投票数usefulNum评论取得的有用性投票的总数模型改良 ：修改星级 （1）星级评估是一种简略，易于操作的评估模式，但无奈全面展现评论者的情感态度。例如：A感觉产品毫无瑕疵所以打了5星，B感觉产品有一点毛病，但总体称心还是打了5星。因而，咱们在原有的评分零碎上进行改良，仍旧采纳所有评论者评分均值的办法，但对每一条评论，应用评论情感指数修改星级评估，减少准确性。 符号阐明： 变量属性变量名变量变量阐明自变量评论星级 第i个产品的第j个评论者评论星级 j=0,1…num情感指数 第i个产品的第j个评论者评论文本情感指数 因变量修改评分 第i个产品的修改评分 以微波炉的产品为例，将原来的产品总分与修改后的评分做比照： 发现，修改后的模型和原来的分数差距很小，只是将评估等级范畴扩充。但能够很好的刻画评论者的评论极性和情感强度，能将极断的情绪放大，情感表白更强烈。同样修改模型也能够更加残缺地展现评论者的态度。   （2）将产品综合情绪作为自变量，产品的评论总数作为独立变量，综合星级作为因变量，建设如下回归模型: 通过R语言进行回归，咱们能够失去回归模型： 此外，rsqure为0.9901，很靠近于1，阐明回归成果很好。   将产品综合情绪作为自变量，产品的评论总数作为独立变量，综合星级作为因变量，建设如下回归模型: 通过R语言进行回归，咱们能够失去回归模型： ...

全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=22482最近咱们被客户要求撰写对于加强回归树（BRT）的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中，在R中拟合BRT（晋升回归树）模型。咱们的指标是使BRT（晋升回归树）模型利用于生态学数据，并解释后果。 引言本教程的目标是帮忙你学习如何在R中开发一个BRT模型。  示例数据有两套短鳍鳗的记录数据。一个用于模型训练（建设），一个用于模型测试（评估）。在上面的例子中，咱们加载的是训练数据。存在（1）和不存在（0）被记录在第2列。环境变量在第3至14列。 > head(train) 拟合模型拟合gbm模型，你须要决定应用什么设置，本文为你提供教训法令应用的信息。这些数据有1000个地点，包含202条短鳍鳗的存在记录。你能够假如：1. 有足够的数据来建设具备正当复杂性的相互作用模型  2. 大概0.01的lr学习率可能是一个正当的初始点。上面的例子显示如何确定最佳树数（nt）。 step(data= train,  x = 3:13, family = "bernoulli",  comp = 5, lr = 0.01, bag.fr = 0.5)对晋升回归树模型进行穿插验证优化。 应用1000个观测值和11个预测因子，创立10个50棵树的初始模型。 下面咱们应用了穿插验证的。咱们定义了：数据；预测变量；因变量--示意物种数据的列号；树的复杂度--咱们首先尝试树的复杂度为5；学习率--咱们尝试用0. 01。 运行一个如上所述的模型，将输入进度报告，做出图形。首先，你能看到的货色。这个模型是用默认的10倍穿插验证法建设的。彩色实心曲线是预测偏差变动的平均值，点状曲线是1个标准误差（即在穿插验证上测量的后果）。红线示意平均值的最小值，绿线示意生成该值的树的数量。模型对象中返回的最终模型是在残缺的数据集上建设的，应用的是最优的树数量。 length(fitted)返回的后果蕴含 fitted - 来自最终树的拟合值，fitted.vars - 拟合值的方差， residuals - 拟合值的残差，contribution - 变量的绝对重要性。statistics - 相干的评估统计量。cv.statistics 这些是最合适的评估统计数据。 咱们在每个穿插验证中计算每个统计量（在确定的最佳树数下，依据所有穿插验证中预测偏差的均匀变动进行计算），而后在此出现这些基于穿插验证的统计量的平均值和标准误差。weights - 拟合模型时应用的权重（默认状况下，每个观测值为 "1"，即权重相等）。trees. fitted - 阶段性拟合过程中每一步所拟合的树的数量记录；training.loss.values - 训练数据上偏差的阶段性变动 ，cv.values - 阶段性过程中每一步所计算的预测偏差的CV估计值的平均值。 你能够用摘要函数查看变量的重要性 > summary(lr ) 抉择设置以上是对设置的初步猜想，应用了Elith等人（2008）中探讨的教训法令。它做出的模型只有650棵树，所以咱们的下一步将是缩小lr。例如，尝试lr = 0.005，争取超过1000棵树。 step(data=train,  x = 3:13,    tree.co  = 5,+ lr = 0.005 为了摸索其余设置是否体现更好，你能够将数据分成训练集和测试集，或者应用穿插验证后果，扭转tc、lr和bagging，而后比拟后果。 简化模型简化会建设了许多模型，所以它可能很慢。在其中，咱们评估了简化lr为0.005的模型的价值，但只测试剔除最多5个变量（"n.drop "参数；默认是主动规定始终继续到预测偏差的均匀变动超过gbm.step中计算的原始标准误差）。 对于咱们的运行，预计要剔除的最佳变量数是1；能够应用红色垂直线批示的数字。当初，建设一个剔除1个预测变量的模型，应用[[1]]示意咱们要剔除一个变量。 点击题目查阅往期内容 R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度晋升(GBM)算法进行回归、分类和动静可视化 左右滑动查看更多 01 02 03 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596最近咱们被客户要求撰写对于预测心脏病的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本报告是对心脏钻研的机器学习/数据迷信考察剖析。更具体地说，咱们的指标是在心脏钻研的数据集上建设一些预测模型，并建设探索性和建模办法。但什么是心脏钻研？ 钻研纲要介绍数据集和钻研的指标摸索数据集可视化应用Chi-Square独立测验、Cramer's V测验和GoodmanKruskal tau值对数据集进行摸索预测模型，Logisitic回归和RandomForeststep()bestglm()两个逻辑回归的实例应用5折穿插验证对模型实例进行评估变量抉择改良随机森林模型用RandomForest和Logisitc回归进行预测应用可视化进行最终的模型摸索论断和下一步改良1.简介咱们浏览了对于FHS的材料： 心脏钻研是对社区自在生存的人群中心血管疾病病因的长期前瞻性钻研。心脏钻研是流行病学的一个里程碑式的钻研，因为它是第一个对于心血管疾病的前瞻性钻研，并确定了危险因素的概念。该数据集是FHS数据集的一个相当小的子集，有4240个观测值和16个变量。这些变量如下： 观测值的性别。该变量在数据集中是一个名为 "男性 "的二值。年龄：体检时的年龄，单位为岁。教育 : 参与者教育水平的分类变量，有不同的级别。一些高中（1），高中/GED（2），一些大学/职业学校（3），大学（4)目前吸烟者。每天抽的烟的数量查看时应用抗高血压药物的状况流行性中风。流行性中风（0 = 无病）。流行性高血压（prevalentHyp）。流行性高血压。如果承受医治，受试者被定义为高血压糖尿病。依据第一次查看的规范医治的糖尿病患者总胆固醇(mg/dL)收缩压(mmHg)舒张压(mmHg)BMI: 身材品质指数，体重（公斤）/身高（米）^2心率（次/分钟）葡萄糖。血糖程度(mg/dL)最初是因变量：冠心病（CHD）的10年危险。 这4240条记录中有3658条是残缺的病例，其余的有一些缺失值。 2.理解数据的意义在每一步之前，要加载所需的库。 require(knitr)require(dplyr)require(ggplot2)require(readr)require(gridExtra) #出现多幅图而后，加载心脏钻研的数据集。 2.1 变量和数据集构造的查看咱们对数据集进行一次查看。 dim(dataset) kable(head(dataset)) str(dataset) ##查看变量的摘要summary(dataset) 2.2 数据集的单变量图生成一个数据集的所有单变量图。 # 须要删除字符、工夫和日期等变量                                                     geom_bar(data = dataset,                                                     theme_linedraw()+#colnames(dataset)        marrangeGrob(grobs=all_plots, nrow=2, ncol=2) 这是为了取得对变量，对整个问题和数据集的了解，将通过多变量或至多双变量的可视化来实现。 点击题目查阅往期内容 数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 左右滑动查看更多 01 02 03 04 2.3 数据集的双变量图：因变量和预测因素之间的关系当初咱们能够进行一些双变量的可视化，特地是为了看到因变量（TenYearCHD）和预测因素之间的关系。因为图的数量太多，不是所有的一对变量都能被考察到！咱们能够在前面的步骤中持续考察。咱们能够稍后再回到这一步，深刻理解。 上面的代码能够生成因变量的所有双变量图。因为因变量是一个二元变量，所以当预测变量是定量的时候，咱们会有boxplots，或者当预测变量是定性的时候，咱们会有分段的bar图。 for (var in colnames(dataset) ){        if (class(dataset[,var]) %in% c("factor","logical") ) {ggplot(data = dataset)  +                         geom_bar( aes_string(x = var,                                                                                   } else if (class(dataset[,var]) %in% c("numeric","double","integer") ) { ggplot(data = dataset) +                         geom_boxplot() 依据咱们把握的状况，男性与TenYearCHD间接相干，因而男性这个变量仿佛是一个绝对较好的预测因素。同样，年龄仿佛也是一个很好的预测因素，因为TenYearCHD == TRUE的病人有较高的年龄中位数，其散布简直类似。相同，不同类别的教育和因变量之间仿佛没有关系。目前的吸烟者变量与因变量有轻微的关系，因为目前的吸烟者患TenYearCHD的危险略高。 2.4 应用Goodman&Kruskal tau测验定性变量之间的关系然而，除了这些实质上是定性办法的图表外，人们可能心愿对这种关联有一个数字值。为了有这样的数字测量，我想应用Goodman&Kruskal的tau测量，这是两个无序因子，即两个分类/名义变量之间的关联测量。在咱们这个数据集中的因子变量中，只有教育是_序数变量_，即它的类别有意义。这种测量方法比Cramer's V或chi-square测量方法更具信息量。 GKtauData(cat_variables)plot(dataset) 能够看出，对于因变量的变异性，预测因素的解释力十分小。换句话说，依据Goodman和Kruskal's tau度量，咱们的预测因素和因变量之间简直没有关联。这能够从TenYearCHD一栏的数值中看出。 假如我的G&Ktau测验正确的话，这对模型来说并不是一个好消息。 为了测验这些发现，咱们能够用Chi-square测验来测验分类变量与因变量的关联的显著性，而后用Phi相关系数来评估可能的关联的强度。Phi用于2x2等值表。对于更大的表格，即有更多层次的变量，能够利用Cramer's V。 chisq.test(table(dataset_cat$p.value ))         phi(matrix(table(dataset_cat_variables[,7], 奇怪的是，当Chi-square的P值如此之低时，可能的关联的显著性为零。这两个测试（Chi-square和Phi相干）在大量的察看中基本上得出雷同的后果，因为一个是基于正态分布的，另一个是基于t散布的。 2.5 多重共线性的双变量剖析该模型的真正问题在于共线性现象。共线性关系产生在两个预测因子高度相干的状况下。咱们须要查看这种个性，而后持续建设对数回归模型。 依据Goodman和Kruskal's tau图，咱们不应该放心共线性。然而，有序变量的教育变量呢？Cramer's V测验显示，其强度不大。 #  教育与其余分类变量的Chi square独立性测试  chisq.test(table(education,variables[,x]))$p.value ) #将教育变量从新定位到数据集的第一个变量上         assocstats(x = table(dataset_cat_variables[,1], dataset_$cramer ) ) ...

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=27340 最近咱们被客户要求撰写对于随机稳定率SV、GARCH的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 稳定率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多利用。它是期权定价的根底。稳定率还能够让您确定资产配置并计算投资组合的危险价值 (VaR) 甚至稳定率自身也是一种金融工具，例如 CBOE 的 VIX 稳定率指数。然而，与证券价格或利率不同，波动性无奈间接察看到。相同，它通常被掂量为证券或市场指数的收益率历史的统计稳定。这种类型的度量称为已实现稳定率或历史稳定率。掂量波动性的另一种办法是通过期权市场，其中期权价格可用于通过某些期权定价模型得出标的证券的波动性。Black-Scholes 模型是最受欢迎的模型。这种类型的定义称为 _隐含稳定率_。VIX 基于隐含稳定率。 存在多种统计办法来掂量收益序列的历史稳定率。高频数据可用于计算低频收益的波动性。例如，应用日内收益来计算每日稳定率；应用每日收益来计算每周稳定率。还能够应用每日 OHLC（开盘价、最高价、最低价和收盘价）来计算每日稳定率。比拟学术的办法有ARCH（自回归条件异方差）、GARCH（狭义ARCH）、TGARCH（阈值GARCH）、EGARCH（指数GARCH）等。咱们不会具体探讨每个模型及其优缺点。相同，咱们将关注随机稳定率 (SV) 模型，并将其后果与其余模型进行比拟。一般来说，SV 模型很难用回归办法来预计，正如咱们将在本文中看到的那样。 欧元/美元汇率咱们将以 2003-2018 年 EUR/USD 汇率的每日询价为例来计算每日稳定率。 subplot(2,1,1);plot(ta,csl)subplot(2,1,2);plot(at,rtdan); 图 1. 顶部：欧元/美元的每日汇率（要价）。底部：每日对数收益率百分比。 图 2 显示收益率中没有序列相关性的根据。 [sdd,slodgdL,infaso] = estimaadte(Mddsdl,rtasd);[aEass,Vad,lsagLd] = infer(EstMsssddl,rtsdn);[hsd,pValasdue,dstat,ascValue] = lbqtest(reas,'lags',12)[hs,pdValsue,sdtatsd,cVsalue] = lbqtest(resss.^2,'lags',12) 图 2. 收益率相关性测验。Ljung-Box Q 测验（左下）没有显示显着的序列自相干作为收益率。 然而，咱们能够很容易地辨认出相对收益率值较大的期间集群（无论收益率的符号如何）。因而，相对收益值存在显著的序列相关性。 图 3. 回归平方的相关性测验。 点击题目查阅往期内容 R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机稳定率SV模型对金融工夫序列数据建模 左右滑动查看更多 01 02 03 04 GARCH（狭义自回归条件异方差）模型GARCH(1,1) 模型能够用 Matlab 的计量经济学工具箱进行预计。图 4 和图 5 中的 ACF、PACF 和 Ljung-Box Q 测验未显示残差及其平方值的显着序列相关性。图 4 左上图中的残差项在视觉上更像白噪声，而不是原始收益序列。 ...

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=27515 最近咱们被客户要求撰写对于重庆市经济指标的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 建设重庆市经济指标倒退体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，使用因子分析办法进行实证剖析，在借鉴了相干评估实践和评估办法的根底上，本文提取出经济规模、人均倒退程度、经济发展潜力、3个主因子，从重庆市统计年鉴选取8个指标形成的指标体系数据对重庆市38个区县经济倒退根本状况的八项指标进行剖析，并基于主因子得分矩阵对重庆市38个区县进行聚类分析 结果表明：依据综合得分，能够看出各区县社会经济倒退程度排前三的是渝中区、渝北区、九龙坡区，得分最低的三个是巫山县、巫溪县、城口县，联合总体的剖析能够看出渝中区、九龙坡区在经济总体规模和建筑业方面较好，而重庆周边的地区经济实力较差，投资环境不好，特地是在修建方面的不足，以至于经济倒退相对而言单薄的地区，不管从哪方面来说重庆各区县中渝中区的经济实力是最好的。 评估指标的建设评估地区的之间的经济倒退程度，必须建设适当的指标体系。思考到地区经济指标的复杂性、多样性和可操作性，本文在此基础上建设了一套较为残缺的易于定量分析的地区经济评价指标体系，别离从不同的角度反映地区经济倒退特色。 本文所建设的指标体系共包含8个指标，别离从经济规模、人均倒退程度、经济发展潜力等方面来反映地区经济倒退特色。具体指标如下： 地区生产总值（万元）（X1）               社会消费品零售总额（万元）（X2） 工业总产值（万元）(X3) 建筑业总产值（万元）(X4) 高技术生产总值（万元）（X5） 全社会固定资产投资（万元）（X6) 人均可摆布支出（元）（X7） 人均地区生产总值（元）(X8) 因子分析在地区经济钻研中的利用因子分析模型及其步骤因子分析是一种数据简化的技术。它通过钻研泛滥变量之间的外部依赖关系，探究观测数据中的根本构造，并用少数几个假想变量来示意其根本的数据结构。这几个假想变量可能反映原来泛滥变量的次要信息。原始的变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。设p个变量，则因子分析的数学模型可示意为： 称为公共因子，是不可观测的变量，他们的系数称为因子载荷。是非凡因子，是不能被前m个公共因子蕴含的局部。因子分析步骤如下： （1）将原始数据标准化，仍记为X；（2）建设相关系数矩阵R；（3）解特征方程，计算特征值和特征向量，当累计贡献率不低于85%时，提取k个主成分代替原来的m个指标，计算因子载荷矩阵A；（4）对A进行最大正交旋转替换；（5）对主因子进行命名和解释。如需进行排序，则计算各个主因子的得分，以贡献率为权重，对加权计算综合因子得分。 样本选取及数据起源本文选取了重庆市38个区县作为样本进行剖析，目标在于摸索如何基于R统计软件的因子分析和聚类分析办法钻研地区经济倒退。具体数据如下： 数据分析过程将原始数据录入R软件中，选取地区生产总值（万元）（X1）、社会消费品零售总额（万元）（X2）、工业总产值（万元）(X3）、建筑业总产值（万元）(X4)、高技术生产总值（万元）（X5）、全社会固定资产投资（万元）（X6)、人均可摆布支出（元）（X7）、人均地区生产总值（元）(X8)。 在进行因子分析之前，咱们通过观察相关系数矩阵，并用KMO and Bartlett’s Test测验一下数据是否适宜作因子分析。再做描述性剖析Analysis-factor-description失去初始公因子方差、因子、特征值以及由每个因子解释的百分比和累计百分比。剖析后果如下： coebaltt(COR,)#Bartlett球形检 Bartlett 的球形度测验的p值（显著性概率值sig）<0.05，表明通过测验，散布能够近似为正态分布，由此则能够进行因子分析。 sreeot(PCA,type="lines") 点击题目查阅往期内容 数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林剖析心脏病数据并高维可视化 左右滑动查看更多 01 02 03 04 从表能够得出，提取3个因子的累计方差贡献率曾经达到89.854%>86%，信息损失仅为10.146%，从第4个因子开始方差贡献率都低于5%，因而选取3个公因子进行因子分析成果较为理想；从图的碎石图能够看出从第4个因子开始，特征值差别变动很小，综上所述：在特征值大于0.5的条件下，所提取的三个因子能通过测验并能很好的形容8个指标，所以提取前3个特征值建设因子载荷矩阵。  表中为初始因子载荷矩阵表， F1、F2、F3别离作为第一、第二、第三公共因子。建设了因子分析数学目标不仅仅要找出公共因子以及对变量进行分组，更重要的要晓得每个公共因子的意义，以便进行进一步的剖析，如果每个公共因子的含意不清，则不便于进行理论背景的解释。因为因子载荷阵是不惟一的，所以应该对因子载荷阵进行旋转。目标是使因子载荷阵的构造简化，使载荷矩阵每列或行的元素平方值向0和1两极分化。有三种次要的正交旋转法。四次方最大法、方差最大法和等量最大法。 因而需要进行因子旋转，使得因子对变量的奉献达到极化的成果。为此采纳方差最大化的正交旋转形式，使各变量在某个因子上产生较高载荷，而其余因子上载荷较小，从而失去旋转后的因子载荷矩阵，如下表所示： 由表和旋转后的因子图能够看出，通过旋转后的公共因子的解释原始数据的能力进步了，体现为公共因子F1在X1(地区生产总值)，X6（全社会固定资产投资）和X8（人均地区生产总值）上的载荷值都很大。因而咱们能够把第一公共因子确立为综合经济实力因子，宏观上反映了地区经济倒退规模的总体状况，在这个因子上的得分越高，阐明城市经济倒退的总体状况越好。 利用各公共因子方差贡献率计算综合得分，并计算综合得分=因子1的方差贡献率因子1的得分+因子2的方差贡献率因子2的得分+因子3的方差贡献率*因子3的得分。将数据按综合得分降序排列，失去局部因子得分和综合得分状况如下图所示： 后果探讨基于上述因子得分，能够得出2012年重庆38个区县的经济倒退情况如下： 1、依据经济实力因子F1得分大于1的顺次有渝中区、渝北区、九龙坡区、江北区和万州区，分数别离为4.4211、1.8967、1.7808、1.201、1.2804。阐明在经济总体规模和建筑业方面，渝中区、渝北区、九龙坡、江北区和万州区在重庆市的38个区县中是最好的，规模较大，经济实力最强，发展前景很好，经济倒退实力雄厚的地区。 2、依据经济发展潜力因子F2得分大于1的有沙坪坝区和渝北区，分数别离为3.7052、3.4396。阐明在高技术科技和工业方面比较发达，固定资产投资最大，这两个地区都在主城，对外开放水平高，科技翻新方面比拟好，有本人的工业倒退，已根本造成了本人的产业结构，充分发挥了本人的天文劣势和资源环境劣势，发展潜力较大。 基于主因子得分的聚类分析零碎聚类分析聚类分析又称群剖析，就是将数据分组成为多个类。在同一个类内对象之间具备较高的类似度，不同类之间的对象差异较大。在社会经济畛域中存在着大量分类问题，比方若对某些大城市的物价指数进行考查，而物价指数很多，有农用生产物价指数、服务项目价指数、食品生产物价指数、建材零售价格指数等等。因为要考查的物价指数很多，通常先对这些物价指数进行分类。总之，须要分类的问题很多，因而聚类分析这个有用的工具越来越受到人们的器重，它在许多畛域中都失去了宽泛的利用。  聚类分析内容十分丰盛，有零碎聚类法、有序样品聚类法、动静聚类法、含糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等；最罕用最胜利的聚类分析为零碎聚类法，零碎聚类法的根本思维为先将n个样品各自看成一类，而后规定样品之间的“间隔”和类与类之间的间隔。抉择间隔最近的两类合并成一个新类，计算新类和其余类（各以后类）的间隔，再将间隔最近的两类合并。这样，每次合并缩小一类，直至所有的样品都归成一类为止。  零碎聚类法的根本步骤：  1、计算n个样品两两间的间隔。  2、结构n个类，每个类只蕴含一个样品。  3、合并间隔最近的两类为一新类。  4、计算新类与各以后类的间隔。  5、反复步骤3、4，合并间隔最近的两类为新类，直到所有的类并为一类为止。  6、画聚类谱系图。  7、决定类的个数和类。  零碎聚类办法：1、最短距离法；2、最长距离法；3、两头间隔法；4、重心法；5、类平均法；6、离差平方和法（Ward法）。  ...

1. 简介您是否已经遇到过这样一种状况：您试图剖析一个简单且高度相干的数据集，却对信息量感到手足无措？这就是独立成分剖析 (ICA) 的用武之地。ICA 是数据分析畛域的一项弱小技术，可让您拆散和辨认多元数据集中的底层独立起源。 ICA 之所以重要，是因为它提供了一种了解数据集暗藏构造的办法，可用于各种利用，例如信号处理、脑成像、金融和许多其余畛域。此外，ICA 能够帮忙从数据中提取最相干的信息，提供有价值的见解，否则这些见解将在大量相关性中失落。 在本文中，咱们将深入探讨ICA 的基础知识，ICA 算法，以及如何在数据分析我的项目中施行它。 2. 次要思维独立成分剖析是各种无监督学习算法中的一种，这意味着咱们在应用模型之前不须要对其进行监督。这种办法的起源来自信号处理，咱们试图将多变量信号拆散成加性子重量。让咱们进入对次要思维的解释： 设想一些独立的信号或变量。这些信号能够示意为信号曲线，在上图中，第一个信号位于顶部，第二个信号位于底部。作为测量的后果，咱们没有收到蕴含信号自身的数据集，而是蕴含这两个信号的测量值的数据集，可怜的是，这两个信号被混合成不同的线性组合。 ICA 的指标是通过拆散混合数据来复原原始的未知信号。最终目标是重建数据，使每个维度互相独立。 为了使这个概念更具体，将应用 ICA 最驰名的例子，即“鸡尾酒会问题”。 2.1. 鸡尾酒会问题设想一下，加入一个多人同时发言的鸡尾酒会，很难听懂一个人的谈话。值得注意的是，在这种状况下，人类具备拆散集体语音流的能力。从技术上讲，这变得有点具备挑战性。 假如咱们应用两个麦克风记录团聚中两组的对话。这会导致两个混合信号，其中第一次测量对第一组的影响较大，对第二组的影响较小，而第二次测量对第二组的影响较大。 这个的个别框架能够在灰色框中用矢量符号示意。矢量 X 中的测量实际上是矢量 S 的信号乘以一些混合系数，在矩阵 A 中示意。因为咱们想要提取残缺的对话（原始信号），咱们须要为矢量 S 解决这个问题。 2.2. ICA vs. PCA您可能曾经猜到 ICA 在某种程度上与主成分剖析 (PCA) 相干。这个假如并没有错。这两个概念背地的想法相差不大，但它们在最初阶段有所不同，咱们将在前面看到。 让咱们总结一下 PCA 的根本作用：假如咱们有两个看起来相干的变量。通过应用这些变量的特征向量和特征值最大化方差，咱们能够将它们转换为主成分。在此特定示例中，PCA 很好地辨认了此关系的次要方向。 让咱们以后面的鸡尾酒示例为例。在一个非常简单的示意中，咱们能够设想来自麦克风 1 和 2 的两个测量值具备造成相似穿插模式的关系。如果咱们在这种状况下利用 PCA，咱们会失去谬误的后果，因为 PCA 无奈解决具备多个次要方向的数据集。 另一方面，ICA 通过关注独立成分而不是次要成分来解决这个问题。 重要的是要回顾既定的概念框架。从麦克风取得的读数对应于已乘以混合矩阵 A 的原始信号。通过对于向量 S 重新排列方程，确定原始变量的惟一必要信息是矩阵 A。然而，矩阵 A 是未知的. 因而，要全面理解矩阵A并最终计算出向量S，须要通过一系列步骤进行逆运算。这些间断的逆运算形成了 ICA 算法的三个阶段，当初将对其进行更具体的剖析。 ...

企业规模继续扩充，产生的数据一直减少，对应数据管理产生的报表也越来越简单。职场新人、业余数据师苦“中式”报表久已。因而，越来越多的企业为晋升数据管理效力，解放劳动力，开始应用瓴羊Quick BI，凭借瓴羊Quick BI智能报表性能，轻松搞定简单的“中式报表”。 “中式报表”并非正式称说，而是企业数据分析人员对简单报表的一种戏称。国外报表工具大多只能做一些款式简略、性能繁多的报表，无奈全面适配国内企业对数据管理的多样化、集成化需要。“中式报表”蕴含数据维度多，表格与表格之间勾稽关联，数据分析人员操作不慎，便可能弄错报表数据，影响管理者查阅和做决策。不仅如此，一些“中式报表”嵌套档次多，还有一些更是波及SQL代码编写，保护难、应用难，成为长期以来困扰企业数据分析人员、管理者应用“中式报表”发展数据管理工作的两大痛点。 针对以上问题，瓴羊Quick BI智能报表提供多样化智能报表工具、数据统计性能，包含但不限于多级表头、表头合并、多级浮动、区块着色、行列主动扩大等报表设计性能以及快捷总计、多小计函数计算等统计性能，从而轻松破解了“中国式报表”表头简单、数据庞杂、表内表外数据关联多、保护艰难等痛点，更好符合了不同行业客户简单报表的利用场景。 因为某些单元格须要在其它单元格中进行数据动静运算获取数值，因而，瓴羊Quick BI智能报表为用户提供丰盛的数据库函数、工夫函数、财务函数等，总计大概450个。企业数据分析者能够轻松地扩大、定制公式、跨表格援用，大大提高了数据统计和数据更新的工作效率。 另外，与目前市场上帆软，永红， PowerBI, Smart BI等商业智能 BI软件相比，瓴羊Quick BI智能报表是原生非插件能力，不受任何版本的束缚。它岂但能够反对多种利用场景，而且它还为用户提供了一个“神器”——表格订阅，能够进步零碎的外部工作效率。无论是业务剖析报告、周报报告、财务报表，还是财务报表，都能够通过邮件、钉钉等形式，实现数据和信息的传输。

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=2686最近咱们被客户要求撰写对于多项式回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 如果数据比简略的直线更为简单，咱们也能够用线性模型来拟合非线性数据 一个简略的办法就是将每一个特色的幂次方增加为一个新的特色，而后在这个拓展的特色集上进行线性拟合，这种办法成为多项式回归。 回归剖析的指标是依据自变量（或自变量向量）x 的值来模仿因变量 y 的期望值。在简略的线性回归中，应用模型 其中是未察看到的随机误差，其以标量 x 为条件，均值为零。在该模型中，对于 x 值的每个单位减少，y 的条件期望减少 11个单位。 在许多状况下，这种线性关系可能不成立。例如，如果咱们依据合成产生的温度对化学合成的产率进行建模，咱们能够发现通过减少每单位温度减少的量来进步产率。在这种状况下，咱们可能会提出如下所示的二次模型： 通常，咱们能够将 y 的期望值建模为 n 次多项式，失去个别多项式回归模型： 为了不便，这些模型从预计的角度来看都是线性的，因为回归函数就未知参数00、11等而言是线性的。因而，对于最小二乘剖析，多项式回归的计算和推理问题能够应用多元回归技术齐全解决，这是通过将 xx、x2x2 等视为多元回归模型中的独特自变量来实现的。  拟合R语言中的多项式回归让咱们看一个经济学的例子：假如你想购买肯定数量q的特定产品。如果单价是p，那么你会领取总金额y。这是一个线性关系的典型例子。总价格和数量成正比。     如下所示： 但购买和发售，咱们可能要思考一些其余相干信息，就像当：购买显著数量很可能是咱们能够要求并取得折扣，或购买更多更重要的是咱们可能会推高价格。 这可能导致像这样的状况，其中总成本不再是数量的线性函数：   通过多项式回归，咱们能够将n阶模型拟合到数据上，并尝试对非线性关系进行建模。 点击题目查阅往期内容 R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA工夫序列模型预测世界人口 左右滑动查看更多 01 02 03 04 如何拟合多项式回归这是咱们模仿观测数据的图。模仿的数据点是蓝色的点，而红色的线是信号（信号是一个技术术语，通常用于示意咱们感兴趣检测的总体趋势）。   让咱们用R来拟合。当拟合多项式时，您能够应用  lm（noisy.y〜poly（q，3））通过应用该confint()函数，咱们能够取得咱们模型参数的置信区间。 模型参数的置信区间： confint（model，level = 0.95）拟合vs残差图 总的来说，这个模型仿佛很适宜，因为R的平方为0.8。正如咱们所预期的那样，一阶和三阶项的系数在统计上显着。 预测值和置信区间 将线增加到现有图中： 咱们能够看到，咱们的模型在拟合数据方面做得不错。 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺代码数据资料。 本文选自《R语言机器学习实战之多项式回归》。 点击题目查阅往期内容 R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA工夫序列模型预测世界人口 【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病危险|数据分享 R语言逻辑回归Logistic回归剖析预测股票涨跌 matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的Logistic逻辑回归模型剖析汽车试验数据 R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡守约剖析信贷数据集PYTHON用户散失数据挖掘：建设逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、反对向量机、奢侈贝叶斯和KMEANS聚类用户画像 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量工夫序列建模预测剖析 PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜寻超参数优化 R语言集成模型：晋升树boosting、随机森林、束缚最小二乘法加权均匀模型交融剖析工夫序列数据 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量工夫序列建模预测剖析 R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林剖析心脏病数据并高维可视化 R语言基于树的办法：决策树，随机森林，Bagging，加强树 R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票 R语言中应用线性模型、回归决策树主动组合特色因子程度 R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现 R语言用rle，svm和rpart决策树进行工夫序列预测 python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者 python中应用scikit-learn和pandas决策树进行iris鸢尾花数据分类建模和穿插验证 R语言里的非线性模型：多项式回归、部分样条、平滑样条、 狭义相加模型GAM剖析 R语言用规范最小二乘OLS，狭义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归剖析 R语言中的多项式回归、部分回归、核平滑和平滑样条回归模型 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量 R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷工夫序列预测R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度晋升(GBM)算法进行回归、分类和动静可视化 如何用R语言在机器学习中建设集成模型？ R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX理论稳定率进行预测在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型R语言ARIMA集成模型预测工夫序列剖析R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林剖析心脏病患者 R语言基于树的办法：决策树，随机森林，Bagging，加强树 R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间预计办法 R语言应用bootstrap和增量法计算狭义线性模型（GLM）预测置信区间 R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度晋升(GBM)算法进行回归、分类和动静可视化 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量工夫序列建模预测剖析 R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化剖析 R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林剖析心脏病数据并高维可视化 Matlab建设SVM，KNN和奢侈贝叶斯模型分类绘制ROC曲线 matlab应用分位数随机森林（QRF）回归树检测异样值 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30131最近咱们被客户要求撰写对于空气质量指数的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 最近咱们被客户要求撰写对于上海空气质量指数的钻研报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据 间的相干剖析和预测剖析，次要内容包含其应用实例，具备肯定的参考价值，须要的敌人能够参考一下 相干剖析（correlation analysis）是钻研景象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的景象探讨其相干方向以及相干水平，是钻研随机变量之间的相干关系的一种统计办法。分类: ·       线性相关剖析：钻研两个变量间线性关系的水平,用相关系数r来形容。罕用的三种计算形式有Pearson相关系数、Spearman和Kendall相关系数。 ·       偏相关剖析：当两个变量同时与第三个变量相干时，将第三个变量的影响剔除，只剖析另外两个变量之间相干水平的过程。如管制年龄和工作教训的影响，预计工资收入与受教育程度之间的相干关系。 在变量较多的简单状况下，变量之间的偏相关系数比简略相关系数更加适宜于刻画变量之间的相关性。 PM2.5细颗粒物指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物。它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越重大。与较粗的大气颗粒物相比，PM2.5粒径小，面积大，活性强，易附带有毒、有害物质（例如，重金属、微生物等），且在大气中的停留时间长、输送距离远，因此对人体衰弱和大气环境品质的影响更大。 pydat2=read.csv("上海市_05.csv",header=T)pydat3=read.csv("上海市_06.csv",header=T) head(pydat)head(pydat2) attach(pydat) plot(pydat[,c(8:10)],     col=品质等级)#画出变量相干图      col=品质等级)#画出变量相干图      col=品质等级)#画出变量相干图 下面的图中不同色彩代表不同的空气质量地区，从所有变量的两两关系散点图来看，能够看到pm2.5和pm10的关系图能够比拟好的辨别出不同空气质量的地区。并且他们之间存在正相干关系。 对数据进行聚类plot(hc1,     main="档次聚类")             border = "red") 对数据进行档次聚类后，依据谱系图能够发现，所有样本大略能够分成5个类别。因而，后续对数据进行kmean聚类。 点击题目查阅往期内容 R语言空气污染数据的天文空间可视化和剖析：颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI） 左右滑动查看更多 01 02 03 04 剔除缺失值 plot(pydat[,8:12],     col =km$cluster,     main="聚类后果1")      main="聚类后果2")      main="聚类后果3") 通过kmeans的可视化后果来看，kmeans办法比拟好的将所有样本点辨别开来，其中绿色的样本点各项指标值较低，红色样本点各项指标值较高，蓝色和彩色样本点次要在O3，NO2 等指标上有较显著的区别。为了具体比拟每个类的指标，上面对每个类的数据特色进行形容。 #每个类中的空气质量状况par(mfrow=c(3,4)) boxplot(pydat[,8]~pydat[,23])#聚类后果和pm2.5的关系  从下面的箱线图，能够看到每个类别的特色，第一类O3值较高，第二个类PM2.5的值较高，第三个类pm2.5，NO值较低，第4类O3程度较低，PM10值较高，第五类的各个指标值都绝对较低。因而第5个类别空气质量比拟好。其余各个类别的地区在不同指标上有不同特色。 par(mfrow=c(2,3))hist(as.numeric(pydat[km$cluster==1,6]))  再看每个类中空气质量程度的频率，能够看到第一个类的地区空气质量程度大多在良好程度，第二个类地区程度档次不齐，第3个类空气质量程度在4居多，因而空气质量较差，第4个类别2,3居多，因而良好，第5个类大多地区集中在1-3，因而空气质量最好。    unique(pydat[pydat[,23]==5,4])  unique(pydat[pydat[,23]==1,4]) [1]                十五厂         虹口           徐汇上师大     杨浦四漂       青浦淀山湖    [7] 静安监测站     浦东川沙       浦东新区监测站 浦东张江     12 Levels:  虹口 静安监测站 美国领事馆 普陀 浦东川沙 浦东新区监测站 浦东张江 ... 杨浦四漂> unique(pydat[pydat[,23]==2,4]) [1] 杨浦四漂       浦东新区监测站 徐汇上师大     静安监测站     青浦淀山湖     虹口          [7] 十五厂         浦东川沙       浦东张江       普陀                         12 Levels:  虹口 静安监测站 美国领事馆 普陀 浦东川沙 浦东新区监测站 浦东张江 ... 杨浦四漂> unique(pydat[pydat[,23]==3,4]) [1]                十五厂         虹口           徐汇上师大     杨浦四漂       青浦淀山湖    [7] 静安监测站     浦东川沙       浦东新区监测站 浦东张江     12 Levels:  虹口 静安监测站 美国领事馆 普陀 浦东川沙 浦东新区监测站 浦东张江 ... 杨浦四漂> unique(pydat[pydat[,23]==4,4]) [1] 虹口           静安监测站     十五厂                        浦东新区监测站 浦东张江      [7] 徐汇上师大     青浦淀山湖     杨浦四漂       浦东川沙       普陀         12 Levels:  虹口 静安监测站 美国领事馆 普陀 浦东川沙 浦东新区监测站 浦东张江 ... 杨浦四漂> unique(pydat[pydat[,23]==5,4])[1] 普陀       静安监测站12 Levels:  虹口 静安监测站 美国领事馆 普陀 浦东川沙 浦东新区监测站 浦东张江 ... 杨浦四漂工夫序列剖析 ###对AQi值进行工夫序列剖析 plot.ts(mynx1)指数平滑法plot.ts(train) ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=7553最近咱们被客户要求撰写对于出租车的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 通过解析原始数据 ，失去模式如下所示 数据  每次骑行都有十分具体的上/下车地位以及开始/完结工夫的详细信息。 上面显示了一个示例 ：  咱们留下了158,320,608个出租车行程的数据集，分为32,654个不同的终点/起点。 点击题目查阅往期内容 杭州出租车行驶轨迹数据空间工夫可视化剖析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 自1987年以来，位于东79街和约克大巷的出租车站始终将上东区的居民带到华尔街。  我在数据中发现了沿着这条路线的252,210次记录。出租车均匀须要20.35分钟能力以22.11 mph的速度行驶。当然，凌晨4点出租车的行驶速度更快，然而大多数人直到凌晨6点或凌晨7点才开始上下班：  一年中，最忙的出租车沿该路线行驶234次（只有7辆出租车沿该路线行驶100次）： 只管前十名最常见的出租车司机的平均速度能够预测，但他们的速度并没有比大多数人快（这可能是因为他们常常每天长时间开车）。      SELECT pickup_street1, pickup_street2, dropoff_street1, dropoff_street2, trips_medallion, trips_pickup_datetime, trips_dropoff_datetime, ROUND(trips_avg_mph,4) AS avg_mpg, ROUND(trips_trip_duration_hours,4) AS num_hoursFROM [taxi_strava.joined_geohash_geonames]WHERE trips_geohashed_dropoff = 'dr5ru2' AND trips_geohashed_pickup = 'dr5rvj' 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺代码数据资料。 本文选自《基于出租车GPS轨迹数据的钻研：出租车行程的数据分析》。 点击题目查阅往期内容 基于出租车GPS轨迹数据的钻研：出租车行程的数据分析 用数据通知你出租车资源配置是否正当 把握出租车行驶的数据脉搏 ：出租车轨迹数据给你答案! 基于出租车GPS轨迹数据的钻研：出租车行程的数据分析 用数据通知你出租车资源配置是否正当 共享单车大数据报告 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量 消费者共享汽车应用状况考察 新能源车主数据图鉴 python钻研汽车传感器数据统计可视化剖析 R语言ggmap空间可视化机动车交通事故地图 R语言ggmap空间可视化机动车碰撞–街道地图热力求 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22838最近咱们被客户要求撰写对于鸢尾花iris数据集的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本练习问题包含：应用R中的鸢尾花数据集(a)局部：k-means聚类 应用k-means聚类法将数据会聚成2组。  画一个图来显示聚类的状况 应用k-means聚类法将数据会聚成3组。 画一个图来显示聚类的状况 (b)局部：档次聚类 应用全连贯法对察看值进行聚类。 应用均匀和单连贯对观测值进行聚类。 绘制上述聚类办法的树状图。 应用R中的鸢尾花数据集k-means聚类探讨和/或思考对数据进行标准化。 data.frame(  "均匀"=apply(iris[,1:4], 2, mean  "标准差"=apply(iris[,1:4], 2, sd) 在这种状况下，咱们将标准化数据，因为花瓣的宽度比其余所有的测量值小得多。 向下滑动查看后果▼ 应用k-means聚类法将数据会聚成2组应用足够大的nstart，更容易失去对应最小RSS值的模型。 kmean(iris, nstart = 100)向下滑动查看后果▼ 画一个图来显示聚类的状况 # 绘制数据plot(iris, y = Sepal.Length, x = Sepal.Width) 为了更好地思考花瓣的长度和宽度，应用PCA首先升高维度会更适合。 #  创立模型PCA.mod<- PCA(x = iris)#把预测的组放在最初PCA$Pred <-Pred#绘制图表plot(PC, y = PC1, x = PC2, col = Pred) 为了更好地解释PCA图，思考到主成分的方差。 ## 看一下次要成分所解释的方差for (i in 1:nrow) {  pca[["PC"]][i] <- paste("PC", i)} plot(data = pca,x = 主成分, y = 方差比例, group = 1) 数据中80%的方差是由前两个主成分解释的，所以这是一个相当好的数据可视化。 向下滑动查看后果▼  应用k-means聚类法将数据会聚成3组在之前的主成分图中，聚类看起来非常明显，因为实际上咱们晓得应该有三个组，咱们能够执行三个聚类的模型。 kmean(input, centers = 3, nstart = 100)# 制作数据groupPred %>% print() 向下滑动查看后果▼ 画一个图来显示聚类的状况#  绘制数据plot(萼片长度,萼片宽度, col =pred) 向下滑动查看后果▼ PCA图为了更好地思考花瓣的长度和宽度，应用PCA首先缩小维度是比拟适合的。 #创立模型prcomp(x = iris)#把预测的组放在最初PCADF$KMeans预测<- Pred#绘制图表plot(PCA, y = PC1, x = PC2,col = "预测\n聚类", caption = "鸢尾花数据的前两个主成分，椭圆代表90%的失常置信度，应用K-means算法对2个类进行预测") + 向下滑动查看后果▼ 点击题目查阅往期内容 R语言鸢尾花iris数据集的档次聚类分析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 PCA双曲线图萼片长度~萼片宽度图的拆散度很正当，为了抉择在X、Y上应用哪些变量，咱们能够应用双曲线图。 biplot(PCA) 这个双曲线图显示，花瓣长度和萼片宽度能够解释数据中的大部分差别，更适合的图是： plot(iris, col = KM预测) 评估所有可能的组合。 iris %>%  pivot_longer()  %>% plot(col = KM预测, facet_grid(name ~ ., scales = 'free_y', space = 'free_y', ) + 向下滑动查看后果▼ 档次聚类应用全连贯法对观测值进行聚类。能够应用全连贯法对观测值进行聚类（留神对数据进行标准化）。 hclust(dst, method = 'complete')向下滑动查看后果▼ 应用均匀和单连贯对察看后果进行聚类。 hclust(dst, method = 'average')hclust(dst, method = 'single')向下滑动查看后果▼ 绘制预测图当初模型曾经建设，通过指定所需的组数，对树状图切断进行划分。 #  数据iris$KMeans预测<- groupPred# 绘制数据plot(iris,col = KMeans预测)) 向下滑动查看后果▼ 绘制上述聚类办法的树状图对树状图着色。 type<- c("均匀", "全", "单")for (hc in models) plot(hc, cex = 0.3) 向下滑动查看后果▼ 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺代码数据资料。 ...

全文下载：http://tecdat.cn/?p=29461最近咱们被客户要求撰写对于水质数据的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 采样地点：淮河流域一带，昭平台水库、白龟山水库、燕山水库、石漫滩水库、板桥水库、宿鸭湖水库、博山水库、南湾水库、石山口水库、五岳水库、泼河水库、鲶鱼山水库 。 考察工夫和地点 考察内容本次考察在淮河流域的十二个水库进行，别离在水库的上、中、上游进行监测，测量的指标有：各点位的经、纬度，水温、气温、PH、溶解氧、CODmn、总磷、总氮、透明度等水质指标，以及在水深0.5m、1.0m、3.0m和5.0m处的叶绿素含量。 点击题目查阅往期内容 R语言狭义加性模型GAMs剖析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图 左右滑动查看更多 01 02 03 04 调查结果3.1考察指标后果考察的出的各指标数据用R软件进行解决，各水库之间用大小图比照显示，分为上、中、上游，上、中、上游之间用箱图进行比照显示。 map("china",col = "black",lwd=2,ylim = c(31.5,35),xlim=c(112.5,115.5),panel.first = grid())axis(1, lwd = 0); axis(2, lwd = 0); axis(3, lwd = 0); axis(4, lwd = 0)#china<-readOGR(".","China")river.r12<-readOGR(".","R12")river.r5<-readOGR(".","R5")river.r4<-readOGR(".","R4")3.1.1上游各水库指标points(A$Lon,A$Lat,pch=1,cex=A$WT/15)points(A$Lon,A$Lat,pch=1,cex=A$PH/5)   3.1.2中游各水库指标    3.1.3上游各水库指标    3.1.4上中下游各指标比照boxplot(A$PH1,A$PH2,A$PH3,col="lightblue",    3.2各指标相关性剖析后果用R软件对所有的指标之间进行了相关性剖析，上面列出所有具备显著相关性的指标剖析后果。 3.2.1上游各指标相关性 3.2.2中游各指标相关性剖析 gam模型剖析SITE1 PH~DO PH~CODmn   PH~TP   4.2调查结果指标相关性剖析从3.2中上中下游各指标相关性剖析的表能够看出： （1）PH和DO密切相关，P值远小于0.0001，相关系数均大于0.95，偏差解释度都在96%以上。因为光合作用耗费二氧化碳产生氧气，使DO和PH值均升高，二者成正相干。 （2）TP和透明度的相关性大，而且在上中下游均体现进去，相关系数都在0.65以上，偏差解释度都在96%以上。    TP的增高，会使得水体养分更足，进而浮游植物成长更加旺盛，水体被污染得更洁净，从而透明度也就更大，即二者程正相干。 （3）DO、藻密度和叶绿素三者之间相干，这是因为浮游植物含有大量的叶绿素，通过光合作用能产生氧气，所以藻密度大其余两个指标也会相应减少。 调查结果剖析4.1调查结果指标剖析 从大小图中能够大抵看出： （1）DO浓度是在石漫滩水库要稍大于其余水库的； （2）CODmn、TP和TN浓度是在宿鸭湖水库显著大于其余水库； （3）透明度则在板桥水库和鲶鱼山水库高于其余水库； （4）叶绿素则整体在石漫滩和博山水库浓度含量较高； （5）藻密度则是在石漫滩水库最高。 从箱图能够看出： 上中下游之间水库的平均值中， TP和TN的值相差无几；PH、DO、透明度、最上层以及最上层叶绿素、藻密度是中游处最高；CODmn和两头局部的叶绿素是上游局部最高。但总体来说，各指标的均值差距都不大。 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺代码数据资料。 本文选自《R语言淮河流域水库水质数据相关性剖析、天文可视化、狭义相加模型GAM调查报告》。 点击题目查阅往期内容 R语言狭义加性模型GAMs剖析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图 【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、部分平滑样条、 狭义相加GAM剖析工资数据|数据分享 MATLAB最小二乘法：线性最小二乘、加权线性最小二乘、持重最小二乘、非线性最小二乘与剔除异样值成果比拟 数据分享|R语言狭义线性模型GLM：线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归剖析冰淇淋销售工夫序列数据和模仿 生态学模仿对狭义线性混合模型GLMM进行功率（效用、效力、效劳）剖析power analysis环境监测数据 狭义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和穿插验证 无限混合模型聚类FMM、狭义线性回归模型GLM混合利用剖析威士忌市场和钻研专利申请数据 R语言贝叶斯狭义线性混合（多层次/程度/嵌套）模型GLMM、逻辑回归剖析教育留级影响因素数据 R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例 R语言用lme4多层次（混合效应）狭义线性模型（GLM），逻辑回归剖析教育留级考察数据 R语言狭义线性模型GLM、多项式回归和狭义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者 R语言用Rshiny摸索lme4狭义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM） R语言应用bootstrap和增量法计算狭义线性模型（GLM）预测置信区间 R语言狭义线性模型(GLMs)算法和零收缩模型剖析 R语言中狭义线性模型(GLM)中的散布和连贯函数剖析 R语言中GLM(狭义线性模型)，非线性和异方差可视化剖析 R语言中的狭义线性模型（GLM）和狭义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归剖析保险资金投资组合信用风险敞口 用狭义加性模型GAM进行工夫序列剖析 R和Python机器学习:狭义线性回归glm，样条glm，梯度加强，随机森林和深度学习模型剖析 在r语言中应用GAM（狭义相加模型）进行电力负荷工夫序列剖析 用狭义加性模型GAM进行工夫序列剖析 R和Python机器学习:狭义线性回归glm，样条glm，梯度加强，随机森林和深度学习模型剖析 在r语言中应用GAM（狭义相加模型）进行电力负荷工夫序列剖析 ...

全文下载链接 :http://tecdat.cn/?p=27493 最近咱们被客户要求撰写对于预测世界人口的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文利用R软件技术，别离利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、工夫序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测 作者将1950年到2015年的历史数据作为训练集来预测85年的数据。模型稳定性通过修改后较好，故具备肯定的参考价值。 引言随着工夫的推移，世界人口一直的增长，为了更好地把握世界人口的停顿速度与法则。咱们利用建设logistic模型并使用R语言软件来剖析并预测在2100年世界的人口数，并与预测出的数据做比照，看模型结构的好坏并进行模型改良与扩大。 模型一：logistic模型logistic模型又称作阻滞增长模型，次要用来形容在环境资源有限度的状况下，人口数量的增长法则。因为一些因素的影响世界人口数量最终会达到一个饱和值。阻滞作用上体现在对的影响上，使得随着年份的减少而降落。若将示意为的函数，则它应是减函数。则有 因为bgistic回归模型就是基于二项分布族的狭义线性模型，因而在R软件中，Logistic回归剖析能够通过调用狭义线性回归模型函数glm()来实现，其调用格局为 Log<一glm(formula,family=binomial,data)其中，formula为要拟合的模型，family=binomial阐明散布为二项分布，data为可抉择的数据框。 通过在世界银行网站上查阅相干数据，咱们将1950年到2100年的人口数据进行录入，并调用glmnet包来进行拟合。 summary(lg.glm)plot(x, y, main = "人口数随年份变动的logistic曲线",xlab = "年份", ylab = "人口数（千亿）") Deviance Residuals:       Min         1Q     Median         3Q        Max  -0.089181  -0.028946   0.002154   0.027206   0.042212  Coefficients:             Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)(Intercept) -23.76776   22.17527  -1.072    0.284x             0.01046    0.01101   0.950    0.342(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)    Null deviance: 0.923810  on 82  degrees of freedomResidual deviance: 0.082928  on 81  degrees of freedomAIC: 13.991Number of Fisher Scoring iterations: 6从测验后果可看出随着工夫的推移能影响人口的数量，并且年份越大，人口密度越大；最终会停留到一个饱和值，并失去logistic回归模型： 点击题目查阅往期内容 Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数工夫序列预测 左右滑动查看更多 01 02 03 04 模型二 ：AFRI MA模型工夫序列模型可分为段记忆模型和长记忆模型。个别的工夫序列分析模型有自回归(AR)模型、滑动均匀(MA)模型、自回归滑动均匀(ARMA)模型、自回归整合滑动均匀（ARIMA）模型等，这些模型次要是短记忆模型。目前，人们对宏观经济变量的实证钻研发现，长记忆模型尽管远距离观测值间的相依性很小然而仍具备钻研价值。分整自回归挪动均匀模型(ARFMA)模型是长记忆模型，它是由Granger和Joyeux (1980)以及Hosking (1981)在ARIMA模型的根底上构建的，广泛应用于经济金融畛域。 AFRIMA模型定义AFRIMA模型的基于A R M A模型和ARIMA模型。 ARMA(p,q),模型的模式为: 模型实现： arfi(Diut[,2][)#建设arfima模型plot(Discnt[,1],Dscunt[,2])#原始数据points(Dicount[,1][1:66],f$fittedcol="red")#拟合数据 从残差图的后果来看，ACF的值不在虚线范畴内，即残差不安稳，不是白噪声，因而上面对数据进行一阶差分。 模型稳定性改良对数据进行一阶差分使数据更加稳固。 points(c(2016:2100), diffinv(pre$mean)[-1]+ Discount[66,2],col="blue") 从残差图的后果来看，ACF的值和PACF的值都在虚线范畴内，即残差安稳，因而模型稳固。 模型三：  ARIMA模型  ARIMA模型定义ARIMA模型全称为差分自回归挪动均匀模型。是由博克思和詹金斯于70年代初提出的一驰名工夫序列预测办法，博克思-詹金斯法。其中ARIMA(p，d，q)称为差分自回归挪动均匀模型，AR是自回归，p为自回归项；MA为挪动均匀，q为挪动均匀项数，d为工夫序列成为安稳时所做的差分次数。 ARIMA模型的根本思维是：将预测对象随时间推移而造成的数据序列视为一个随机序列，用肯定的数学模型来近似形容这个序列。这个模型一旦被辨认后就能够从工夫序列的过来值及当初值来预测将来值。 ARIMA模型的根本思维是：将预测对象随时间推移而造成的数据序列视为一个随机序列，用肯定的数学模型来近似形容这个序列。这个模型一旦被辨认后就能够从工夫序列的过来值及当初值来预测将来值。 建模过程次要包含： 第一步：自回归过程 令Yt示意t期间的GDP。如果咱们把Yt的模型写成 (Y\_t-)=\_1 (Y_(t-1)-)+u_t 其中是Y的均值，而ut是具备零均值和恒定方差^2的不相干随机误差项(即ut是白乐音)，则成Yt遵循一个一阶自回归或AR(1)随机过程。 P阶自回归函数模式写成： (Y\_t-)=\_1 (Y_(t-1)-)+\_2 (Y\_(t-2)-)+\_3 (Y\_(t-3)-)+⋯+\_p2 (Y\_(t-p)-)+u_t 模型中只有Y这一个变量，没有其余变量。能够了解成“让数据本人谈话”。 第二步：挪动均匀过程 上述AR过程并非是产生Y的惟一可能机制。如果Y的模型形容成 Y\_t=+\_0 u\_t+\_1 u_(t-1) 其中是常数，u为白乐音(零均值、恒定方差、非自相干)随机误差项。t期间的Y等于一个常数加上当初和过来误差项的一个挪动平均值。则称Y遵循一个一阶挪动均匀或MA(1)过程。 q阶挪动均匀能够写成： ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26897最近咱们被客户要求撰写对于GARCH的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 危险价值 (VaR) 是金融风险治理中应用最宽泛的市场危险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释将来市场危险 危险价值 (VaR)VaR 能够定义为资产在给定时间段内以概率 超过的市场价值损失。对于收益率 rt 的工夫序列，VaRt将是这样的 其中 It-1示意工夫 t-1 的信息集。 只管 VaR 在提供资产组合上行危险的简略总结时具备吸引人的简略性，但没有繁多的计算方法。1% 危险价值 将价格转换为收益library(ggplot2)# 计算收益率的正态密度# 价格与收益的关系bp2 = Close# 转换收益率bret = dailyReturn# 扭转列名colnames(data_rd) = c("x", "y")# 正态分位数vr1 = quantile ggplot(data, aes(x = x, y = y)) 图 ：1% VaR 点击题目查阅往期内容 R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证钻研剖析案例 左右滑动查看更多 01 02 03 04 在散布术语中，对于散布 F，VaR 能够定义为它的第 p 个分位数，由下式给出 其中 F−1是散布函数的倒数，也称为分位数函数。因而，一旦能够定义收益序列的散布，VaR 就很容易计算。 应用 GARCH 进行稳定率建模和预测狭义自回归条件异方差 (GARCH) 模型 ，用于预测条件稳定率的最风行的工夫序列模型。这些模型是条件异方差的，因为它们思考了工夫序列中的条件方差。GARCH 模型是在金融风险建模和治理中用于预测 VaR 和条件 VaR 等金融风险度量的最宽泛应用的模型之一。GARCH 模型是 ARCH 模型的狭义版本。具备旨在捕捉稳定率聚类的 p 滞后项的规范 ARCH(p) 过程能够编写如下 其中，第 t 天的收益为 Yt=tZt和 Zt∼iid(0,1)，即收益的翻新是由随机冲击驱动的 GARCH(p,q) 模型在 ARCH(p) 模型中蕴含滞后稳定率，以纳入历史收益的影响 ...

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=20904最近咱们被客户要求撰写对于狭义相加模型 (GAMs)的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 环境迷信中的许多数据不适宜简略的线性模型，最好用狭义相加模型（GAM）来形容 这基本上就是具备 润滑函数的狭义线性模型（GLM）的扩大 。当然，当您应用润滑项拟合模型时，可能会产生许多简单的事件，然而您只须要理解基本原理即可。 实践让咱们从高斯线性模型的方程开始 ： GAM中产生的变动是存在润滑项： 这仅意味着对线性预测变量的奉献当初是函数f。从概念上讲，这与应用二次项（）或三次项（）作为预测变量没什么不同。 在这里，咱们将重点放在样条曲线上。在过来，它可能相似于分段线性函数。 例如，您能够在模型中蕴含线性项和润滑项的组合 或者咱们能够拟合狭义散布和随机效应 一个简略的例子让咱们尝试一个简略的例子。首先，让咱们创立一个数据框，并创立一些具备显著非线性趋势的模仿数据，并比拟一些模型对该数据的拟合水平。 x <- seq(0, pi * 2, 0.1)sin_x <- sin(x)y <- sin_x + rnorm(n = length(x), mean = 0, sd = sd(sin_x / 2))Sample <- data.frame(y,x)library(ggplot2)ggplot(Sample, aes(x, y)) + geom_point() 尝试拟合一般的线性模型： lm_y <- lm(y ~ x, data = Sample)并应用geom_smooth in 绘制带有数据的拟合线 ggplot ggplot(Sample, aes(x, y)) + geom_point() + geom_smooth(method = lm) 查看图或 summary(lm_y)，您可能会认为模型拟合得很好，但请查看残差图 plot(lm_y, which = 1) 显然，残差未均匀分布在x的值上，因而咱们须要思考一个更好的模型。 点击题目查阅往期内容 【视频】狭义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的利用 左右滑动查看更多 01 ...

浏览全文：http://tecdat.cn/?p=8522最近咱们被客户要求撰写对于神经网络的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特色，工作是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试 在本文中，鉴于银行客户的某些特色，咱们将预测客户在6个月后是否可能来到银行。客户来到组织的景象也称为客户散失。因而，咱们的工作是依据各种客户特色预测客户散失。 $ pip install pytorch数据集让咱们将所需的库和数据集导入到咱们的Python应用程序中： import torchimport torch.nn as nnimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns%matplotlib inline咱们能够应用pandas库的read_csv()办法来导入蕴含咱们的数据集的CSV文件。 dataset = pd.read_csv(r'E:Datasetscustomer_data.csv')让咱们输入数据集 ： dataset.shape输入： (10000, 14)输入显示该数据集具备1万条记录和14列。咱们能够应用head()数据框的办法来输入数据集的前五行。 dataset.head()输入： 您能够在咱们的数据集中看到14列。依据前13列，咱们的工作是预测第14列的值，即Exited。 探索性数据分析让咱们对数据集进行一些探索性数据分析。咱们将首先预测6个月后理论来到银行并应用饼图进行可视化的客户比例。让咱们首先减少图形的默认绘图大小： fig_size = plt.rcParams["figure.figsize"]fig_size[0] = 10fig_size[1] = 8plt.rcParams["figure.figsize"] = fig_size以下脚本绘制该Exited列的饼图。 dataset.Exited.value_counts().plot(kind='pie', autopct='%1.0f%%', colors=['skyblue', 'orange'], explode=(0.05, 0.05))输入： 输入显示，在咱们的数据集中，有20％的客户来到了银行。这里1代表客户来到银行的状况，0代表客户没有来到银行的状况。让咱们绘制数据集中所有地理位置的客户数量： 输入显示，简直一半的客户来自法国，而西班牙和德国的客户比例别离为25％。 点击题目查阅往期内容 用R语言实现神经网络预测股票实例 左右滑动查看更多 01 02 03 04 当初，让咱们绘制来自每个惟一地理位置的客户数量以及客户散失信息。咱们能够应用库中的countplot()函数seaborn来执行此操作。 输入显示，只管法国客户总数是西班牙和德国客户总数的两倍，但法国和德国客户来到银行的客户比例是雷同的。同样，德国和西班牙客户的总数雷同，然而来到银行的德国客户数量是西班牙客户的两倍，这表明德国客户在6个月后来到银行的可能性更大。 数据预处理在训练PyTorch模型之前，咱们须要预处理数据。如果查看数据集，您将看到它具备两种类型的列：数值列和分类列。数字列蕴含数字信息。CreditScore，Balance，Age等。相似地，Geography和Gender是分类列，因为它们含有分类信息，如客户的地位和性别。有几列能够视为数字列和类别列。例如，该HasCrCard列的值能够为1或0。然而，那HasCrCard列蕴含无关客户是否领有信用卡的信息。 让咱们再次输入数据集中的所有列，并找出哪些列能够视为数字列，哪些列应该视为类别列。columns数据框的属性显示所有列名称： ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31664原文出处：拓端数据部落公众号随着天气预报技术的倒退，数值预报产品日益丰盛，预报办法多种多样。咱们被客户要求撰写对于气象集成预报技术的钻研报告，包含一些图形和统计输入。在理论利用中，对每个具体的问题，各种预报办法得出的后果通常是不统一的，因此不晓得如何将它们对立起来。因而须要采纳一种较好的解决办法，把不同预报办法对同一因素的多种预报后果综合在一起，从而得出一个优于繁多预报办法的预报论断，这就是预报办法的集成问题。 本文剖析了传统的基于加权的集成预报办法及其在气象预测利用中存在的问题，在此基础上提出了一种新的基于数据挖掘的集成预报办法，该办法选用BP人工神经网络建设集成预报分类器，对文中BP人工神经网络、多元回归、SVM、决策树模型四种子预报办法的预报后果进行集成和综合。 基于数据挖掘的集成预报办法利用从子预报办法中筛选的训练集进行训练，失去集成预报分类器；该集成预报分类器能够依据环流因子的输出，间接失去一种最优子预报办法，而后利用失去的最优子预报办法去预测，将最优子预报办法的预报后果作为集成预报的预报后果。 试验数据集形容试验应用的输出数据是环流因子，是由国家气象核心气象系统诊断预测室再解决材料，材料数据全都为整型。 环流因子数据 30年降水数据 本文介绍了四种常见的气象子预报办法：BP人工神经网络、多元回归、SVM、决策树模型，并通过理论的数据集进行预报测验。从试验后果能够得出，对于不同的预报环境和预报样本，并没有哪一种子预报办法的预报后果可能保障始终是最优的。 环流因子=read.csv("环流因子.csv") 降水数据=read.csv("30年降水数据.csv") 转换降水数据  y=0    for(i in 2:ncol(降水数据)){  y=c(y,降水数据[,i]) 环流因子=环流因子[1:length(yy),]    datanew=data.frame(降水数据=yy,环流因子[,-1])  多元回归model=lm(降水数据~.,data=datanew) plot(datanew[,2:1])  abline(model) svm反对向量机当初咱们在训练集上应用来训练线性SVM ## ## ## Parameters: ##    SVM-Type:  eps-regression ##  SVM-Kernel:  radial ##        cost:  1 ##       gamma:  0.01351351 ##     epsilon:  0.1 ## ## ## Number of Support Vectors:  107绘制拟合图points(datanew[,2], predictedY, col = "red", pch=4) mse <- function(error)  {    sqrt(mean(error^2))  } ## [1] 599.4382决策树绘制决策树## Variables actually used in tree construction: ## [1] X.19 X.30 X.57 X.72 X.73 ## ## Root node error: 328275991/372 = 882462draw.tree(CARTmodel) ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30401最近咱们被客户要求撰写对于CPV模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文基于 CPV 模型, 对房地产信贷风险进行了度量与预测。咱们被客户要求撰写对于CPV模型的钻研报告 结果表明, 该模型在度量和预测房地产信贷守约率方面具备较好的成果。 CPV 模型的基本原理和框架CPV 模型是一个用于剖析贷款组合危险和收益的多因素模型, 它依据失业率、长期利率、GDP 增长率、汇率、政府收入和总储蓄率等宏观因素, 借助于经济计量工具和蒙特卡罗技术, 将每个国家不同行业中不同等级的守约概率和转移概率相分割, 进而计算出危险价值( 迪迪埃、皮罗特, 2005) 。 指标及样本数据抉择当理论使用 CPV 模型时, 宏观经济因素个数必须达到 3 个以上时该模型才具备肯定的有效性 ( 预计有效性及预测有效性) 。因而, 本文别离从国家宏观经济、房地产行业情况、房地产企业情况三个方面抉择出三个宏观经济因素指标, 使用 CPV 模型评估房地产信贷的信用风险。综合当先指标(Composite Leading Indicator) 。经济合作与发展组织 (OECD) 的综合当先指标(CompositeLeading Indicator, CLI) 被认为是预测寰球经济变动趋势的良好指标, 它是指一系列疏导经济由增长至消退的循环的相干经济指标和经济变量的加权平均数, 次要用来预测整体经济的转变状况, 预测将来数月的经济发展趋势: ###守约率再0到1之间 ，因而对其进行标准化cr=(fbzdata$NA.-min(fbzdata$NA.))/(max(fbzdata$NA.)-min(fbzdata$NA.))##绘制工夫序列图plot(diff(cr),type="l") 从上图能够看到数据呈现出稳固的稳定趋势，再均值四周回摆，因而差分后数列稳固。 CPV模型#逻辑回归后果 ##滞后期的抉择#MA(1)ma1=arma(x=cr,order=c(0,1))summary(ma4)#查看相关系数，Std. Error  t value，AIC值滞后期的抉择依据Akaike Information Criterion(AIC)准则确定。 依据回归结果显示CLI、CRECI和ECI的P值显示的数值表明该预计的有效性。从预计出的敏感系数能够看出,CLI、和ECI的系数(Coefficient)为正, CRECI的系数(Coefficient)为负，并且ECI的系数值是CLI系数值的2倍左右所以, 当CRECI的值回升的时候,Y值也回升 (守约率降落), 它们之间是反向变动。并且, 综合当先指标ECI绝对于其余宏观经济指标来说, 影响力度最大。 残差值剖析plot(CPVmod$residuals,type="l")#残差值lines(CPVmod$fitted.values,type="l")#拟合值lines(cr,type="l")#理论值abline(h=0)#增加0基准线 依据下面的模型预计后果, 能够得出Y的残差值、理论值和拟合值的趋势图。如图1所示。 依据图1的趋势图, 能够分明地看出, Y的拟合值和理论值的曲线简直齐全重合, 这也阐明该模型很好地拟合了样本数据, 也跟上述结果表明的事实相符合。 另外, 残差的相关系数和偏相关系数如图2所示意。从图2能够看出, 模型的残差不存在序列自相干。 ...

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19469最近咱们被客户要求撰写对于ARMA-GARCH的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文将剖析工业指数（DJIA）。工业指数（DIJA）是一个股市指数，表明30家大型上市公司的价值。工业指数（DIJA）的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和 工夫序列分析模型 ARIMA-ARCH GARCH模型剖析股票价格数据 本文将剖析工业指数（DJIA）。工业指数（DIJA）是一个股市指数，表明30家大型上市公司的价值。工业指数（DIJA）的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。 本文将尝试答复的次要问题是： 这些年来收益率和交易量如何变动？这些年来，收益率和交易量的稳定如何变动？咱们如何建模收益率稳定？咱们如何模仿交易量的稳定？为此，本文按以下内容划分：第1局部： 获取每日和每周对数收益的 数据，摘要和图 第2局部： 获取每日交易量及其对数比率的数据，摘要和图 第3局部： 每日对数收益率剖析和GARCH模型定义 第4局部： 每日交易量剖析和GARCH模型定义 获取数据利用quantmod软件包中提供的getSymbols（）函数，咱们能够取得2007年至2018年底的工业均匀指数。 getSymbols("^DJI", from = "2007-01-01", to = "2019-01-01")dim(DJI)## [1] 3020 6class(DJI)## [1] "xts" "zoo"让咱们看一下DJI xts对象，它提供了六个工夫序列，咱们能够看到。 head(DJI)## DJI.Open DJI.High DJI.Low DJI.Close DJI.Volume DJI.Adjusted## 2007-01-03 12459.54 12580.35 12404.82 12474.52 327200000 12474.52## 2007-01-04 12473.16 12510.41 12403.86 12480.69 259060000 12480.69## 2007-01-05 12480.05 12480.13 12365.41 12398.01 235220000 12398.01## 2007-01-08 12392.01 12445.92 12337.37 12423.49 223500000 12423.49## 2007-01-09 12424.77 12466.43 12369.17 12416.60 225190000 12416.60## 2007-01-10 12417.00 12451.61 12355.63 12442.16 226570000 12442.16tail(DJI)## DJI.Open DJI.High DJI.Low DJI.Close DJI.Volume DJI.Adjusted## 2018-12-21 22871.74 23254.59 22396.34 22445.37 900510000 22445.37## 2018-12-24 22317.28 22339.87 21792.20 21792.20 308420000 21792.20## 2018-12-26 21857.73 22878.92 21712.53 22878.45 433080000 22878.45## 2018-12-27 22629.06 23138.89 22267.42 23138.82 407940000 23138.82## 2018-12-28 23213.61 23381.88 22981.33 23062.40 336510000 23062.40## 2018-12-31 23153.94 23333.18 23118.30 23327.46 288830000 23327.46更精确地说，咱们有可用的OHLC（收盘，高，低，开盘）指数值，调整后的收盘价和交易量。在这里，咱们能够看到生成的相应图表。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24141最近咱们被客户要求撰写对于贝叶斯线性回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中，贝叶斯模型提供了变量抉择技术，确保变量抉择的可靠性。对社会经济因素如何影响支出和工资的钻研为利用这些技术提供了充沛的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的益处等主题提供了洞察力 背景上面，贝叶斯信息准则（BIC）和贝叶斯模型平均法被利用于构建一个扼要的支出预测模型。 这些数据是从 935 名受访者的随机样本中收集的。该数据集是_计量经济学数据集_系列的一部分 。 加载包数据将首先应用该dplyr 包进行摸索 ，并应用该ggplot2 包进行可视化 。稍后，实现逐渐贝叶斯线性回归和贝叶斯模型均匀 (BMA)。 数据数据集网页提供了以下变量形容表： 变量形容wage每周支出（元）hours每周均匀工作工夫IQ智商分数kww对世界工作的理解得分educ受教育年数exper多年工作教训tenure在现任雇主工作的年数age年龄married=1 如果已婚black=1 如果是黑人south=1 如果住在北方urban=1 如果寓居在都市sibs兄弟姐妹的数量brthord出世程序meduc母亲的教育（年）feduc父亲的教育（年）lwage工资自然对数 wage`` 摸索数据与任何新数据集一样，一个好的终点是规范的探索性数据分析。汇总表是简略的第一步。 # 数据集中所有变量的汇总表--包含连续变量和分类变量summary(wage) 因变量（工资）的直方图给出了正当预测应该是什么样子的。 #工资数据的简略柱状图hst(wge$wae, breks = 30) 直方图还可用于大抵理解哪些地方不太可能呈现后果。 # 查看图表 "尾部 "的点的数量sm(wage$ge < 300)## [1] 6sm(wae$wge > 2000)## [1] 20简略线性回归因为周工资（'wage'）是该剖析中的因变量，咱们想摸索其余变量作为预测变量的关系。咱们在数据中看到的工资变动的一种可能的、简略的解释是更聪慧的人赚更多的钱。下图显示了每周工资和 IQ 分数之间的散点图。 gplot(wae, es(iq, wge)) + gom_oint() +gom_smoth() 点击题目查阅往期内容 R语言和STAN,JAGS：用RSTAN,RJAG建设贝叶斯多元线性回归预测选举数据 左右滑动查看更多 01 02 03 04 IQ 分数和工资之间仿佛存在轻微的正线性关系，但仅靠 IQ 并不能牢靠地预测工资。尽管如此，这种关系能够通过拟合一个简略的线性回归来量化，它给出： 工资 i = + ⋅iqi + iwagei = + ⋅iqi + i m_wg_iq = lm(wge ~ iq, dta = age)coefients 工资 i = 116.99 + 8.3 ⋅iqi + iwagei = 116.99 + 8.3 ⋅iqi + i ...

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=3832最近咱们被客户要求撰写对于期货稳定率的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中，稳定率是泛滥定价和危险模型中的要害参数，例如BS定价办法或危险价值的计算。在这个模型中，或者说在教科书中，这些模型中的稳定率通常被认为是一个常数 然而，状况并非如此，依据学术研究，稳定率是具备聚类,厚尾和长记忆特色的工夫序列变量。 本博客比拟了GARCH模型（形容稳定率聚类），ARFIMA模型（ 长记忆），HAR-RV模型（基于高频数据 ），以及来自SSE 50指数和CME利率期货的样本。 此外，本文应用滚动工夫窗预测办法来计算预测稳定率并构建指数以评估模型的准确性。结果表明，基于长记忆和实现稳定率的ARFIMA-RV模型是最精确的模型。 1.基于GARCH的模型 形容稳定率聚类 为了模仿异方差性，GARCH采纳以下过程： 为了反映金融市场的不对称性，学者们提出了EGARCH，TGARCH或APARCH，其中APARCH更为个别。 咱们从在R中拟合APARCH开始： 能够看出ARCH效应是不言而喻的 咱们能够失去模型的系数，以及误差剖析 为了进一步分析模型，咱们剖析了QQ图中的正态性残差。 咱们发现残差不合乎正态性，而后咱们测试残差的自相干： 测试对于下面列出的模型，所有残差都具备一些自相干效应。因而，基于GARCH的模型可能不够精确，无奈预测波动性。 咱们应用MSE（误差的均方）来测量模型的预测性能。 MSE.NGARCH 0.000385108313676526 MSE.tGARCH 0.00038568802365854 MSE.APARCH 0.000385278917823468 2.基于HAR-RV的模型解决高频理论稳定率 高频数据蕴含更丰盛的日内交易信息，因而可用于掂量稳定率。实现稳定是其中一种形式。如果咱们将交易日_t_划分为_N个_时段，每个时段都会有一个对数收益率，那么理论收益能够计算如下： HAR-RV，异构自回归RV模型由科希创立。 点击题目查阅往期内容 R语言HAR和HEAVY模型剖析高频金融数据稳定率 左右滑动查看更多 01 02 03 04 MSE计算如下 MSE.HARRV1.08226110318177 * 10 ^（ - 7）MSE.HARRVCJ1.90270268315141 * 10 ^（ - 7）3.基于ARFIMA的模型形容长记忆 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31651原文出处：拓端数据部落公众号分析师：Xingming Xu基于以后统计的股票数据抉择最优的选股计划和投资组合计划，以及预测股票价格将来一段时间的走向趋势以及稳定水平，具备很大的实用价值 咱们须要实现以下问题问题一：投资者购买指标指数中的资产，如果购买全副，从实践上讲可能完满跟踪指数，然而当指数成分股较多时，购买所有资产的老本过于昂扬，同时也须要很高的治理老本，在理论中个别不可行。 (1)在附件数据的剖析和解决的过程中，请对缺损数据进行补全。 (2)投资者购买成分股时，过多过少都不太正当。对于附件的成分股数据， 请您通过建设模型，给出正当选股计划和投资组合计划。 问题二：尝试给出正当的评估指标来评估问题一中的模型，并给出您的剖析后果。 问题三：通过附件股指据和您补充的数据，对以后的指数稳定和将来一年的指数稳定进行正当建模，并给出您正当的投资倡议和策略。 针对问题一：剖析投资者在给定十支股票中的最优选股计划和投资组合。首先，别离依据每支股票开盘价、最高价、最低价和收盘价确定其收益率和危险率，并从中剔除劣质股票，在残余的股票中进行投资组合的最优化剖析，优化指标分为三种:给定收益程度最小化危险；给定危险程度最大化收益；设定用户偏好系数，最优化给定复合指标。应用MATLAB软件进行求解，优化后果为：在偏向最大化收益时，七号股票在投资中占比拟大，而偏向升高投资危险时，则在几个股票中进行抉择。 针对问题二：对问题一中的模型进行评估。问题一中咱们定义了别离利用开盘价、最高价、最低价以及收盘价计算股票收益率和危险率的最优化模型，当初咱们来评估应用哪种指标的模型更加贴近真实情况。咱们利用灰色关联分析方法来判断每一支股票的成交量与对应四种价格的关联水平的绝对高下。通过建设模型能够失去十支股票的关联度的排序表，发现十支股票的成交量均与当日最高价的关联水平最高，因而，咱们第一问中的模型中，应用最高价确定收益率和危险率最贴近理论。 针对问题三：对以后指数稳定以及将来一年的指数稳定进行预测，因为股票数据合乎工夫序列的特色，因而咱们选用ARIMA模型进行股票数据的拟合和预测，并利用MAPE和RASE 指标对拟合水平进行评估。编写Python代码建设模型，并对模型进行训练，通过参数诊断后能够对将来数据进行预测，并且依据预测数据对不同类型的投资人群给予相应的投资倡议。 ARIMA模型建设流程 abc002 预测后果以及拟合准确度abc007号股票和abc010号股票预测走势 由评估后果，发现MAPE指标均不超过9%，且RMSE为1.0273，故拟合良好，能够预测该股票大体走势以及稳定范畴。 通过上述模型对全副十支股票进行预测，能够发现将来呈现显著涨势的股票是abc007和abc008,将来呈现显著跌势的是abc009和abc010,abc001、abc002、abc006出现轻微涨势但稳定范畴较大，abc003出现轻微跌势且稳定范畴较大，abc004、abc005无显著涨跌趋势，但稳定范畴较大。取典型股票预测趋势见下图： 因而，咱们给出的投资倡议是： ①　若资金短缺，且危险讨厌水平高，则将大部分资金用于投资abc007号股票，大量资金用于投资abc008、abc001、abc002号股票用来升高危险； ②　若资金短缺，且危险讨厌水平低，则将全副资金用于投资abc007号股票； ③　若资金较少，且危险讨厌水平高，则能够购买能力范畴内abc007号股票数只，其余资金用于投资abc001和abc008号股票； 若资金较少，且危险讨厌水平低，能够购买能力范畴内abc007号股票数只，其余资金投资abc002、abc004、abc006号股票。 对于作者 在此对Xingming Xu对本文所作的奉献示意诚挚感激，他在北京航空航天大学实现了电子信息专业学位，善于数据采集，数学建模。 最受欢迎的见解 1.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)用机器学习辨认一直变动的股市情况—隐马尔科夫模型(HMM)的利用 2.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模预计 3.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言实现 Copula 算法建模依赖性案例剖析报告 4.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言COPULAS和金融工夫序列数据VaR剖析 5.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言多元COPULA GARCH 模型工夫序列预测 6.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)用R语言实现神经网络预测股票实例 7.[](http://tecdat.cn/r-%e8%af%ad%...)r语言预测稳定率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型 8.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言如何做马尔科夫转换模型markov switching model 9.matlab应用Copula仿真优化市场危险

原文链接：http://tecdat.cn/?p=7303原文出处：拓端数据部落公众号  最近咱们被客户要求撰写对于社交网络的钻研报告，包含一些图形和统计输入。      本示例应用Python和SAS剖析了[预防高危药物钻研]()的后果。这个社交网络有194个节点和273个边，别离代表[药物]()使用者和这些使用者之间的分割。   背景  SAS Viya的最新版本提供了用于摸索试验问题的全套翻新算法和通过验证的分析方法，但它也是基于开放式体系结构构建的。这意味着您能够将SAS Viya无缝集成到您的应用程序基础架构中，并应用任何编程语言来驱动分析模型。  只管您能够持续进行并简略地收回一系列REST API调用来拜访数据  ， 但通常应用编程语言来组织您的工作并使之可反复是更无效的。我决定应用Python，因为它在年老的数据科学家中很风行 。 出于演示目标，我应用一个名为Jupyter的接口，该接口是一个凋谢的，基于Web的交互式平台，可能运行Python代码以及嵌入标记文本。    拜访SAS云剖析服务（CAS）SAS Viya的外围是称为SAS Cloud Analytic Services（CAS）的剖析运行时环境。为了执行操作或拜访数据，须要连贯会话。您能够应用二进制连贯（倡议应用该连贯来传输大量数据），也能够通过HTTP或HTTPS通信应用REST API。    import matplotlib.colors as colors #程序包包含用于色彩范畴的程序 import matplotlib.cm as cmx import networkx as nx #出现网络图   当初曾经加载了库，咱们能够发连贯到CAS并为给定的用户创立会话。    s = CAS('http://sasviya.mycompany.com:8777', 8777, 'myuser', 'mypass')对于此网络分析，我将应用一个名为hyperGroup 的集。 s.loadactionset('hyperGroup')加载数据 为了执行任何剖析建模，咱们须要数据。 将本地CSV文件上载到服务器，并将数据存储到名为DRUG_NETWORK的表中。该表只有两列数值类型的FROM和TO。 inputDataset = s.upload("data/drug_network.csv", casout=dict(name='DRUG_NETWORK', promote = True))  在剖析建模期间，您通常必须更改数据结构，过滤或合并数据源。 这里的put函数将两个数字列都转换为新的字符列SOURCE和TARGET。 sasCode = 'SOURCE = put(FROM,best.); TARGET = put(TO,best.);\n' dataset = inputDataset.datastep(sasCode,casout=dict(name='DRUG_NETWORK2', replace = True))  ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=5453最近咱们被客户要求撰写对于特征选择办法的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 变量抉择办法所有可能的回归model <- lm(mpg ~ disp + hp + wt + qsec, data = mtcars)ols_all_subset(model)## # A tibble: 15 x 6##    Index     N      Predictors `R-Square` `Adj. R-Square` `Mallow's Cp`##                                          ##  1     1     1              wt    0.75283         0.74459      12.48094##  2     2     1            disp    0.71834         0.70895      18.12961##  3     3     1              hp    0.60244         0.58919      37.11264##  4     4     1            qsec    0.17530         0.14781     107.06962##  5     5     2           hp wt    0.82679         0.81484       2.36900##  6     6     2         wt qsec    0.82642         0.81444       2.42949##  7     7     2         disp wt    0.78093         0.76582       9.87910##  8     8     2         disp hp    0.74824         0.73088      15.23312##  9     9     2       disp qsec    0.72156         0.70236      19.60281## 10    10     2         hp qsec    0.63688         0.61183      33.47215## 11    11     3      hp wt qsec    0.83477         0.81706       3.06167## 12    12     3      disp hp wt    0.82684         0.80828       4.36070## 13    13     3    disp wt qsec    0.82642         0.80782       4.42934## 14    14     3    disp hp qsec    0.75420         0.72786      16.25779## 15    15     4 disp hp wt qsec    0.83514         0.81072       5.00000该plot办法显示了所有可能的回归办法的拟合  。 model <- lm(mpg ~ disp + hp + wt + qsec, data = mtcars)k <- ols_all_subset(model)plot(k) 最佳子集回归抉择在满足一些明确的主观规范时做得最好的预测变量的子集，例如具备最大R2值或最小MSE， Cp或AIC。 model <- lm(mpg ~ disp + hp + wt + qsec, data = mtcars)ols_best_subset(model)##    Best Subsets Regression    ## ------------------------------## Model Index    Predictors## ------------------------------##      1         wt              ##      2         hp wt           ##      3         hp wt qsec      ##      4         disp hp wt qsec ## ------------------------------## ##                                                   Subsets Regression Summary                                                   ## -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------##                        Adj.        Pred                                                                                         ## Model    R-Square    R-Square    R-Square     C(p)        AIC        SBIC        SBC        MSEP      FPE       HSP       APC  ## -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------##   1        0.7528      0.7446      0.7087    12.4809    166.0294    74.2916    170.4266    9.8972    9.8572    0.3199    0.2801 ##   2        0.8268      0.8148      0.7811     2.3690    156.6523    66.5755    162.5153    7.4314    7.3563    0.2402    0.2091 ##   3        0.8348      0.8171       0.782     3.0617    157.1426    67.7238    164.4713    7.6140    7.4756    0.2461    0.2124 ##   4        0.8351      0.8107       0.771     5.0000    159.0696    70.0408    167.8640    8.1810    7.9497    0.2644    0.2259 ## -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------## AIC: Akaike Information Criteria ##  SBIC: Sawa's Bayesian Information Criteria ##  SBC: Schwarz Bayesian Criteria ##  MSEP: Estimated error of prediction, assuming multivariate normality ##  FPE: Final Prediction Error ##  HSP: Hocking's Sp ##  APC: Amemiya Prediction Criteriaplot model <- lm(mpg ~ disp + hp + wt + qsec, data = mtcars)k <- ols_best_subset(model)plot(k) 逐渐后退回归从一组候选预测变量中建设回归模型，办法是逐渐输出基于p值的预测变量，直到没有变量进入变量。该模型应该包含所有的候选预测变量。如果细节设置为TRUE，则显示每个步骤。 点击题目查阅往期内容 R语言多元逐步回归模型剖析房价和葡萄酒价格：抉择最合适的预测变量 左右滑动查看更多 01 02 03 04 变量抉择#向前逐步回归model <- lm(y ~ ., data = surgical)ols_step_forward(model)## We are selecting variables based on p value...## 1 variable(s) added....## 1 variable(s) added...## 1 variable(s) added...## 1 variable(s) added...## 1 variable(s) added...## No more variables satisfy the condition of penter: 0.3## Forward Selection Method                                                       ## ## Candidate Terms:                                                               ## ## 1 . bcs                                                                        ## 2 . pindex                                                                     ## 3 . enzyme_test                                                                ## 4 . liver_test                                                                 ## 5 . age                                                                        ## 6 . gender                                                                     ## 7 . alc_mod                                                                    ## 8 . alc_heavy                                                                  ## ## ------------------------------------------------------------------------------##                               Selection Summary                                ## ------------------------------------------------------------------------------##         Variable                     Adj.                                         ## Step      Entered      R-Square    R-Square     C(p)        AIC         RMSE      ## ------------------------------------------------------------------------------##    1    liver_test       0.4545      0.4440    62.5119    771.8753    296.2992    ##    2    alc_heavy        0.5667      0.5498    41.3681    761.4394    266.6484    ##    3    enzyme_test      0.6590      0.6385    24.3379    750.5089    238.9145    ##    4    pindex           0.7501      0.7297     7.5373    735.7146    206.5835    ##    5    bcs              0.7809      0.7581     3.1925    730.6204    195.4544    ## ------------------------------------------------------------------------------ model <- lm(y ~ ., data = surgical)k <- ols_step_forward(model)## We are selecting variables based on p value...## 1 variable(s) added....## 1 variable(s) added...## 1 variable(s) added...## 1 variable(s) added...## 1 variable(s) added...## No more variables satisfy the condition of penter: 0.3plot(k)  本文摘选 《 R语言特征选择——逐步回归 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 R语言多元逐步回归模型剖析房价和葡萄酒价格：抉择最合适的预测变量 R语言逐渐多元回归模型剖析长鼻鱼密度影响因素 R语言特征选择——逐步回归 r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现 回归剖析与相干剖析的区别和分割 R语言分位数回归预测筛选有回升后劲的股票 R语言实现LASSO回归——本人编写LASSO回归算法 R语言泊松Poisson回归模型预测人口死亡率和冀望寿命 R语言工夫序列TAR阈值自回归模型 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量 R语言分位数回归Quantile Regression剖析租房价格 R语言用Garch模型和回归模型对股票价格剖析 R语言狭义线性模型GLM、多项式回归和狭义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者 R语言分段回归数据数据分析案例报告 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷工夫序列预测

全文下载：http://tecdat.cn/?p=22319最近咱们被客户要求撰写对于偏最小二乘法（PLS）回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文建设偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建设一个牢靠的模型，咱们还实现了一些罕用的离群点检测和变量抉择办法，能够去除潜在的离群点和只应用所选变量的子集来 "荡涤 "你的数据 步骤建设PLS回归模型PLS的K-折穿插验证PLS的蒙特卡洛穿插验证（MCCV）。PLS的双重穿插验证(DCV)应用蒙特卡洛抽样办法进行离群点检测应用CARS办法进行变量抉择。应用挪动窗口PLS（MWPLS）进行变量抉择。应用蒙特卡洛无信息变量打消法（MCUVE）进行变量抉择进行变量抉择建设PLS回归模型这个例子阐明了如何应用基准近红外数据建设PLS模型。 plot(X');               % 显示光谱数据。xlabel('波长指数');ylabel('强度'); 参数设定 A=6;                    % 潜在变量（LV）的数量。method='center';        % 用于建设PLS模型的X的外部预处理办法PLS(X,y,A,method);  % 建设模型的命令 pls.m函数返回一个蕴含成分列表的对象PLS。后果解释。 regcoef_original：连贯X和y的回归系数。 X_scores：X的得分。 VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个规范。 变量的重要性。 RMSEF：拟合的均方根误差。 y_fit：y的拟合值。 R2：Y的解释变异的百分比。 PLS的K折穿插验证阐明如何对PLS模型进行K折穿插验证 clear;A=6;                          % LV的数量K=5;                          % 穿插验证的次数 plot(CV.RMSECV)               % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值xlabel('潜在变量(LVs)数量')          % 增加x标签ylabel('RMSECV')              % 增加y标签 返回的值CV是带有成分列表的构造数据。后果解释。 RMSECV：穿插验证的均方根误差。越小越好 Q2：与R2含意雷同，但由穿插验证计算得出。 optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。 点击题目查阅相干内容 R语言中的偏最小二乘回归PLS-DA 左右滑动查看更多 01 02 03 04 蒙特卡洛穿插验证（MCCV）的PLS阐明如何对PLS建模进行MCCV。与K-fold CV一样，MCCV是另一种穿插验证的办法。 相干视频 ** 拓端 ，赞27 % 参数设置A=6;method='center';N=500;                          % Monte Carlo抽样的数量% 运行mccv.plot(MCCV.RMSECV);              % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值xlabel('潜在变量(LVs)数量'); MCCV MCCV是一个结构性数据。后果解释。 Ypred:预测值 Ytrue：实在值 RMSECV：穿插验证的均方根误差，越小越好。 Q2：与R2含意雷同，但由穿插验证计算得出。 PLS的双重穿插验证（DCV）阐明如何对PLS建模进行DCV。与K-fold CV一样，DCV是穿插验证的一种形式。 % 参数设置N=50;                                 % Monte Carlo抽样的数量dcv(X,y,A,k,method,N);DCV 应用蒙特卡洛抽样办法的离群点检测阐明离群点检测办法的应用状况 A=6;method='center';F=mc(X,y,A,method,N,ratio); 后果解释。 predError：每个抽样中的样本预测误差 MEAN：每个样本的均匀预测误差 STD:每个样本的预测误差的标准偏差 plot(F) % 诊断图 注：MEAN值高或SD值高的样本更可能是离群值，应思考在建模前将其剔除。 应用CARS办法进行变量抉择。A=6;fold=5;car(X,y,A,fold); 后果解释。 optLV:最佳模型的LV数量 vsel:选定的变量（X中的列）。 plotcars(CARS); % 诊断图 注：在这幅图中，顶部和两头的面板显示了抉择变量的数量和RMSECV如何随着迭代而变动。底部面板形容了每个变量的回归系数（每条线对应一个变量）如何随着迭代而变动。星形垂直线示意具备最低RMSECV的最佳模型。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=12272最近咱们被客户要求撰写对于ARIMA的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 应用ARIMA模型，您能够应用序列过来的值预测工夫序列 在本文中，咱们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型，并将其扩大到Seasonal ARIMA（SARIMA）和SARIMAX模型。工夫序列预测简介工夫序列是在定期工夫距离内记录度量的序列。 依据频率，工夫序列能够是每年（例如：年度预算），每季度（例如：收入），每周（例如：销售数量），每天（例如天气），每小时（例如：股票价格），分钟（例如：复电提醒中的呼入电话），甚至是几秒钟（例如：网络流量）。 为什么要预测？因为预测工夫序列（如需要和销售）通常具备微小的商业价值。 在大多数制作公司中，它驱动根本的业务打算，洽购和生产流动。预测中的任何谬误都会扩散到整个供应链或与此相关的任何业务环境中。因而，精确地进行预测很重要，以节省成本，这对于胜利至关重要。 不仅在制造业中，工夫序列预测背地的技术和概念还实用于任何业务。 当初，预测工夫序列能够大抵分为两种类型。 如果仅应用工夫序列的先前值来预测其将来值，则称为  单变量工夫序列预测。 如果您应用序列以外的其余预测变量（也称为外生变量）进行预测，则称为  多变量工夫序列预测。 这篇文章重点介绍一种称为ARIMA  建模的非凡类型的预测办法  。 ARIMA是一种预测算法，其基于以下思维：工夫序列的过来值中的信息能够独自用于预测将来值。 ARIMA模型简介那么ARIMA模型到底是什么？ ARIMA是一类模型，能够依据本身的过来值（即本身的滞后和滞后的预测误差）“解释”给定的工夫序列，因而能够应用方程式预测将来价值。 任何具备模式且不是随机白噪声的“非季节性”工夫序列都能够应用ARIMA模型进行建模。 ARIMA模型的特色在于3个项：p，d，q p是AR项 q是MA项 d是使工夫序列安稳所需的差分阶数 如果工夫序列具备季节性模式，则须要增加季节性条件，该工夫序列将变成SARIMA（“季节性ARIMA”的缩写）。一旦实现ARIMA。 那么，“AR项的阶数”到底意味着什么？咱们先来看一下“ d”。 ARIMA模型中的p，d和q是什么意思建设ARIMA模型的第一步是  使工夫序列安稳。 为什么？ 因为ARIMA中的“自回归”一词意味着它是一个  线性回归模型  ，应用本人的滞后作为预测因子。如您所知，线性回归模型在预测变量不相干且彼此独立时最无效。 那么如何使一序列安稳呢？ 最常见的办法是加以差分。即，从以后值中减去先前的值。 因而，d的值是使序列安稳所需的最小差分阶数。如果工夫序列曾经安稳，则d = 0。 接下来，什么是“ p”和“ q”？ “ p”是“自回归”（AR）项的阶数。它指的是要用作预测变量的Y的滞后阶数。而“ q”是“挪动均匀”（MA）项的阶数。它是指应输出ARIMA模型的滞后预测误差的数量。 什么是AR和MA模型那么什么是AR和MA模型？AR和MA模型的理论数学公式是什么？ AR模型是Yt仅取决于其本身滞后的模型。也就是说，Yt是“ Yt滞后”的函数。 同样，纯  挪动平均线（仅MA）模型  是Yt仅取决于滞后预测误差的模型。 误差项是各个滞后的自回归模型的误差。误差Et和E（t-1）是来自以下方程式的误差： 那别离是AR和MA模型。 那么ARIMA模型的方程是什么样的呢？ ARIMA模型是这样的模型，其中工夫序列至多差分一次以使其安稳，而后将AR和MA项组合在一起。因而，等式变为： 因而，目标是辨认p，d和q的值。 如何在ARIMA模型中找到差分阶数（d）进行差分的目标是使工夫序列安稳。 然而您须要留神不要使序列过分差分。因为，超差分序列可能依然是安稳的，这反过来将影响模型参数。 那么如何确定正确的差分阶数呢？ 正确的差分阶数是取得近似安稳序列的最小差分，该序列围绕定义的平均值稳定，并且ACF曲线相当快地达到零。 如果自相干对于许多阶数之后（10个或更多）为正，则该序列须要进一步求差。 在这种状况下，你不能真正确定两个差分阶数之间的差，而后抉择在差分序列中给出最小标准偏差的阶数。 让咱们来看一个例子。 首先，我将应用Augmented Dickey Fuller测试（）查看该序列是否安稳。 为什么？因为，仅当序列非安稳时才须要进行差分。否则，不须要差分，即d ＝ 0。 ADF测验的零假如是工夫序列是非安稳的。因而，如果测验的p值小于显着性程度（0.05），则回绝原假如，并推断工夫序列的确是安稳的。 因而，在咱们的状况下，如果P值> 0.05，咱们将持续寻找差分的阶数。 ...

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480作者：Xingsheng Yang最近咱们被客户要求撰写对于链家租房的钻研报告，包含一些图形和统计输入。1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据； 2 对租房信息进行剖析，次要对房租相干特色进行剖析，并搭建模型用于预测房租 工作/指标利用上海链家网站租房的公开信息，着重对月租进行数据分析和开掘。 上海租赁数据此数据来自 Lianjia.com.csv文件蕴含名称，租赁类型，床位数量，价格，经度，纬度，阳台，押金，公寓，形容，游览，交通，独立浴室，家具，新房源，大小，方向，堤坝，电梯，停车场和便当设施信息。 属性： 名称：列表名称 类型：转租或全副租赁（全副） 床：卧室号码 价格 经度/纬度：坐标 阳台，押金（是否有押金政策），公寓，形容，游览可用性，凑近交通，独立浴室，家具 新房源：NO-0，YES-1 面积：平方米 朝向：朝向窗户，南1，西北2，东-3，北4，东北-5，西-6，东南-7，西南8，未知-0 级别：房源层级， 地下室-0， 低层（1-15）-1， 中层（15-25）-2， 高层（>25）-3 停车场：无停车场-0，额外收费-1，收费停车-2 设施：设施数量 import pandas as pdimport numpy as npimport geopandas df = pd.read_csv('lighai.csv', sep =',', encoding='utf_8_sig', header=None)df.head() 数据预处理ETL解决，清理数据帧。 df_clean.head()  探索性剖析 - 数据可视化plt.figure(figsize=(8, 6))sns.distplot(df_clean.price, bins=500, kde=True)plt.xscale('log') # Log transform the price 读取天文数据 plt.figure(figsize=(12, 12))sns.heatmap(df_clean.corr(), square=True, annot=True, fmt = '.2f', cmap = 'vla点击题目查阅往期内容 线性回归和工夫序列剖析北京房价影响因素可视化案例 左右滑动查看更多 01 02 03 04 模型构建尝试依据特色预测价格。 y = df_clean.log_priceX = df_clean.iloc[:, 1:].drop(['price', 'log_price'], axis=1)岭回归模型ridge = Ridge()alphas = [0.0001, 0.001, 0.001, 0.01, 0.1, 0.5, 1, 2, 3, 5, 10]   Lasso回归 coef.sort_values(ascending=False).plot(kind = 'barh') Random forest随机森林rf_cv.fit(X_train, y_train) XGBoostxgb_model.loc[30:,['test-rmse-mean', 'train-rmse-mean']].plot(); xgb_cv.fit(X_train, y_train)   Keras神经网络model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal'))# Compile modelmodel.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='Adam')model.summary() kmeans聚类数据  kmeanModel = KMeans(n_clusters=k).fit(X)     kmeanModel.fit(X)         inertias.append(kmeanModel.inertia_) plt.plot(K, inertias, 'bx-') ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31644原文出处：拓端数据部落公众号借着二胎政策的凋谢与家庭生产降级的东风，母婴市场迎来了生机盎然的春天，尤其是母婴电商行业，近年来倒退迅猛。用户获取和散失是一对绝对概念，就好比一个水池，有进口，也有进口。咱们不能只关怀进口的进水速率，却疏忽了出水口的出水速率。挽留一个老用户相比拉动一个新用户，在减少营业支出、产品周期保护方面都是有益处的。并且取得一个新用户的老本是留存一个老用户的5~6倍。 咱们最近有一个很棒的机会与一位平凡的客户单干，要求构建一个适宜他们需要的用户散失预测算法。本课题着眼于利用决策树算法和随机森林模型，对用户进行预测，判断哪些客户会散失。数据的解决办法以及机器学习自身算法实践的学习和代码实现在各畛域具备雷同性，之后同学能够在其余感兴趣的畛域联合数据进行剖析，利用此课题所学常识触类旁通。 数据 查看可用数据源 用户名明码登陆channel <- odbcConnect("sa", uid="sa", pwd="12345")品牌表data<-sqlQuery(channel,"select * from DataMeet1$") head(data) input:品牌 品牌 奶粉阶段（对应小孩年龄） 城市等级（1,2,3线城市）Output用户寿命（天） 是否散失head(data) 转换数据，拟合决策树模型建设决策树预测是否散失CARTmodel = rpartdraw.tree(CARTmodel) 绘制决策树输入决策树cp值printcp(CARTmodel) 依据cp值对决策树进行剪枝cp= CARTmodel$cptable[which.min(CARTmodel$cptable[,"xerror"]),"CP"]cpprune(CARTmodel, cp= CARTmodel$cpCP"]) #剪枝 CARTmodel2 <- prune(CARTmo 对数据进行预测(predict(CARTmodel2,datanew.test ))summary(CARTmodel2) 计算混同矩阵和准确度tab=table(tree.pred,datanew.test$是否散失)#失去训练集混同矩阵(tab[1,1]+tab[2,2])/sum(tab) msemean((as.numeric(tree.pred) - as.numeric(datanew.test$是否散失))^2) 输入后果CARTmodel2 将表写进数据库里sqlSave(channel,result_lossnew11,变量重要水平CARTmodel$varmportance 预测用户寿命.天.CARTmodel = rpart(用户寿命.天. ~ 绘制决策树决策树是一种机器学习的办法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和CART等。决策树是一种树形构造，其中每个外部节点示意一个属性上的判断，每个分支代表一个判断后果的输入，最初每个叶节点代表一种分类后果。 输入决策树cp值 依据cp值对决策树进行剪枝prune(CARTmodel, cp= CARTmodel$cptab prune(CARTmodel 进行预测predict(CARTmodel 输入后果 #msemean((as.numeric(tree.pred) - as.numeric(datanew.test$用户寿命.天.))^2)## [1] 7713.91变量重要水平 随机森林随机森林是属于集成学习，其核心思想就是集成多个弱分类器以达到三个臭皮匠赛过诸葛亮的成果。 rf <- randomForest(datanew.train$用户寿命.天. ~ MSE误差mean(predict(rf)- datanew.train$用户寿命.天. )^2## [1] 0.007107568 变量重要水平 plot(d,center=TRUE,leaflab='none', 混同矩阵table(predict(rf), datanew.train$是否散失 )## ## 0 1## 0 84 15## 1 23 589 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24875最近咱们被客户要求撰写对于反对向量回归SVR的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 反对向量回归（SVR）是一种回归算法，它利用反对向量机（SVM）的相似技术进行回归剖析。正如咱们所知，回归数据蕴含间断的实数 为了拟合这种类型的数据，SVR模型在思考到模型的复杂性和错误率的状况下，用一个叫做管（epsilon-tube，示意管子的宽度）的给定余量来靠近最佳值。 在本教程中，咱们将通过在 Python 中应用 SVR ，简要理解如何应用 SVR 办法拟合和预测回归数据。教程涵盖： 筹备数据模型拟合和预测准确性查看源代码咱们将从在 Python 中加载所需的库开始。 import numpy as np筹备数据咱们将应用回归数据作为指标数据进行拟合。咱们能够编写简略的函数来生成数据。 y = make(x)x = np.arrayplt.scatterplt.show() 模型拟合和预测咱们来定义模型。该模型能够与默认参数一起应用。咱们将在 x 和 y 数据上拟合模型。 svr print(svr)在这里，能够依据回归数据特色更改核、C 和 epsilon 参数。核辨认算法中的核类型。能够应用“rbf”（默认核）、“linear”、“poly”和“sigmoid”。 点击题目查阅往期内容 PYTHON用户散失数据挖掘：建设逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、反对向量机、奢侈贝叶斯和KMEANS聚类用户画像 左右滑动查看更多 01 02 03 04 接下来，咱们将应用 svr 模型预测 x 数据。 predict(x)为了查看预测后果，咱们将在图中可视化 y 和 yfit 数据。 plt.scatterplt.plotplt.legendplt.show 准确性查看最初，咱们将应用 R 平方和 MSE 指标查看模型和预测准确性。 scoreprint("R-squared:", score)print("MSE:", measquaederor) 在本教程中，咱们简要理解了如何应用 Python 中的 SVR 办法拟合回归数据。 本文摘选 《 Python反对向量回归SVR拟合、预测回归数据和可视化准确性查看实例 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 [](http://mp.weixin.qq.com/s?__b...)[](http://mp.weixin.qq.com/s?__b...)逻辑回归、随机森林、SVM反对向量机预测心脏病危险数据和模型诊断可视化R语言梯度提升机 GBM、反对向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比拟可视化剖析声纳数据 R语言量化交易RSI策略：应用反对向量机SVM 基于随机森林、svm、CNN机器学习的风控欺诈辨认模型 Matlab建设SVM，KNN和奢侈贝叶斯模型分类绘制ROC曲线 基于ARIMA、SVM、随机森林销售的工夫序列预测 R语言用rle，svm和rpart决策树进行工夫序列预测 Python反对向量回归SVR拟合、预测回归数据和可视化准确性查看实例 R语言梯度提升机 GBM、反对向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比拟可视化剖析声纳数据 PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜寻超参数优化 R语言集成模型：晋升树boosting、随机森林、束缚最小二乘法加权均匀模型交融剖析工夫序列数据 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量工夫序列建模预测剖析 R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林剖析心脏病数据并高维可视化 R语言基于树的办法：决策树，随机森林，Bagging，加强树 R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票 R语言中应用线性模型、回归决策树主动组合特色因子程度 R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现 R语言用rle，svm和rpart决策树进行工夫序列预测 python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者 python中应用scikit-learn和pandas决策树进行iris鸢尾花数据分类建模和穿插验证 R语言里的非线性模型：多项式回归、部分样条、平滑样条、 狭义相加模型GAM剖析 R语言用规范最小二乘OLS，狭义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归剖析 R语言中的多项式回归、部分回归、核平滑和平滑样条回归模型 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量 R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷工夫序列预测R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度晋升(GBM)算法进行回归、分类和动静可视化 如何用R语言在机器学习中建设集成模型？ R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX理论稳定率进行预测在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型R语言ARIMA集成模型预测工夫序列剖析R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林剖析心脏病患者 R语言基于树的办法：决策树，随机森林，Bagging，加强树 R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间预计办法 R语言应用bootstrap和增量法计算狭义线性模型（GLM）预测置信区间 R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度晋升(GBM)算法进行回归、分类和动静可视化 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量工夫序列建模预测剖析 R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化剖析 R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林剖析心脏病数据并高维可视化 Matlab建设SVM，KNN和奢侈贝叶斯模型分类绘制ROC曲线 matlab应用分位数随机森林（QRF）回归树检测异样值 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=17950 最近咱们被客户要求撰写对于的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中，咱们应用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比拟了它们的性能数据集是credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep = ",")看起来所有变量都是数字变量，但实际上，大多数都是因子变量， > str(credit)'data.frame': 1000 obs. of  21 variables: $ Creditability   : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ Account.Balance : int  1 1 2 1 1 1 1 1 4 2 ... $ Duration        : int  18 9 12 12 12 10 8  ... $ Purpose         : int  2 0 9 0 0 0 0 0 3 3 ...让咱们将分类变量转换为因子变量， > F=c(1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20)> for(i in F) credit[,i]=as.factor(credit[,i])当初让咱们创立比例为1：2 的训练和测试数据集 > i_test=sample(1:nrow(credit),size=333)> i_calibration=(1:nrow(credit))[-i_test]咱们能够拟合的第一个模型是对选定协变量的逻辑回归 > LogisticModel <- glm(Creditability ~ Account.Balance + Payment.Status.of.Previous.Credit + Purpose + Length.of.current.employment + Sex...Marital.Status, family=binomia基于该模型，能够绘制ROC曲线并计算AUC（在新的验证数据集上） > AUCLog1=performance(pred, measure = "auc")@y.values[[1]]> cat("AUC: ",AUCLog1,"\n")AUC:  0.7340997 一种代替办法是思考所有解释变量的逻辑回归  glm(Creditability ~ ., +  family=binomial, +  data = credit[i_calibrat点击题目查阅往期内容 R语言基于树的办法：决策树，随机森林，套袋Bagging，加强树 左右滑动查看更多 01 02 03 04 咱们可能在这里过拟合，能够在ROC曲线上察看到 > perf <- performance(pred, "tpr", "fpr> AUCLog2=performance(pred, measure = "auc")@y.values[[1]]> cat("AUC: ",AUCLog2,"\n")AUC:  0.7609792 与以前的模型相比，此处略有改善，后者仅思考了五个解释变量。 当初思考回归树模型（在所有协变量上） 咱们能够应用 > prp(ArbreModel,type=2,extra=1) 模型的ROC曲线为 (pred, "tpr", "fpr")> plot(perf)> cat("AUC: ",AUCArbre,"\n")AUC:  0.7100323 不出所料，与逻辑回归相比，模型性能较低。一个天然的想法是应用随机森林优化。 > library(randomForest)> RF <- randomForest(Creditability ~ .,+ data = credit[i_calibration,])> fitForet <- predict(RF,> cat("AUC: ",AUCRF,"\n")AUC:  0.7682367 在这里，该模型（略）优于逻辑回归。实际上，如果咱们创立很多训练/验证样本并比拟AUC，均匀而言，随机森林的体现要比逻辑回归好， > AUCfun=function(i){+   set.seed(i)+   i_test=sample(1:nrow(credit),size=333)+   i_calibration=(1:nrow(credit))[-i_test]+   summary(LogisticModel)+   fitLog <- predict(LogisticModel,type="response",+                     newdata=credit[i_test,])+   library(ROCR)+   pred = prediction( fitLog, credit$Creditability[i_test])+   RF <- randomForest(Creditability ~ .,+   data = credit[i_calibration,])+   pred = prediction( fitForet, credit$Creditability[i_test])+   return(c(AUCLog2,AUCRF))+ }> plot(t(A)) 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺材料。 本文选自《R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测》。 点击题目查阅往期内容 逻辑回归(对数几率回归,Logistic)剖析研究生录取数据实例 R语言应用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归 R语言逻辑回归Logistic回归剖析预测股票涨跌 R语言在逻辑回归中求R square R方 R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡守约剖析信贷数据集 R语言对用电负荷工夫序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归 R语言进行反对向量机回归SVR和网格搜寻超参数优化 R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例 在R语言中实现Logistic逻辑回归 R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 R语言用Rcpp减速Metropolis-Hastings抽样预计贝叶斯逻辑回归模型的参数 R语言逻辑回归logistic模型剖析泰坦尼克titanic数据集预测生还状况 R语言用lme4多层次（混合效应）狭义线性模型（GLM），逻辑回归剖析教育留级考察数据 R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化剖析 R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林剖析心脏病患者 R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病危险

全文链接：http://tecdat.cn/?p=18149最近咱们被客户要求撰写对于CNN（卷积神经网络）的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 无人驾驶汽车最早能够追溯到1989年。神经网络曾经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的起因是什么呢？ 答案局部在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著进步。咱们当初能够事倍功半。顾名思义，神经网络的概念是受咱们本人大脑神经元网络的启发。神经元是十分长的细胞，每个细胞都有称为树突的突起，别离从四周的神经元接管和流传电化学信号。后果，咱们的脑细胞造成了灵便弱小的通信网络，这种相似于装配线的调配过程反对简单的认知能力，例如音乐播放和绘画。 神经网络构造神经网络通常蕴含一个输出层，一个或多个暗藏层以及一个输入层。输出层由p个预测变量或输出单位/节点组成。不用说，通常最好将变量标准化。这些输出单元能够连贯到第一暗藏层中的一个或多个暗藏单元。与上一层齐全连贯的暗藏层称为密集层。在图中，两个暗藏层都是密集的。 输入层的计算预测输入层计算预测，其中的单元数由具体的问题确定。通常，二分类问题须要一个输入单元，而具备k个类别的多类问题将须要 k个对应的输入单元。前者能够简略地应用S形函数间接计算概率，而后者通常须要softmax变换，从而将所有k个输入单元中的所有值加起来为1，因而能够将其视为概率。无需进行分类预测。 权重图中显示的每个箭头都会传递与权重关联的输出。每个权重实质上是许多系数预计之一，该系数预计有助于在相应箭头指向的节点中计算出回归。这些是未知参数，必须应用优化过程由模型进行调整，以使损失函数最小化。训练之前，所有权重均应用随机值初始化。 优化和损失函数 训练之前，咱们须要做好两件事一是拟合优度的度量，用于比拟所有训练观测值的预测和已知标签；二是计算梯度降落的优化办法，本质上是同时调整所有权重估计值，以进步拟合优度的方向。对于每种办法，咱们别离具备损失函数和优化器。损失函数有很多类型，所有目标都是为了量化预测误差，例如应用穿插熵。风行的随机优化办法如Adam。 卷积神经网络 卷积神经网络是一种非凡类型的神经网络，能够很好地用于图像处理，并以上述原理为框架。名称中的“卷积”归因于通过滤镜解决的图像中像素的正方形方块。后果，该模型能够在数学上捕捉要害的视觉提醒。例如，鸟的喙能够在动物中高度辨别鸟。在上面形容的示例中，卷积神经网络可能会沿着一系列波及卷积，池化和扁平化的变换链解决喙状构造，最初，会看到相干的神经元被激活，现实状况下会预测鸟的概率是竞争类中最大的。  能够基于色彩强度将图像示意为数值矩阵。单色图像应用2D卷积层进行解决，而彩色图像则须要3D卷积层，咱们应用前者。  核（也称为滤镜）将像素的正方形块卷积为后续卷积层中的标量,从上到下扫描图像。  在整个过程中，核执行逐元素乘法，并将所有乘积求和为一个值，该值传递给后续的卷积层。 内核一次挪动一个像素。这是内核用来进行卷积的滑动窗口的步长，逐渐调整。较大的步长意味着更细，更小的卷积特色。  池化是从卷积层进行的采样，可在较低维度上出现次要特色，从而避免适度拟合并加重计算需要。池化的两种次要类型是均匀池化和最大池化。提供一个核和一个步长，合并就相当于卷积，但取每帧的平均值或最大值。  扁平化顾名思义，扁平只是将最初的卷积层转换为一维神经网络层。它为理论的预测奠定了根底。 R语言实现当咱们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们十分有用。咱们还能够实现CNN模型进行回归数据分析。咱们之前应用Python进行CNN模型回归 ，在本视频中，咱们在R中实现雷同的办法。 咱们应用一维卷积函数来利用CNN模型。咱们须要Keras R接口能力在R中应用Keras神经网络API。如果开发环境中不可用，则须要先装置。本教程涵盖： 筹备数据定义和拟合模型预测和可视化后果源代码咱们从加载本教程所需的库开始。 library(keras)library(caret)筹备数据在本教程中，咱们将波士顿住房数据集用作指标回归数据。首先，咱们将加载数据集并将其分为训练和测试集。 set.seed(123)boston = MASS::Bostonindexes = createDataPartition(boston$medv, p = .85, list = F)train = boston[indexes,]test = boston[-indexes,]接下来，咱们将训练数据和测试数据的x输出和y输入局部离开，并将它们转换为矩阵类型。您可能晓得，“ medv”是波士顿住房数据集中的y数据输入，它是其中的最初一列。其余列是x输出数据。 查看维度。 dim(xtrain)[1] 432  13dim(ytrain)[1] 432   1接下来，咱们将通过增加另一维度来从新定义x输出数据的形态。 dim(xtrain)[1] 432  13   1dim(xtest)[1] 74 13  1在这里，咱们能够提取keras模型的输出维。 print(in_dim)[1] 13  1定义和拟合模型咱们定义Keras模型，增加一维卷积层。输出形态变为下面定义的（13,1）。咱们增加Flatten和Dense层，并应用“ Adam”优化器对其进行编译。 model %>% summary()________________________________________________________________________Layer (type)                    Output Shape                  Param #    ========================================================================conv1d_2 (Conv1D)               (None, 12, 64)                192        ________________________________________________________________________flatten_2 (Flatten)             (None, 768)                   0          ________________________________________________________________________dense_3 (Dense)                 (None, 32)                    24608      ________________________________________________________________________dense_4 (Dense)                 (None, 1)                     33         ========================================================================Total params: 24,833Trainable params: 24,833Non-trainable params: 0________________________________________________________________________接下来，咱们将应用训练数据对模型进行拟合。 print(scores)    loss 24.20518 点击题目查阅往期内容 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类辨认手写数字图像数据（MNIST） 左右滑动查看更多 01 02 03 04 预测和可视化后果当初，咱们能够应用训练的模型来预测测试数据。 predict(xtest)咱们将通过RMSE指标查看预测的准确性。 cat("RMSE:", RMSE(ytest, ypred))RMSE: 4.935908最初，咱们将在图表中可视化后果查看误差。 x_axes = seq(1:length(ypred))lines(x_axes, ypred, col = "red", type = "l", lwd = 2)legend("topl 在本教程中，咱们简要学习了如何应用R中的keras CNN模型拟合和预测回归数据。 本文摘选 《 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳固降雨量工夫序列进行预测剖析 深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异样检测心电图ECG工夫序列spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票 Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数挪动平均法预测股票市场和可视化 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现工夫序列长期利率预测 联合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络工夫序列剖析 深度学习：Keras应用神经网络进行简略文本分类剖析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户散失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化办法预测工夫序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和后果可视化 R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类：训练与后果评估可视化 深度学习：Keras应用神经网络进行简略文本分类剖析新闻组数据 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳固降雨量工夫序列进行预测剖析 R语言深度学习Keras循环神经网络(RNN)模型预测多输入变量工夫序列 R语言KERAS用RNN、双向RNNS递归神经网络、LSTM剖析预测温度工夫序列、 IMDB电影评分情感 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和后果可视化R语言中的神经网络预测工夫序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测工夫序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类辨认手写数字图像数据（MNIST） MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户散失模型 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 SAS应用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 Python应用神经网络进行简略文本分类 R语言用神经网络改良Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线剖析 R语言基于递归神经网络RNN的温度工夫序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量工夫序列 R语言中的BP神经网络模型剖析学生问题 matlab应用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和后果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 应用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行工夫序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：应用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22862 最近咱们被客户要求撰写对于危险价值VaR的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 危险价值 (VaR) 是一种统计数据，用于量化公司、投资组合在特定工夫范畴内可能产生的财务损失水平 什么是危险价值（VaR）？该指标最常被投资银行和商业银行用来确定其机构投资组合中潜在损失的水平和概率。 危险管理人员应用 VaR 来掂量和管制危险裸露程度。人们能够将 VaR 计算利用于特定或整个投资组合，或应用它们来掂量公司范畴内的危险敞口。   要害要点危险价值 (VaR) 是一种量化公司或投资潜在损失危险的办法。该度量能够通过多种形式计算，包含历史、方差-协方差和蒙特卡洛办法。只管 VaR 作为一种危险度量在行业中很受欢迎，但它也存在不足之处。   理解危险价值 (VaR)VaR 模型确定了被评估实体的潜在损失以及产生定义损失的概率。一种办法是通过评估潜在损失的数量、损失数量的产生概率和工夫范畴来掂量 VaR。 例如，一家金融公司可能会确定一项资产的 3% 的 1 个月 VaR 为 2%，这示意资产在 1 个月的工夫范畴内价值降落 2% 的可能性为 3%。将 3% 的产生几率转换为每日比率后，每月 1 天产生 2% 的损失几率。   危险价值方法论计算 VaR 的办法次要有 3 种。 第一种是历史办法，它着眼于一个人之前的收益历史。 第二种是方差-协方差法。这种办法假如收益和损失是正态分布的。 最初一种办法是进行蒙特卡罗模仿。该技术应用计算模型来模仿数百或数千次可能迭代的冀望收益。   历史办法历史办法只是从新组织理论的历史收益，将它们从最差到最好的顺序排列。而后从危险的角度假如历史会重演。 作为一个历史例子，让咱们看一下纳斯达克 100 ETF。如果咱们计算每天的收益，咱们会产生丰盛的数据设置超过 1,400 点。让咱们将它们放在一个直方图中。例如，在直方图的最高点（最高柱），有超过 250 天的日收益率在 0% 到 1% 之间。在最左边，你简直看不到一个 10% 的小条；它代表了 5 年多内的一天（2000 年 1 月），每日收益率达到了惊人的 9.4%。4 ...

全文链接：tecdat.cn/?p=2155最近咱们被客户要求撰写对于NLP自然语言解决的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生存形式的补充，也是民心凸显的地带。领导干部参加网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网倒退的时代需要是分不开的 ▼ 人民网《中央领导留言板》是备受百姓注目的民生栏目,也是人民网品牌栏目,被称为“社情民意的集散地、亲民爱民的回音壁”。 基于以上背景，tecdat钻研人员对北京留言板外面的留言数据进行剖析，摸索网民们在呐喊什么。 数量与情感 朝阳区大众最沉闷 图表 从上图能够看出不同地区留言板的情感偏向散布，总的来说，负面情感留言数目和踊跃情感相差不多，负面情感留言较多，占比46%，踊跃情感留言占比42%，中立情感的留言占比11%。 从地区来看，沉闷在各大媒体的“朝阳区大众”留言数目也是最多的，其次是海淀区，昌平区。因而，从情感散布来看大部分留言还是在反馈存在的问题，而不是一味赞美或者灌水。 点击题目查阅往期内容 python主题建模可视化LDA和T-SNE交互式可视化 左右滑动查看更多 01 02 03 04 主题剖析 当地户口问题呼声最高 接下来，咱们对于语料进行LDA建模，就是从语料库中挖掘出不同主题并进行剖析，换言之，LDA提供了一种较为不便地量化钻研主题的机器学习办法。 咱们应用最大似然预计进行最优化主题个数的选取。当主题个数定为20的时候，似然估计数最大，即留言板数据分为20个主题的可能性比拟大。将模型生成的20个主题中的前五个高频词取出，如下表所示。 图表 而后咱们将占比最高的前六个主题与它们的情感偏向进行剖析。 图表 从上图能够看出大家对于6大主题的探讨： 主题1反馈孩子，当地户口办理的问题是最多的，反馈了当地落户北京相干的难题（e.g.父母在京工作20多年，儿女上学却因户口问题不能进入好的高校就读）。 主题2是反馈环境革新及棚户革新（e.g.棚户屋宇破旧、墙面湿润、上下水管道老化腐烂景象重大常常造成跑冒滴漏，遇到雨雪天气，路线积水、泥泞不堪，大院居民尤其是老人小孩出行十分不便）。 主题3是反馈高考和医保（e.g.外地人衷心的心愿政府能关注一下孩子在北京的高考问题）。 主题4是汽车摇号政策（e.g.现行的摇号计划是不可行,治标不治本.有的摇号是一个人摇不上,全家人都出动;有的是想买车基本摇不号;有的是不想买车就摇上了）。 主题5是反馈工资和租房问题（e.g.我是当地退休老师。因为孩子在北京工作，故到北京帮忙孩子操持家务，以反对孩子工作。因为北京房价低廉，咱们买不起大房，三代人只能挤着住。我想问问市长，咱们是否也能住公租房）。 主题6是守法修建（e.g.XX雅苑许多一层业主私搭乱建成风,且物业能干,造成极大的安全隐患）。 地区、主题与情感得分 ** ** 接下来咱们剖析了不同主题和地区的情感偏向散布。从下图能够看出，主题3高考和医保、主题6 守法修建、主题13教育拆迁的留言内容中踊跃情感占较大比例。 图表 咱们发现在不同主题中情感得分最高的地区中海淀区最多，其次是朝阳区和大兴区。同时也能够发现，情感得分最高的是在主题11居民生存下的朝阳区留言内容。总的来说，依据踊跃情感的内容散布来看，主题3高考和医保、主题6 守法修建、主题13教育拆迁的留言内容中体现出较好的反馈。 本文摘选 《 数据凝听人民网留言板的那些网事 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本开掘新闻组数据集 自然语言解决NLP：主题LDA、情感剖析疫情下的新闻文本数据 R语言对NASA元数据进行文本开掘的主题建模剖析 R语言文本开掘、情感剖析和可视化哈利波特小说文本数据 Python、R对小说进行文本开掘和档次聚类可视化剖析案例 用于NLP的Python：应用Keras进行深度学习文本生成 长短期记忆网络LSTM在工夫序列预测和文本分类中的利用 用Rapidminer做文本开掘的利用：情感剖析 R语言文本开掘tf-idf,主题建模，情感剖析,n-gram建模钻研 R语言对推特twitter数据进行文本情感剖析 Python应用神经网络进行简略文本分类 用于NLP的Python：应用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类 R语言文本开掘应用tf-idf剖析NASA元数据的关键字 R语言NLP案例：LDA主题文本开掘优惠券举荐网站数据 Python应用神经网络进行简略文本分类 R语言自然语言解决（NLP）：情感剖析新闻文本数据 Python、R对小说进行文本开掘和档次聚类可视化剖析案例 R语言对推特twitter数据进行文本情感剖析 R语言中的LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling剖析 R语言文本主题模型之潜在语义剖析（LDA:Latent Dirichlet Allocation） ...

数字孪生作为建设智慧城市的关键技术体系，目前在智慧城市治理中的利用曾经行之有效。通过剖析国家将来倒退布局和现阶段的利用程度。 建设跨部门、跨地区业务协同的信息服务体系翻新倒退教育、待业、社保、养老、医疗以及文化的服务模式，是公共服务便捷化的方向。例如，数字孪生助力智慧校园，连接校园物理空间与数字模型，实现校园环境全方位感知，为学生创立舒服便捷的教育生存环境; 数字孪生在医疗畛域获得突破性停顿，它基于智慧医疗新技术平台，创立医院的数字孪生模型，医院管理员、医生和护士便可在第一工夫获取病人的身材状态状况，获取其衰弱数据。公共服务以人为本，数字孪生中的AＲ、VＲ技术的倒退使得城市服务内容的数字孪生最有可能先实现。在将来，人们足不出户便可通过VＲ技术享受视觉和听觉上的享受，如音乐会、篮球赛。AＲ则强调虚构模型与事实世界的交融，旨在现实生活中获取虚构信息服务，如医疗临床辅助、购物中心洽购等。

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30680最近咱们被客户要求撰写对于电影市场考察问卷数据的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 这是一份无关消费者对电影市场认识及倡议的调查报告，咱们采取了问卷调查法，其中发放问卷256份，回收无效问卷200份 咱们对数据进行了根本剖析,比方:相关性。还有根本图形、回归方差分析。最初模型比拟。 读入数据head(data) 数据的形容str(data)数据一共有200个样本，25个属性。具体属性和取值及其含意如下： 数据展现绘制各个变量的饼图能够看到根本人口信息的各个取值的所占的百分比。 点击题目查阅往期内容 数据分享|数据视角可视化剖析豆瓣电影评分爬虫数据 左右滑动查看更多 01 02 03 04 数据个性总结根本统计量 数据筹备数据的清理#数据清理对缺失值（NA）的解决data=na.omit(data) #变量筛选 colnames(data) data=data[, -which(colnames(data) %in% c("填写工夫","是否星标","提交后随机码" , "是否已数据分析根本数据分析,比方:相关性。还有根本图形、回归方差分析。最初模型比拟。 数据测验相关性查看您对中国电影产业的倒退倡议和请问您看电影的次要目标是什么变量之间是否具备相干关系 测验的后果是，因为P =0.016<0.05，因而在0.05的显署性程度下，回绝原假如，认为两者之间具备相干关系。 上面进行方差分析 m1<-aov(Q12.您个别通过什么路径购买电影票~Q9.请问您看电影的次要目标是什么,data=datacor) 因为p值大于0.05，从这个后果能够看出看电影的不同目下购买电影股票的差异不显著。  因为p值小于0.05，从这个后果能够看出看电影的不同目下购买电影股票的差异不显著。 回归剖析 从回归模型的后果来看，能够看到承受电影票价格区间对被考察对象思考的电影外在因素有比拟大的影响，p值小于0.05，因而该变量对被调查者抉择去看电影有显著的影响 。其次被调查者的年龄也有较显著的影响，能够年龄和被调查者去看电影有较大的负相关关系，因而能够认为年龄大的人会偏向于思考的看电影各种外在因素。 plot(model) 从回归模型的残差后果图来看，残差比拟平均地散布在0线四周，和qq图四周，阐明残差随机遵从正态分布，因而，回归模型具备较好的成果。 模型的比拟和探讨模型筛选与比拟,应用逐步回归进行模型筛选最优模型，而后和传统的回归模型进行比拟。删去不显著的变量. 进行变量删减后的回归模型，咱们失去最优变量是被调查者承受的电影票价格区间，p值小于0.05，阐明该变量对被调查者思考的外在因素有显著的影响。 数据获取 在公众号后盾回复“电影数据”，可收费获取残缺数据。** 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺代码数据资料。 本文选自《R语言电影市场考察问卷回归模型、方差anova剖析可视化》。 点击题目查阅往期内容 R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 逻辑回归(对数几率回归,Logistic)剖析研究生录取数据实例 R语言应用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归 R语言逻辑回归Logistic回归剖析预测股票涨跌 R语言在逻辑回归中求R square R方 R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡守约剖析信贷数据集 R语言对用电负荷工夫序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归 R语言进行反对向量机回归SVR和网格搜寻超参数优化 R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例 在R语言中实现Logistic逻辑回归 R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 R语言用Rcpp减速Metropolis-Hastings抽样预计贝叶斯逻辑回归模型的参数 R语言逻辑回归logistic模型剖析泰坦尼克titanic数据集预测生还状况 R语言用lme4多层次（混合效应）狭义线性模型（GLM），逻辑回归剖析教育留级考察数据 R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化剖析 R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林剖析心脏病患者 R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病危险 ...

浏览全文：http://tecdat.cn/?p=24354最近咱们被客户要求撰写对于剖析声纳数据的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中，介绍简化模型构建和评估过程 caret包的train 函数可用于 应用重采样评估模型调整参数对性能的影响在这些参数中抉择“最佳”模型从训练集预计模型性能首先，必须抉择特定的模型。 调整模型的第一步是抉择一组要评估的参数。例如，如果拟合偏最小二乘 (PLS) 模型，则必须指定要评估的 PLS 组件的数量。 一旦定义了模型和调整参数值，还应指定重采样的类型。目前，  _k_折穿插验证（一次或反复）、留一法穿插验证和疏导（简略预计或 632 规定）重采样办法能够被 train。重采样后，该过程会生成性能测量的配置文件，可用于领导用户抉择应抉择哪些调整参数值。默认状况下，该函数会主动抉择与最佳值相干的调整参数，只管能够应用不同的算法。 声纳数据例子在这里，咱们加载数据： str(Snr[, 1:10]) 将数据的分层随机样本创立为训练集和测试集： iTraing <- creaDaaPatiion(Cls, p = .75, list = FALSE)咱们将应用这些数据阐明此（和其余）页面上的性能。 基本参数调优默认状况下，简略重采样用于上述算法中的第 3 行。还有其余的，如反复 _K_折穿插验证，留一法等。指定重采样的类型： fit <- trainCnol(## 10-fold CV                           meod = "rpaedcv",                                            ## 反复10次                           rpets = 10)前两个参数 train 别离是预测变量和后果数据对象。第三个参数 ， method指定模型的类型。为了阐明，咱们将通过 gbm 包。应用反复穿插验证拟合此模型的根本语法如下所示： train(                 mehd = "gbm", 对于梯度提升机 (GBM) 模型，有三个次要调整参数： 迭代次数，即树，（ n.trees 在 gbm 函数中调用）树的复杂度，称为 interaction.depth学习率：算法适应的速度，称为 shrinkage节点中开始决裂的最小训练集样本数 ( n.minobsinnode)为该模型测试的默认值显示在前两列中（shrinkage 并且 n.minobsinnode 未显示，因为候选模型的网格集都对这些调整参数应用单个值）。标记为“ Accuracy”的列是穿插验证迭代的均匀总体统一率。一致性标准偏差也是从穿插验证后果中计算出来的。“ Kappa”列是 Cohen 的（未加权的）Kappa 统计量在重采样后果中的平均值。 train 实用于特定模型。对于这些模型， train 能够主动创立一个调整参数的网格。默认状况下，如果 p 是调整参数的数量，则网格大小为 _3^p_。再举一个例子，正则化判别分析 (RDA) 模型有两个参数 (gamma 和 lambda)，这两个参数都介于 0 和 1 之间。默认训练网格将在这个二维空间中产生九种组合。 train 下一节将介绍其中的其余性能 。 再现性注意事项许多模型在预计参数的阶段应用随机数。此外，重采样索引是应用随机数抉择的。有两种次要的办法来管制随机性以确保可反复的后果。 有两种办法能够确保在调用训练时应用雷同的重样本。第一种是在调用训练前应用set.seed。第一次应用随机数是为了创立重采样信息。另外，如果你想应用数据的特定宰割，能够应用trainControl函数的索引参数。当模型在重采样中被创立时，种子也能够被设置。尽管在调用train之前设置种子能够保障应用雷同的随机数，但在应用并行处理时不太可能是这种状况（取决于利用的是哪种技术）。为了设置模型拟合的种子，trainControl有一个额定的参数叫种子，能够应用。这个参数的值是一个作为种子的整数向量的列表。trainControl的帮忙页面形容了这个选项的适当格局。自定义调优过程有几种办法能够自定义抉择调整/复杂性参数和构建最终模型的过程。 预处理选项如前所述，train 能够在模型拟合之前以各种形式对数据进行预处理。该性能 preProcess 是主动应用的。此函数可用于规范、插补（参见下文详细信息）、通过主成分剖析或独立成分剖析利用空间符号变换和特征提取。 为了指定应该进行什么预处理，该 train 函数有一个名为 的参数 preProcess。 preProcess 函数的附加选项 能够通过trainControl 函数传递 。 这些解决步骤将在应用predict.train, extractPrediction 或 生成的任何预测期间利用 extractProbs （请参阅本文档前面的详细信息）。预处理 不会 利用于间接应用object$finalModel 对象的预测 。 对于插补，目前实现了三种办法： _k -_最近邻采纳具备缺失值的样本，并 在训练集中找到 _k 个_最靠近的样本。该 预测器的_k 个_训练集值的平均值 用作原始数据的代替。在计算到训练集样本的间隔时，计算中应用的预测变量是该样本没有缺失值且训练集中没有缺失值的预测变量。另一种办法是应用训练集样本为每个预测因子拟合一个袋状树模型。这通常是一个相当精确的模型，能够解决缺失值。当一个样本的预测器须要估算时，其余预测器的值会通过袋装树进行反馈，并将预测值作为新值。这个模型会有很大的计算成本。<!----> 预测器训练集值的中位数可用于预计缺失数据。如果训练集中存在缺失值，PCA 和 ICA 模型仅应用残缺样本。 交替调谐网格调谐参数网格可由用户指定。该参数 tuneGrid 能够采纳蕴含每个调整参数列的数据框。列名应该与拟合函数的参数雷同。对于后面提到的 RDA 示例，名称将是 gamma 和 lambda。 train 将在行中的每个值组合上调整模型。 对于晋升树模型，咱们能够固定学习率并评估三个以上的n.trees值。 expnd.grd(                        n.trees = (1:30)*50,                        )                        Fit2 另一种抉择是应用可能的调整参数组合的随机样本，即“随机搜寻”。 要应用随机搜寻，请应用search = "random" 调用中 的选项 trainControl。在这种状况下， tuneLength 参数定义了将被评估的参数组合的总数。 绘制重采样图像该 plot 函数可用于查看性能预计与调整参数之间的关系。例如，函数的简略调用显示了第一个性能度量的后果： tels.pr.st(cretTe()) 能够应用该metric 选项显示其余性能指标 ： ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=27078最近咱们被客户要求撰写对于工夫序列进行聚类的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 时序数据的聚类办法，该算法依照以下流程执行。 应用基于相互关测量的间隔标度（基于形态的间隔：SBD）依据 1 计算工夫序列聚类的质心。（一种新的基于质心的聚类算法，可保留工夫序列的形态）划分成每个簇的办法和个别的kmeans一样，然而在计算间隔尺度和重心的时候应用下面的1和2。import pandas as pd     # 读取数据帧，将其转化为工夫序列数组，并将其存储在一个列表中    tata = []    for i, df in enmee(dfs):                # 查看每个工夫序列数据的最大长度。        for ts in tsda:            if len(s) > ln_a:                lenmx = len(ts)                # 给出最初一个数据，以调整工夫序列数据的长度        for i, ts in enumerate(tsdata):            dta[i] = ts + [ts[-1]] * n_dd        # 转换为矢量    stack_list = []    for j in range(len(timeseries_dataset)):               stack_list.append(data)        # 转换为一维数组    trasfome_daa = np.stack(ack_ist, axis=0)    return trafoed_data数据集筹备# 文件列表flnes= soted(go.ob('mpldat/smeda*.csv'))# 从文件中加载数据帧并将其存储在一个列表中。for ienme in fiemes:    df = pd.read_csv(filnme, indx_cl=one,hadr=0)    flt.append(df)聚类后果的可视化# 为了计算穿插关系，须要对它们进行归一化解决。# TimeSeriesScalerMeanVariance将是对数据进行规范化的类。sac_da = TimeeiesalerMVarne(mu=0.0, std=1.0).fit_trnform(tranfome_data)# KShape类的实例化。ks = KShpe(_clusrs=2, n_nit=10, vrboe=True, rano_stte=sed)yprd = ks.ft_reitsak_ata)# 聚类和可视化plt.tight_layout()plt.show() 点击题目查阅往期内容 R语言k-Shape工夫序列聚类办法对股票价格工夫序列聚类 左右滑动查看更多 01 02 03 04 用肘法计算簇数什么是肘法...计算从每个点到簇核心的间隔的平方和，指定为簇内误差平方和 (SSE)。它是一种更改簇数，绘制每个 SSE 值，并将像“肘”一样蜿蜒的点设置为最佳簇数的办法。 #计算到1~10个群组 for i  in range(1,11):    #进行聚类计算。     ks.fit(sacdta)     #KS.fit给出KS.inrta_    disorons.append(ks.netia_) plt.plot(range(1,11), disorins, marker='o') * * * * * * 点击文末 **“浏览原文”**获取全文残缺材料。 本文选自《**Python用KShape对工夫序列进行聚类和肘办法确定最优聚类数k可视化**》。 **点击题目查阅往期内容**[R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247516548&idx=2&sn=5b75c1e34d6b40864244e1aa5a1dbe94&chksm=fd92bf8fcae5369996bef14478ddee6c2a8592019daec30320c018c1e3a3e00fdd95ce1d0f0d&scene=21#wechat_redirect) 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[基于LDA主题模型聚类的商品评论文本开掘](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247489519&idx=3&sn=bd8179e866ebd67286a6f5e8afda3de1&chksm=fd9129e4cae6a0f29dc622fb174dc0e321f4cbf93afb0f5dee5051cd0cbb0ee9677012e6507b&scene=21#wechat_redirect) [R语言鸢尾花iris数据集的档次聚类分析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247488780&idx=1&sn=8426dcbc64a4485383d333e3e440c81c&chksm=fd912b07cae6a21107a3aa6e9c8aefe8b2e96aea6864b8c5f561618aeeee4c3abf67e3332be3&scene=21#wechat_redirect) [R语言对用电负荷工夫序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247488780&idx=2&sn=c56669c116190eb04e2639194cb912f8&chksm=fd912b07cae6a211fdb7c8e8dabd6045330657c14735f07b8356d90434e622a7a7e5c1f779f9&scene=21#wechat_redirect) [R语言聚类算法的利用实例](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247487708&idx=3&sn=a7b207b86934c101a22a223c40b4741c&chksm=fd912ed7cae6a7c1d179c0b921c199beae98bc67f49939d3551adca08f0360f7b1feac861b01&scene=21#wechat_redirect)[对用电负荷工夫序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247516271&idx=3&sn=781a28e7bc8e5db5fb0e368d7a76566b&chksm=fd92be64cae53772b909ea0dfaa4376c8852e6f171c11c60fbe0f5fde61c095349fc08dc1eaf&scene=21#wechat_redirect) [分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷工夫序列预测](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247509153&idx=3&sn=4aff9db04827809fecf70d91fdc482df&chksm=fd929aaacae513bccaf6b595ed861a87113abe5f140bf6982075d98fd31867c9a436698b5312&scene=21#wechat_redirect) [【视频】R语言狭义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的利用](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247500246&idx=1&sn=f41d4fcb12796ed52b7c4cdd2fd04099&chksm=fd92ffddcae576cbb10dc1f819079c3212c8edfd0e1870927cb9067739a023b034375e04538c&scene=21#wechat_redirect) [R语言里的非线性模型：多项式回归、部分样条、平滑样条、 狭义相加模型GAM剖析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247496258&idx=2&sn=d651743315f28e19a94c818fc3fdad9b&chksm=fd92cc49cae5455fd193e776dca6aed628f5d8fbafef2a3420f3567eb1d7a5d9caf696719286&scene=21#wechat_redirect) [R语言用规范最小二乘OLS，狭义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247495252&idx=1&sn=28310cd9e77eeb87dbe8d8b4870be72d&chksm=fd92d05fcae5594948645b998c141b8a352d7cd4df043a0ced68e8032b7185af6523bebdd790&scene=21#wechat_redirect) [R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归剖析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247494779&idx=2&sn=470849162dfc3270c69e18999e6c025a&chksm=fd92d270cae55b66adf34e437f19698959dd211bb7d54bb9c8fd84df4d550879eb3a8c9d83b5&scene=21#wechat_redirect) [R语言中的多项式回归、部分回归、核平滑和平滑样条回归模型](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247494720&idx=1&sn=def27845fe8c39827fb580baa90bd0b0&chksm=fd92d24bcae55b5d477d0fa66632940e1c675f8efa585c65218f88d2ed58d69e8bd4c688971d&scene=21#wechat_redirect) [R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492508&idx=1&sn=ea5713493413c251cdd5c2104c80f4cb&chksm=fd92dd97cae554810882ab453f5d45dd61e6699a67c41202ea6fc50cab3c5fc1398f8efa736f&scene=21#wechat_redirect) [R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247491963&idx=1&sn=dcf6f3c7dadf5dd449060c9001bb4466&chksm=fd92df70cae55666baace37b76c44e3a439cc53cdf50aa9e1a5c73d06470cd29baf7a583f37f&scene=21#wechat_redirect) [R语言狭义相加模型 (GAMs)剖析预测CO2工夫序列数据](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247495111&idx=1&sn=6a918ec70f6055e1e680160dbb4db655&chksm=fd92d3cccae55ada6264dcb7a9fd3996688d5616f3e04b0634a83ae5266f2e508f7e9d67bbe7&scene=21#wechat_redirect) [R语言中实现狭义相加模型GAM和一般最小二乘(OLS)回归](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247495047&idx=1&sn=0afeb7e0614f936d554b2ecddb42e8dd&chksm=fd92d38ccae55a9a2ed44cc090a403b45782203ac1040ba4eaa33bf3165734517eb628415e4e&scene=21#wechat_redirect) [在r语言中应用GAM（狭义相加模型）进行电力负荷工夫序列剖析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247493193&idx=2&sn=e12e1946b1b650dde707444fb4b3b202&chksm=fd92d842cae55154975aab8696680d4b51eff20b9ce765ea13ea6211e378b0bcf0dd422a7f5d&scene=21#wechat_redirect) [R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492508&idx=1&sn=ea5713493413c251cdd5c2104c80f4cb&chksm=fd92dd97cae554810882ab453f5d45dd61e6699a67c41202ea6fc50cab3c5fc1398f8efa736f&scene=21#wechat_redirect) [Python用狭义加性模型GAM进行工夫序列剖析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492268&idx=2&sn=375ecb35c5d83bd11a597302cb3f03a0&chksm=fd92dca7cae555b10e66e082ae7d10a3420c5c8f1498426ea443e7e3429f68ab9d07fb7ba50f&scene=21#wechat_redirect) [R语言狭义线性模型GLM、多项式回归和狭义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492140&idx=1&sn=843b0c171b2b8a6574a6585fda0263dd&chksm=fd92dc27cae55531a04913c9f9332bdbf1b5adb0da209f3aa4c256d5456b6ea64b10a40b4b71&scene=21#wechat_redirect) [R语言中的狭义线性模型（GLM）和狭义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归剖析保险资金投资组合信用风险敞口](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247489964&idx=3&sn=8ce0c4a13c1e03422b69c8d4398e8414&chksm=fd9127a7cae6aeb11709a2fe0cf8c16b875aa3c5037420ac0f56545a7ec7f9020cd296068f2e&scene=21#wechat_redirect) [R语言对用电负荷工夫序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247488780&idx=2&sn=c56669c116190eb04e2639194cb912f8&chksm=fd912b07cae6a211fdb7c8e8dabd6045330657c14735f07b8356d90434e622a7a7e5c1f779f9&scene=21#wechat_redirect)

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24535最近咱们被客户要求撰写对于COPULA的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。Copulas 是形容变量之间依赖关系的函数，并提供了一种创立散布以对相干多元数据建模的办法 应用 copula，数据分析师能够通过指定边缘单变量散布并抉择特定的 copula 来提供变量之间的相干构造来构建多变量散布。双变量散布以及更高维度的散布都是可能的。  此示例阐明如何在变量之间存在简单关系或单个变量来自不同散布时应用 copula 从多元散布生成数据。 算法默认状况下，fit 应用最大似然将 copula 拟合到 u。当 u 蕴含通过边缘累积散布函数的参数估计转换为单位超立方体的数据时，这称为边缘_推断函数 (IFM)_ 办法。 输出参数Copula 值矩阵Copula 值，指定为范畴 (0,1) 内的标量值矩阵。如果 u 是 n × p 矩阵，则其值示意 p_维单位超立方体 中的_n_个点 。如果  是 _n ×2 矩阵，则其值示意  单位正方形中的_n_个点。u 如果指定二元阿基米德 copula 类型（'Clayton'、  'Frank'、 或 'Gumbel'），则 u 必须是 n ×2 矩阵。 二元阿基米德 copula 族'Clayton' | 'Frank' | 'Gumbel' 二元 copula 族，指定为以下之一。 `` 'Clayton'Clayton copula'Frank'Frank copula'Gumbel'Gumbel copula置信区间的显着性程度置信区间的显着性程度，指定为逗号分隔的对，由'Alpha' 范畴 (0,1) 中的和 标量值组成 。 fit 返回大概 100 × (1–Alpha)% 的置信区间。 拟合_t_  copula 的办法 拟合_t_  copula 的办法 ，指定为逗号分隔的对组，由'Method' 和 'ML' 或 组成 'ApproximateML'。 如果指定 'ApproximateML'，则  通过最大化一个近似于自由度参数的剖面对数似然的指标函数来copulafit 拟合大样本的 t copula . 此办法可能比最大似然 ( 'ML')快得多，但对于小到中等样本量，估计值和置信限可能不精确。 输入参数拟合高斯 copula矩阵的预计相干参数拟合高斯 copula 的预计相干参数，以标量值矩阵模式返回。 拟合_t_  copula预计自由度参数  拟合_t_  copula 的预计自由度参数， 以标量值模式返回。 自由度参数近似置信区间 自由度参数的近似置信区间，以 1×2 标量值矩阵模式返回。第一列蕴含下边界，第二列蕴含上边界。默认状况下， fit 返回大概 95% 的置信区间。您能够应用'Alpha' 名称-值对指定不同的置信区间 。 拟合的阿基米德 copula预计 copula 参数 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31630原文出处：拓端数据部落公众号一般的模型对于两个序列的稳定剖析个别是动态的，然而dcc-garch模型能够实现他们之间动静相干的稳定剖析，即序列间稳定并非为一个常数，而是一个随着工夫的变动而变动的系数。其次要用于钻研市场间稳定率的关系。 在对上证指数、印花税支出联动性预测时，咱们向客户演示了用R语言的DCC-GARCH能够提供的内容。 读取所有数据 #读取指数数据 index=read.xlsx("上证指数.xlsx") #读取税数据 tax=read.xlsx("印花税支出.xlsx") 上证指数数据直方图#取出上证指数数据#差分做直方图d.USD=diff(index$开盘) par(mfrow = c(1, 1)) 从直方图的后果来看，上证指数收盘价合乎正态分布。大部分收盘价集中在0线四周，因而满足garch建模的基本前提，从数据能够看出，股指日对数收益率的均值很小，能够认为是0。收益率的散布具备正的偏度，所以散布的尾部略向右拖，表明盈利的概率要大于亏损的概率。峰度值大于正态分布的峰度（正态分布的峰度为3），这反映了收益率散布具备尖峰厚尾的特色。上面再进行上证指数时序特征分析。察看上证指数时序图，收益率确实存在显著的聚类效益（即一次大的稳定后往往随同着另一次大的稳定）。 单位根测验ADF测验思路：循环失去每列的Dickey-Fuller值和对应P值 H0：存在单位根 Ƿ=1 H1：不存在单位根 Ƿ＜1 后果：DF值的绝对值大于临界值的绝对值 / DF值小于临界值 （DF是负值） P值小于0.01（0.05） 回绝原假如，不存在单位根，序列安稳 从adftest单位根测验的后果来看，p值为0.05，因而回绝原假如。所以回绝零假如，零假如为：存在单位根。回绝零假如就是回绝存在单位根咯（回绝非安稳）。因而工夫序列安稳。 正态性测验 从正态性测验的后果来看，p值小于0.05，因而回绝原价设，认为收盘价数据不满足正态性测验。 画工夫序列图，ACF图 DCC-GARCH拟合dcc(dcc.garch11.spec 从模型的后果来看，不难看出，在随机烦扰项遵从t散布或者狭义误差散布的假如下，均值方程的参数显著性都比遵从正态分布假如条件下要高，进一步验证了金融工夫序列具备顶峰厚尾的特点。 模型中的beta系数都较大，并且通过了显著性测验，阐明指数稳定具备“长期记忆性”，即过来价格的稳定与其有限长期价格稳定的大小都有关系。    GARCH方程中alpha+beta靠近于1，表明条件方差函数具备单位根和单整性，也就是说条件方差稳定具备继续记忆性，阐明证券市场对外部冲击的反馈以一个绝对较慢的速度递加，股市一旦呈现大的稳定在短时期内很难打消。    GARCH方程中alpha+beta，阐明收益率条件方差序列是安稳的，模型具备可预测性。 条件方差和收益率 相关系数序列 DCC条件相关系数 预测条件相干稳定率和相关系数forecast(dcc.fit, n.ahead=100) 最受欢迎的见解 1.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)HAR-RV-J与递归神经网络（RNN）混合模型预测和交易大型股票指数的高频稳定率 2.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长 3.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)稳定率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型 4.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX理论稳定率进行预测 5.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比拟 6.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言多元COPULA GARCH 模型工夫序列预测 7.[](http://tecdat.cn/r-%e8%af%ad%...)R语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测 8.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)matlab预测ARMA-GARCH 条件均值和方差模型 9.R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26897最近咱们被客户要求撰写对于GARCH的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 危险价值 (VaR) 是金融风险治理中应用最宽泛的市场危险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释将来市场危险 危险价值 (VaR)VaR 能够定义为资产在给定时间段内以概率 超过的市场价值损失。对于收益率 rt 的工夫序列，VaRt将是这样的* 其中 It-1示意工夫 t-1 的信息集。 只管 VaR 在提供资产组合上行危险的简略总结时具备吸引人的简略性，但没有繁多的计算方法。1% 危险价值 将价格转换为收益library(ggplot2)# 计算收益率的正态密度# 价格与收益的关系bp2 = Close# 转换收益率bret = dailyReturn# 扭转列名colnames(data_rd) = c("x", "y")# 正态分位数vr1 = quantile ggplot(data, aes(x = x, y = y)) 图 ：1% VaR 点击题目查阅往期内容 R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证钻研剖析案例 左右滑动查看更多 01 02 03 04 在散布术语中，对于散布 F，VaR 能够定义为它的第 p 个分位数，由下式给出 其中 F−1是散布函数的倒数，也称为分位数函数。因而，一旦能够定义收益序列的散布，VaR 就很容易计算。 应用 GARCH 进行稳定率建模和预测狭义自回归条件异方差 (GARCH) 模型 ，用于预测条件稳定率的最风行的工夫序列模型。这些模型是条件异方差的，因为它们思考了工夫序列中的条件方差。GARCH 模型是在金融风险建模和治理中用于预测 VaR 和条件 VaR 等金融风险度量的最宽泛应用的模型之一。GARCH 模型是 ARCH 模型的狭义版本。具备旨在捕捉稳定率聚类的 p 滞后项的规范 ARCH(p) 过程能够编写如下 其中，第 t 天的收益为 Yt=tZt和 Zt∼iid(0,1)，即收益的翻新是由随机冲击驱动的 GARCH(p,q) 模型在 ARCH(p) 模型中蕴含滞后稳定率，以纳入历史收益的影响 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=10809最近咱们被客户要求撰写对于分层线性模型HLM的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文用于比拟六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输入 上面介绍的六个模型都是两级分层模型的变体，也称为多级模型，这是混合模型的非凡状况。此比拟仅对齐全嵌套的数据无效（不适用于穿插或其余设计的数据，能够应用混合模型进行剖析）。只管HLM软件的网站申明能够用于穿插设计，但这尚未失去确认。上面的SAS，Stata，R，SPSS和Mplus中应用的过程是其多层次或混合模型过程的一部分，并且能够扩大为非嵌套数据。 然而出于比拟的目标，咱们将仅钻研齐全嵌套的数据集。除了HLM（齐全由GUI运行）以外，所有程序的上面都蕴含用于每个模型的代码/语法。咱们提供了HLM和SPSS的屏幕截图。此外，每个模型均以分层格局和混合格局指定。只管模型的这两个表达式是等效的，但一些钻研畛域更偏向于可视化层次结构，因为它更容易看到档次之间的拆散，而另一些钻研畛域则更喜爱混合格局，在其中容易辨别固定成果和随机成果。 模型注意事项将预测变量增加到本文档探讨的六个模型中时，咱们抉择以均值居中为核心，这意味着咱们从每个受试者的得分中减去了该变量的总体均值。 正如Enders＆Tofighi（2007）所具体探讨的那样，以总体平均值为核心，而不是以组平均值（每个组的平均值均以该组中受试者的得分为准）为核心，并不适宜所有模型。。应用哪种居中办法的抉择应由所询问的具体钻研问题决定。另一个思考因素是这些程序应用的预计办法来产生参数估计，即最大似然（ML）或受限最大似然（REML）。每种都有本人的长处和毛病。ML更适宜不均衡的数据，然而会产生偏差的后果。REML是无偏的，然而在将两个嵌套模型与似然比测验进行比拟时，不能应用REML。 两种办法将产生雷同的固定效应预计，但它们对随机效应的预计却有所不同（Albright＆Marinova，2010）。正如咱们将在上面探讨的模型中看到的那样，这两种办法产生的后果十分类似，并且不会极大地影响随机因素的p值。然而，重要的是要意识到，办法的抉择会影响随机因素的预计，标准误差和p值，并且可能会影响发表随机因素是否重要的决策。SAS，HLM，R和SPSS默认应用REML，而Stata和Mplus应用ML。在本文档中的Stata示例中，咱们通知Stata应用REML以便将输入与其余四个程序进行比拟。 类内相关系数咱们还报告了每种模型的类内相关系数（ICC）。ICC是后果变量中方差的比例，由分层模型的分组构造解释。它是依据组级别误差方差与总误差方差之比来计算的： 其中，是2级残差的方差，是1级残差的方差。换句话说，与总的无法解释的方差（方差之内和之间）相比，ICC报告了模型中任何可归因于分组变量的预测变量无法解释的变动量。 示例数据集风行的数据集由来自不同班级的学生组成，并且因为每个学生都属于一个惟一的班级，因而它是一个嵌套设计。因变量是“风行”，它是一个自评的风行度，范畴为0-10。预测指标包含学生级别的性别（二分法）和Extrav（间断的自我评估的内向得分），以及班级的Texp（多年的老师教训， 是间断的）。 仅截距模型（无条件模型） 无条件混合模型标准相似于单因素方差分析，其总体均值和类效应。然而，咱们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。因而，咱们将估计值解释为每个类别的平均数在总体均匀人气得分左近的方差。 估算值是每个班级的“公众”平均值的平均值，而不是钻研中所有学生的平均值。如果数据齐全均衡（即每个班级的学生人数雷同），则无条件模型的后果将与方差分析程序的后果雷同。 SAS后果  须要“ covtest”选项来报告方差重量预计的标准误差。另外， 须要指定非结构化协方差矩阵类型，这是HLM和R默认状况下应用的类型，咱们在这里应用它进行比拟。SAS的输入等于Hox的书表2.1中的后果。咱们能够得出结论，各类别之间的均匀人气得分为5.078，并且各类别之间的差别（1.221）比不同类别之间的差别（0.702）多。当咱们为该模型计算ICC时，将对此进行进一步探讨。 Stata后果  Stata的xtmixed命令须要因变量，后跟“ ||”  指定固定变量和随机变量之间的分隔。咱们必须包含方差选项以查看输入中方差重量的估计值，以及reml选项以应用受限的最大似然预计。还要留神，Stata不会输入随机重量预计的p值，然而能够通过置信区间中是否蕴含零来确定有效值。这些后果与SAS的后果齐全匹配 点击题目查阅往期内容 用SPSS预计HLM多层（档次）线性模型模型 左右滑动查看更多 01 02 03 04 HLM后果 HLM报告方差组件的标准偏差，而不是标准误差。同样，对于随机效应，他 仅报告截距的卡方统计量和p值。这些后果与其余程序的后果雷同。 R后果 R报告方差成分（例如HLM）的标准偏差，而lme4软件包报告固定效应的t统计量。  SPSS后果 屏幕截图：    须要在“随机”窗口中指定非结构化协方差类型。这些后果与其余程序和本文得出的后果雷同。请留神，像SAS和Mplus一样，SPSS报告方差重量的标准误差，而HLM和R报告标准差。咱们无奈得出结论，哪个更适宜报告，然而差别不会影响这些参数的p值。  因为这是一个无条件模型，所以咱们不须要指定任何WITHIN或BETWEEN变量。上面列出了在MODEL语句中列出变量的规范。在以下各节中，咱们将看到前三个示例： 1.％WITHIN％– 1级固定因子（非随机斜率）2.具备潜在斜率变量的％WITHIN％– 1级随机因子3.％BETWEEN％– 2级固定因子4.在任一个陈说–在学生程度上测得的变量，但具备1级和2级方差预计 。 上表显示了Mplus输入底部的“模型后果”局部的后果。Mplus的确会报告每个预计的p值，并且所有预计都与其余程序的p值匹配，但随机截距的方差预计相差约0.007。这种差别是因为Mplus应用ML预计这一事实造成的。只管存在这种差别，但咱们看不到任何变量的重要性发生变化。 汇总总体而言，这六个程序对于仅截取模型产生了十分类似的后果（惟一的差别产生在随机效应的Mplus预计中）。惟一的区别是他们如何报告随机方差预计的精度。此模型的ICC等于： 这通知咱们，“风行”课程总变动的大概三分之一能够由每个学生所在的班级解释。 固定Level-1因子的随机截距（非随机斜率）模型 该模型减少了一个学生级别的固定因子Extrav，即自我报告的内向得分。混合模型看起来像是基于带有协变量Extrav的类的ANCOVA，但请记住，咱们依然认为这是随机效应，而不是固定效应。因而， 估算值与ANCOVA程序所得出的估算值不同。   在此数据的理论利用中，Extrav应该具备固定的成果而不是随机的成果是没有意义的，因为学生内向性的程度应随班级而变动。然而，出于比拟这四个程序的目标，咱们依然心愿考察一个具备一个学生级别固定因子的案例。 SAS后果 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23170 最近咱们被客户要求撰写对于虚构变量回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中，本文与以下两个问题无关。你应该如何增加虚构变量？你应该如何解释后果 简介如果应用一个例子，咱们可能会更容易了解这些问题。 数据假如咱们想钻研工资是如何由教育、教训和某人是否负责治理职务决定的。假如 每个人都从年薪4万开始。实际出真知。每减少一年的教训，工资就减少5千。你学得越多，你的支出就越多。高中、大学和博士的年薪增长别离为0、10k和20k。海面平静时，任何人都能够掌舵。对于负责治理职位的人，要多付20k。天生就是平凡的领导者。对于那些只上过高中却负责治理职位的人，多给他们3万。随机因素会影响工资，平均值为0，标准差为5千。上面是局部数据和摘要。 绘制数据有和没有治理职位的人的工资和教育之间的关系。  jitter(alpha=0.25,color=colpla[4])+  facet_wrap(~治理职位)+boxplot(color=colpla[2]) 有治理职位和没有治理职位的人的工资和教训之间的关系，以教育为根底。 点击题目查阅往期内容 线性回归和工夫序列剖析北京房价影响因素可视化案例 左右滑动查看更多 01 02 03 04  stat_smooth(method = "lm")+  facet_wrap(~治理职位) 回归剖析疏忽教育和治理之间的相互作用咱们只将工资与教育、教训和治理职位进行回归。其后果是  尽管这些参数在统计学上是有意义的，但这并没有任何意义。与高中相比，大学学历怎么可能使你的工资缩小5105？ 正确的模型应该包含教育和治理职位的交互项。 增加教育和治理之间的交互作用当初，让咱们增加教育和治理之间的交互项，看看会产生什么。 对后果的解释当初的后果是有意义的。 截距为40137（靠近4万）是基本保障支出。教育的基数是高中。与高中相比，大学教育能够均匀减少9833元（靠近1万）的工资。与高中相比，博士教育能够减少19895元（靠近2万）的工资。多一年的工作教训能够使工资减少4983元（靠近5千）。负责治理职位的高中毕业生有49695元的溢价（靠近5万）。这些人是天生的领导者。与负责治理职位的高中毕业生相比，负责治理职位的大学毕业生的溢价缩小了29965.51至29571（49735.74-29965.51，靠近2万）。与高中毕业生负责治理职位相比，博士毕业生负责治理职位的溢价缩小了29501至19952.87（靠近2万）。另外，你能够说治理职位产生了20K的根本溢价，而不思考教育程度。除了这2万外，高中毕业生还能失去3万，使总溢价减少到5万。测验是否违反了模型的假如为了使咱们的模型无效，咱们须要满足一些假如。 误差应该遵循正态分布正态Q-Q图看起来是线性的。所以这个假如失去了满足。 没有自相干D-W测验值为1.8878，靠近2，因而，这个假如也满足。 没有多重共线性预测变量edu、exp和mngt的VIF值均小于5，因而满足这一假如。 用数据的子集进行回归你能够通过用一个数据子集运行模型来取得同样的后果。你能够将数据按教育水平分成子集，并在每个子集上运行回归模型，而不是应用一个教育的虚构变量。 如果只用高中生的数据，你会失去这样的后果。 sub<-d %>% +   filter(教育=="高中") 仅凭大学生的数据，你就能失去这个后果。 只用来自博士生的数据，你会失去这个后果。 ![图片]() 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺代码数据资料。 本文选自《R语言应用虚构变量(Dummy Variables) 回归剖析工资影响因素》。 点击题目查阅往期内容 Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数工夫序列预测 非线性回归nls摸索剖析河流阶段性流量数据和评级曲线、流量预测可视化 非线性回归beta系数估算股票市场的危险剖析亚马逊股票和构建投资组合 R语言因子实验设计nlme拟合非线性混合模型剖析有机农业施氮程度 R语言非线性混合效应 NLME模型(固定效应&随机效应)反抗哮喘药物茶碱动力学钻研 Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据 R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model剖析藻类数据实例 Python中的多项式回归拟合非线性关系实例 应用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合 R语言多项式回归拟合非线性关系 R语言里的非线性模型：多项式回归、部分样条、平滑样条、 狭义相加模型GAM剖析 R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归利用剖析 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归剖析 R语言中的多项式回归、部分回归、核平滑和平滑样条回归模型 R语言多项式线性模型：最大似然预计二次曲线 R语言狭义线性模型GLM、多项式回归和狭义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者 R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归 R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷工夫序列数据 R语言机器学习实战之多项式回归 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归剖析 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=18860最近咱们被客户要求撰写对于工夫序列的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 工夫序列剖析是统计学中的一个次要分支，次要侧重于剖析数据集以钻研数据的特色并提取有意义的统计信息来预测序列的将来值 简介时序剖析有两种办法，即频域和时域。前者次要基于傅立叶变换，而后者则钻研序列的自相干，并且应用Box-Jenkins和ARCH / GARCH办法进行序列的预测。 本文将提供应用时域办法对R环境中的金融工夫序列进行剖析和建模的过程。第一局部涵盖了安稳的工夫序列。第二局部为ARIMA和ARCH / GARCH建模提供了指南。接下来，它将钻研组合模型及其在建模和预测工夫序列方面的性能和有效性。最初，将对工夫序列分析方法进行总结。 工夫序列数据集的平稳性和差别： 1.平稳性：对工夫序列数据建模的第一步是将非安稳工夫序列转换为安稳工夫序列。这是很重要的，因为许多统计和计量经济学办法都基于此假如，并且只能利用于安稳工夫序列。非安稳工夫序列是不稳固且不可预测的，而安稳过程是均值回复的，即它围绕具备恒定方差的恒定均值稳定。此外，随机变量的平稳性和独立性密切相关，因为许多实用于独立随机变量的实践也实用于须要独立性的安稳工夫序列。这些办法大多数都假如随机变量是独立的（或不相干的）。噪声是独立的（或不相干的）；变量和噪声彼此独立（或不相干）。那么什么是安稳工夫序列？ 粗略地说，安稳工夫序列没有长期趋势，均值和方差不变。更具体地说，平稳性有两种定义：弱平稳性和严格平稳性。 a.平稳性弱：如果满足以下条件，则称工夫序列{Xt，t∈Z}（其中Z是整数集）是安稳的 b.严格安稳：如果（Xt1，Xt2，...，Xtk）的联结散布与（Xt1 + h，Xt2 + h）的联结散布雷同，则工夫序列{Xt. ……Xtk + h），t∈Z}被认为是严格安稳的。  通常在统计文献中，平稳性是指安稳工夫序列满足三个条件的弱平稳性：恒定均值，恒定方差和自协方差函数仅取决于（ts）（不取决于t或s）。另一方面，严格平稳性意味着工夫序列的概率分布不会随工夫变动。 例如，白噪声是安稳的，意味着随机变量是不相干的，不肯定是独立的。然而，严格的白噪声示意变量之间的独立性。另外，因为高斯分布的特色是前两个时刻，所以高斯白噪声是严格安稳的，因而，不相干也意味着随机变量的独立性。 在严格的白噪声中，噪声项{et}不能线性或非线性地预测。在个别的白噪声中，可能无奈线性预测，但可由稍后探讨的ARCH / GARCH模型非线性预测。有三点须要留神： •严格的平稳性并不意味着平稳性弱，因为它不须要无限的方差 •平稳性并不意味着严格的平稳性，因为严格的平稳性要求概率分布不会随工夫变动 •严格安稳序列的非线性函数也严格安稳，不适用于弱安稳 2.区别：为了将非安稳序列转换为安稳序列，能够应用差分办法，从原始序列中减去该序列滞后1期：例如： 在金融工夫序列中，通常会对序列进行转换，而后执行差分。这是因为金融工夫序列通常会经验指数增长，因而对数转换能够使工夫序列平滑（线性化），而差分将有助于稳固工夫序列的方差。以下是苹果股票价格的示例： •左上方的图表是苹果股票价格从2007年1月1日到2012年7月24日的原始工夫序列，显示出指数级增长。 •左下方的图表显示了苹果股票价格的差分。能够看出，该系列是价格相干的。换句话说，序列的方差随着原始序列的级别减少而减少，因而不是安稳的 •右上角显示Apple的log价格图。与原始序列相比，该序列更线性。 •右下方显示了苹果log价格的差分。该系列仿佛更具备均值回复性，并且方差是恒定的，并且不会随着原始系列级别的变动而显着变动。 要执行R中的差分，请执行以下步骤：  •读取R中的数据文件并将其存储在变量中 appl.close=appl$Adjclose #在原始文件中读取并存储收盘价•绘制原始股票价格 plot(ap.close,type='l')•与原始序列不同 diff.appl=diff(ap.close)•原始序列的差分序列图 plot(diff.appl,type='l')•获取原始序列的对数并绘制对数价格 log.appl=log(appl.close)•不同的log价格和图 difflog.appl=diff(log.appl)log价格的差分代表收益，与股票价格的百分比变动类似。 ARIMA模型：模型辨认：通过观察工夫序列的自相干建设并实现时域办法。因而，自相干和偏自相干是ARIMA模型的外围。BoxJenkins办法提供了一种依据序列的自相干和偏自相干图来辨认ARIMA模型的办法。ARIMA的参数由三局部组成：p（自回归参数），d（差分数）和q（挪动均匀参数）。 辨认ARIMA模型有以下三个规定： •如果滞后n后ACF（自相干图）被切断，则PACF（偏自相干图）隐没：ARIMA（0，d，n）确定MA（q） •如果ACF降落，则滞后n阶后PACF切断：ARIMA（n，d，0）,辨认AR（p） •如果ACF和PACF生效：混合ARIMA模型，须要区别  留神，即便援用雷同的模型，ARIMA中的差别数也用不同的形式书写。例如，原始序列的ARIMA（1,1,0）能够写为差分序列的ARIMA（1,0,0）。同样，有必要查看滞后1阶自相干为负（通常小于-0.5）的过差分。差分过大会导致标准偏差减少。 以下是Apple工夫序列中的一个示例： •左上方以对数苹果股票价格的ACF示意，显示ACF迟缓降落（而不是降落）。该模型可能须要差分。 •左下角是Log Apple的PACF，示意滞后1处的有效值，而后PACF截止。因而，Log Apple股票价格的模型可能是ARIMA（1,0,0） •右上方显示对数Apple的差分的ACF，无显著滞后（不思考滞后0） •右下角是对数Apple差分的PACF，无显著滞后。因而，差分对数Apple序列的模型是白噪声，原始模型相似于随机游走模型ARIMA（0,1,0） 在拟合ARIMA模型中，简洁的思维很重要，在该模型中，模型应具备尽可能小的参数，但依然可能解释级数（p和q应该小于或等于2，或者参数总数应小于等于鉴于Box-Jenkins办法3）。参数越多，可引入模型的噪声越大，因而标准差也越大。 点击题目查阅往期内容 R语言ARMA-GARCH-COPULA模型和金融工夫序列案例 左右滑动查看更多 01 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31617原文出处：拓端数据部落公众号咱们最近有一个很棒的机会与一位平凡的客户单干，要求构建一个适宜他们需要的持向量机回归模型。 咱们须要拟合反对向量机回归模型：进行网格搜寻超参数优化并应用训练好的模型进行预测推理、应用plot函数可视化线图比照预测值和理论值曲线。 数据 读取数据Hd=read.xlsx("反对向量机用数据.xlsx")#读取反对向量机用数据.xlsxhead(Hd)#查看数据 数据预处理#归一化 Hd=scale(Hd[,-1])#查看变量之间的关系 plot(Hd[,c("猪粮比价格变动率","玉米价格变动率（时差已调整）",            "存栏量变动率（时差已调整）", 查看变量之间的关联系数cor(Hd[,c("猪粮比价格变动率","玉米价格变动率（时差已调整）", 筹备训练集和测试集n=nrow(Hd)ntrain <- round(n*0.8) # 训练集tindex <- sample(n,ntrain) # 筛选测试集样本训练集可视化plot(Hd[,c("猪粮比价格变动率","玉米价格变动率（时差已调整）")] ,pch=ifelse 训练SVM模型当初咱们在训练集上应用来训练线性SVM model <- svm(猪粮比价格变动率 ~ . , Hd) mse <- function(error) {   sqrt(mean(error^2)) predictionmse## [1] 0.6789526 求解最优参数predictionmse=0 jj=1 for(i in seq(0,1,0.1)){   for(j in seq(0.1,1,0.1)){         model <- svm(Hd$"猪粮比价格变动率" ~ . 找到最佳参数 which.min(predictionmse)## [1] 10用最优参数预测,epsilon=1,cost=0.1)points(Hd$"玉米价格变动率.时差已调整.", predictedY, col = "red", pch=4) 预测新数据plot(Hd_predict[,c(3,2)] ,pch=ifelse(istrain==1,1,2))   points(Hd_predict$"玉米价格变动率.时差已调整.", predictednew, col = "red", pch=4) ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24334最近咱们被客户要求撰写对于贝叶斯线性回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能须要为你的钻研问题设计适合的模型，而后开发该模型，使其合乎你的数据假如并运行 1. 理解 Stan统计模型能够在R或其余统计语言的各种包中进行拟合。但有时你在概念上能够设计的完满模型，在限度了你能够应用的散布和复杂性的软件包或程序中很难或不可能实现。这时你可能想转而应用统计编程语言，如Stan。 Stan是一种旧式的语言，它提供了一种更全面的学习和实现贝叶斯模型的办法，能够适应简单的数据结构。Stan开发团队的一个指标是通过清晰的语法、更好的采样器（这里的采样是指从贝叶斯后验散布中抽取样本）以及与许多平台（包含R、RStudio、ggplot2和Shiny）的集成，使贝叶斯建模更易于应用。 在这个入门教程中，咱们将从一个线性模型开始，经验模型建设的迭代过程。在咱们的高级stan教程中，咱们将摸索更简单的模型构造。 首先，在建设模型之前，你须要定义你的问题并理解你的数据。摸索它们，绘制它们，计算一些汇总统计。 一旦你对你的数据和你想用统计模型答复的问题有了理解，你就能够开始建设贝叶斯模型的迭代过程。 设计你的模型。抉择先验对后验散布进行采样。查看模型收敛（traceplots、rhats ）应用后验预测批判性地评估模型并查看它们与您的数据的比拟状况反复…模仿数据也是很好的做法，以确保你的模型正确，作为测试你的模型的另一种形式。 2. 数据首先，让咱们找到一个能够拟合简略线性模型的数据集。 气候变化对地球最显着的影响之一是北半球每年海冰范畴的缩小。让咱们应用 Stan 的线性模型摸索海冰范畴如何随工夫变动。 通过运行setwd("your-file-path") 蕴含您本人的文件门路的代码 ，将您的工作目录设置为您保留数据的文件夹 。当初，让咱们加载数据： # 增加stringsAsFactors = F意味着数字变量将不会被# 作为因子/分类变量读入ece <- red.cv("sv", stinsAsFators = F)咱们来看一下数据： 咱们能够用这些数据提出什么钻研问题？以下状况如何： 钻研问题： 北半球的海冰范畴是否会随着工夫的推移而缩小？ 为了摸索这个问题的答案，首先咱们能够做一个数字。 plot( th ~ yr, data)图 1. 北半球海冰范畴随工夫的变动。 当初，让咱们应用 lm(). l1 <- lm(exnoh ~ yer, data = sie)summary(l1)咱们能够将该模型增加到咱们的绘图中： ablne(m1, l = 2, ty = 2, w = 3)图 2. 北半球海冰范畴随工夫的变动（加上线性模型拟合）。 记住线性模型的方程： y = + ∗ x + 误差 在 Stan 你须要指定你想模型。                                     兴许咱们曾经找到了问题的答案，但本教程的重点是摸索应用编程语言 Stan，所以当初让咱们尝试在 Stan 中编写雷同的模型。 筹备数据让咱们重命名变量并将年份从 1 索引到 39。对于贝叶斯模型的一个要害是您必须应用信息散布来形容数据中的变动。因而，您心愿确保您的数据合乎这些散布，并且它们将实用于您的模型。在这种状况下，咱们真的想晓得从数据集的开始到数据集完结的海冰是否产生了变动，而不是 1979 年到 2017 年。咱们不须要咱们的模型预计 500 年或 600 年的海冰是什么样的，就在咱们的数据集的持续时间内。因而，咱们将年份数据设置为索引 1 到 30 年。 ...

全文链接 http://tecdat.cn/?p=23255最近咱们被客户要求撰写对于rstan的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文将议论Stan以及如何在R中应用rstan创立Stan模型 只管Stan提供了应用其编程语言的文档和带有例子的用户指南，但对于初学者来说，这可能是很难了解的。 StanStan是一种用于指定统计模型的编程语言。它最常被用作贝叶斯剖析的MCMC采样器。马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）是一种抽样办法，容许你在不晓得散布的所有数学属性的状况下预计一个概率分布。它在贝叶斯推断中特地有用，因为后验散布往往不能写成表达式。要应用Stan，用户要写一个Stan程序，代表他们的统计模型。这个程序指定了模型中的参数和指标后验密度。Stan代码被编译并与数据一起运行，输入一组参数的后验模仿。Stan与最风行的数据分析语言，如R、Python、shell、MATLAB、Julia和Stata的接口。咱们将专一于在R中应用Stan。 rstanrstan容许R用户实现贝叶斯模型。你能够应用相熟的公式和data.frame语法（如lm()）来拟合模型。通过为罕用的模型类型提供预编译的stan代码来实现这种更简略的语法。它应用起来很不便，但只限于特定的 "罕用 "模型类型。如果你须要拟合不同的模型类型，那么你须要本人用rstan编码。 模型拟合函数以前缀stan_开始，以模型类型完结。建模函数有两个必要的参数。 公式。一个指定因变量和自变量的公式（y ~ x1 + x2）。data。一个蕴含公式中变量的数据框。此外，还有一个可选的先验参数，它容许你扭转默认的先验散布。 stan()函数读取和编译你的stan代码，并在你的数据集上拟合模型。 stan()函数有两个必要参数。 文件。蕴含你的Stan程序的.stan文件的门路。data。一个命名的列表，提供模型的数据。例子作为一个简略的例子来演示如何在这些包中指定一个模型，咱们将应用汽车数据来拟合一个线性回归模型。咱们的因变量是mpg，所有其余变量是自变量。 mtcars %>%  head() 首先，咱们将拟合模型。对于线性回归，咱们应用stan函数。 点击题目查阅往期内容 R语言RStan贝叶斯示例：反复试验模型和种群竞争模型Lotka Volterra 左右滑动查看更多 01 02 03 04 summary(fit) 输入显示参数摘要，包含平均值、标准差和量值。此外，它还显示了MCMC的诊断统计Rhat和无效样本量。这些统计数据对于评估MCMC算法是否收敛十分重要。 接下来，咱们将用rstan来拟合同一个模型。上面是咱们模型的stan代码，保留在一个名为stan的文件中（你能够在RStudio中创立一个.stan文件，或者应用任何文本编辑器，并保留扩大名为.stan的文件）。 数据  int<lower=0> N;   // 观测值的数量  int<lower=0> K;   // 预测的数量  matrix[N, K] X;   // 预测矩阵...参数  real alpha;           // 截距...模型  y ~ normal(alpha + X * beta, sigma);  // 指标密度Stan代码在 "程序块 "中结构化。每个Stan模型都须要三个程序块，即数据、参数和模型。 数据块是用来申明作为数据读入的变量的。在咱们的例子中，咱们有后果向量（y）和预测矩阵（X）。当把矩阵或向量申明为一个变量时，你须要同时指定对象的维度。因而，咱们还将读出观测值的数量（N）和预测器的数量（K）。 在参数块中申明的变量是将被Stan采样的变量。在线性回归的状况下，感兴趣的参数是截距项（alpha）和预测因子的系数（beta）。此外，还有误差项，sigma。 模型区块是定义变量概率申明的中央。在这里，咱们指定指标变量具备正态分布，其平均值为+X*，标准差为sigma。在这个块中，你还能够指定参数的先验散布。默认状况下，参数被赋予平坦的（非信息性）先验。 此外，还有一些可选的程序块：函数、转换的数据、转换的参数和生成的数量。 接下来，咱们须要以Stan程序所冀望的形式来格式化咱们的数据。stan()函数要求将数据作为一个命名的列表传入，其中的元素是你在数据块中定义的变量。对于这个程序，咱们创立一个元素为N、K、X和Y的列表。 list(    N = 32,    K = 10,    X = predictors,    y = mpg  )当初咱们曾经筹备好了咱们的代码和数据，咱们把它们传给函数来拟合模型。 fit_rstan 输入相似的汇总统计数据，包含每个参数的平均值、标准偏差和量值。这些后果可能类似但不完全相同。它们之所以不同，是因为统计数据是依据后验的随机抽样来计算的。 评估收敛性当应用MCMC拟合一个模型时，查看链是否收敛是很重要的。咱们举荐可视化来直观地查看MCMC的诊断后果。咱们将创立轨迹图，Rhat值图。 首先，让咱们创立轨迹图。轨迹图显示了MCMC迭代过程中参数的采样值。如果模型曾经收敛，那么轨迹图应该看起来像一个围绕平均值的随机散点。如果链在参数空间中笔直，或者链收敛到不同的值，那就证实有问题了。咱们来演示。   mcmctrace() 这些轨迹图表明，两个模型都曾经收敛了。对于所有的参数，四条链都是混合的，没有显著的趋势。 接下来，咱们将查看Rhat值。Rhat是一种收敛诊断办法，它比拟了各条链的参数估计值。如果链曾经收敛并且混合良好，那么Rhat值应该靠近1。如果链没有收敛到雷同的值，那么Rhat值将大于1。Rhat值为1.05或更高，表明存在收敛问题。rhat()函数须要一个Rhat值的向量作为输出，所以咱们首先提取Rhat值。  rhat()  +  yaxis_text() 所有的Rhat值都低于1.05，阐明没有收敛问题。 Stan是一个建设贝叶斯模型的弱小工具，这些包使R用户能够很容易地应用Stan。 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺材料。 本文选自《R语言贝叶斯MCMC：用rstan建设线性回归模型剖析汽车数据和可视化诊断》。 点击题目查阅往期内容 【视频】马尔可夫链蒙特卡罗办法MCMC原理与R语言实现|数据分享 R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样 R语言贝叶斯METROPOLIS-HASTINGS GIBBS 吉布斯采样器预计变点指数分布剖析泊松过程车站等待时间 R语言马尔可夫MCMC中的METROPOLIS HASTINGS，MH算法抽样（采样）法可视化实例 python贝叶斯随机过程：马尔可夫链Markov-Chain，MC和Metropolis-Hastings，MH采样算法可视化 Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings（M-H）MCMC采样算法的实现 Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型 Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机稳定率模型、序列蒙特卡罗SMC、M H采样剖析工夫序列R语言RSTAN MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型剖析职业声望数据 R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC、马尔可夫转换随机稳定率SV模型、粒子滤波、Metropolis Hasting采样工夫序列剖析 R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型 R语言贝叶斯MCMC：用rstan建设线性回归模型剖析汽车数据和可视化诊断 R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例 R语言贝叶斯Poisson泊松-正态分布模型剖析职业足球比赛进球数 R语言用Rcpp减速Metropolis-Hastings抽样预计贝叶斯逻辑回归模型的参数 R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 R语言中贝叶斯网络（BN）、动静贝叶斯网络、线性模型剖析错颌畸形数据 R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 Python贝叶斯回归剖析住房累赘能力数据集 R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归剖析 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建设档次（分层）贝叶斯模型 R语言Gibbs抽样的贝叶斯简略线性回归仿真剖析 R语言和STAN,JAGS：用RSTAN,RJAG建设贝叶斯多元线性回归预测选举数据 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性钻研 R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型 R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例 R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型 R语言中RStan贝叶斯层次模型剖析示例 R语言应用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯预计与可视化 R语言随机搜寻变量抉择SSVS预计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 WinBUGS对多元随机稳定率模型：贝叶斯预计与模型比拟 R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样 R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例 R语言应用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯预计与可视化 视频：R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型 R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯预计 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=18860最近咱们被客户要求撰写对于工夫序列的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 工夫序列剖析是统计学中的一个次要分支，次要侧重于剖析数据集以钻研数据的特色并提取有意义的统计信息来预测序列的将来值 简介时序剖析有两种办法，即频域和时域。前者次要基于傅立叶变换，而后者则钻研序列的自相干，并且应用Box-Jenkins和ARCH / GARCH办法进行序列的预测。 本文将提供应用时域办法对R环境中的金融工夫序列进行剖析和建模的过程。第一局部涵盖了安稳的工夫序列。第二局部为ARIMA和ARCH / GARCH建模提供了指南。接下来，它将钻研组合模型及其在建模和预测工夫序列方面的性能和有效性。最初，将对工夫序列分析方法进行总结。 工夫序列数据集的平稳性和差别： 1.平稳性：对工夫序列数据建模的第一步是将非安稳工夫序列转换为安稳工夫序列。这是很重要的，因为许多统计和计量经济学办法都基于此假如，并且只能利用于安稳工夫序列。非安稳工夫序列是不稳固且不可预测的，而安稳过程是均值回复的，即它围绕具备恒定方差的恒定均值稳定。此外，随机变量的平稳性和独立性密切相关，因为许多实用于独立随机变量的实践也实用于须要独立性的安稳工夫序列。这些办法大多数都假如随机变量是独立的（或不相干的）。噪声是独立的（或不相干的）；变量和噪声彼此独立（或不相干）。那么什么是安稳工夫序列？ 粗略地说，安稳工夫序列没有长期趋势，均值和方差不变。更具体地说，平稳性有两种定义：弱平稳性和严格平稳性。 a.平稳性弱：如果满足以下条件，则称工夫序列{Xt，t∈Z}（其中Z是整数集）是安稳的 b.严格安稳：如果（Xt1，Xt2，...，Xtk）的联结散布与（Xt1 + h，Xt2 + h）的联结散布雷同，则工夫序列{Xt. ……Xtk + h），t∈Z}被认为是严格安稳的。  通常在统计文献中，平稳性是指安稳工夫序列满足三个条件的弱平稳性：恒定均值，恒定方差和自协方差函数仅取决于（ts）（不取决于t或s）。另一方面，严格平稳性意味着工夫序列的概率分布不会随工夫变动。 例如，白噪声是安稳的，意味着随机变量是不相干的，不肯定是独立的。然而，严格的白噪声示意变量之间的独立性。另外，因为高斯分布的特色是前两个时刻，所以高斯白噪声是严格安稳的，因而，不相干也意味着随机变量的独立性。 在严格的白噪声中，噪声项{et}不能线性或非线性地预测。在个别的白噪声中，可能无奈线性预测，但可由稍后探讨的ARCH / GARCH模型非线性预测。有三点须要留神： •严格的平稳性并不意味着平稳性弱，因为它不须要无限的方差 •平稳性并不意味着严格的平稳性，因为严格的平稳性要求概率分布不会随工夫变动 •严格安稳序列的非线性函数也严格安稳，不适用于弱安稳 2.区别：为了将非安稳序列转换为安稳序列，能够应用差分办法，从原始序列中减去该序列滞后1期：例如： 在金融工夫序列中，通常会对序列进行转换，而后执行差分。这是因为金融工夫序列通常会经验指数增长，因而对数转换能够使工夫序列平滑（线性化），而差分将有助于稳固工夫序列的方差。以下是苹果股票价格的示例： •左上方的图表是苹果股票价格从2007年1月1日到2012年7月24日的原始工夫序列，显示出指数级增长。 •左下方的图表显示了苹果股票价格的差分。能够看出，该系列是价格相干的。换句话说，序列的方差随着原始序列的级别减少而减少，因而不是安稳的 •右上角显示Apple的log价格图。与原始序列相比，该序列更线性。 •右下方显示了苹果log价格的差分。该系列仿佛更具备均值回复性，并且方差是恒定的，并且不会随着原始系列级别的变动而显着变动。 要执行R中的差分，请执行以下步骤：  •读取R中的数据文件并将其存储在变量中 appl.close=appl$Adjclose #在原始文件中读取并存储收盘价•绘制原始股票价格 plot(ap.close,type='l')•与原始序列不同 diff.appl=diff(ap.close)•原始序列的差分序列图 plot(diff.appl,type='l')•获取原始序列的对数并绘制对数价格 log.appl=log(appl.close)•不同的log价格和图 difflog.appl=diff(log.appl)log价格的差分代表收益，与股票价格的百分比变动类似。 ARIMA模型：模型辨认：通过观察工夫序列的自相干建设并实现时域办法。因而，自相干和偏自相干是ARIMA模型的外围。BoxJenkins办法提供了一种依据序列的自相干和偏自相干图来辨认ARIMA模型的办法。ARIMA的参数由三局部组成：p（自回归参数），d（差分数）和q（挪动均匀参数）。 辨认ARIMA模型有以下三个规定： •如果滞后n后ACF（自相干图）被切断，则PACF（偏自相干图）隐没：ARIMA（0，d，n）确定MA（q） •如果ACF降落，则滞后n阶后PACF切断：ARIMA（n，d，0）,辨认AR（p） •如果ACF和PACF生效：混合ARIMA模型，须要区别  留神，即便援用雷同的模型，ARIMA中的差别数也用不同的形式书写。例如，原始序列的ARIMA（1,1,0）能够写为差分序列的ARIMA（1,0,0）。同样，有必要查看滞后1阶自相干为负（通常小于-0.5）的过差分。差分过大会导致标准偏差减少。 以下是Apple工夫序列中的一个示例： •左上方以对数苹果股票价格的ACF示意，显示ACF迟缓降落（而不是降落）。该模型可能须要差分。 •左下角是Log Apple的PACF，示意滞后1处的有效值，而后PACF截止。因而，Log Apple股票价格的模型可能是ARIMA（1,0,0） •右上方显示对数Apple的差分的ACF，无显著滞后（不思考滞后0） •右下角是对数Apple差分的PACF，无显著滞后。因而，差分对数Apple序列的模型是白噪声，原始模型相似于随机游走模型ARIMA（0,1,0） 在拟合ARIMA模型中，简洁的思维很重要，在该模型中，模型应具备尽可能小的参数，但依然可能解释级数（p和q应该小于或等于2，或者参数总数应小于等于鉴于Box-Jenkins办法3）。参数越多，可引入模型的噪声越大，因而标准差也越大。 点击题目查阅往期内容 R语言ARMA-GARCH-COPULA模型和金融工夫序列案例 左右滑动查看更多 01 ...

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=3832最近咱们被客户要求撰写对于期货稳定率的钻研报告，包含一些图形和统计输入 在本文中，稳定率是泛滥定价和危险模型中的要害参数，例如BS定价办法或危险价值的计算。在这个模型中，或者说在教科书中，这些模型中的稳定率通常被认为是一个常数 然而，状况并非如此，依据学术研究，稳定率是具备聚类,厚尾和长记忆特色的工夫序列变量。 本博客比拟了GARCH模型（形容稳定率聚类），ARFIMA模型（ 长记忆），HAR-RV模型（基于高频数据 ），以及来自SSE 50指数和CME利率期货的样本。 此外，本文应用滚动工夫窗预测办法来计算预测稳定率并构建指数以评估模型的准确性。结果表明，基于长记忆和实现稳定率的ARFIMA-RV模型是最精确的模型。 1.基于GARCH的模型 形容稳定率聚类 为了模仿异方差性，GARCH采纳以下过程： 为了反映金融市场的不对称性，学者们提出了EGARCH，TGARCH或APARCH，其中APARCH更为个别。 咱们从在R中拟合APARCH开始： 能够看出ARCH效应是不言而喻的 咱们能够失去模型的系数，以及误差剖析 为了进一步分析模型，咱们剖析了QQ图中的正态性残差。 咱们发现残差不合乎正态性，而后咱们测试残差的自相干： 测试对于下面列出的模型，所有残差都具备一些自相干效应。因而，基于GARCH的模型可能不够精确，无奈预测波动性。 咱们应用MSE（误差的均方）来测量模型的预测性能。 MSE.NGARCH 0.000385108313676526 MSE.tGARCH 0.00038568802365854 MSE.APARCH 0.000385278917823468 2.基于HAR-RV的模型解决高频理论稳定率 高频数据蕴含更丰盛的日内交易信息，因而可用于掂量稳定率。实现稳定是其中一种形式。如果咱们将交易日_t_划分为_N个_时段，每个时段都会有一个对数收益率，那么理论收益能够计算如下： HAR-RV，异构自回归RV模型由科希创立。 点击题目查阅往期内容 R语言HAR和HEAVY模型剖析高频金融数据稳定率 左右滑动查看更多 01 02 03 04 MSE计算如下 MSE.HARRV1.08226110318177 * 10 ^（ - 7）MSE.HARRVCJ1.90270268315141 * 10 ^（ - 7）3.基于ARFIMA的模型形容长记忆 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31585原文出处：拓端数据部落公众号Google Trends， 即谷歌趋势。谷歌趋势是谷歌旗下一款基于搜寻数据推出的一款剖析工具。它通过剖析谷歌搜索引擎每天数十亿的搜寻数据，通知用户某一关键词或者话题各个期间下在谷歌搜索引擎中展现的频率及其相干统计数据。 咱们为一位客户进行了短暂的征询工作，他正在构建一个次要基于谷歌搜索词热度和就业率的剖析应用程序。 思路是这样的：用本科就业人数employed-bachelor的数据除以总就业人数employed-all的数据，得出百分比，即本科就业率。 而后把关键词“性别平等”（gender equality）的谷歌趋势google trend的数据整合成月的， 两个数据做成一个表格， 而后作pearson correlation相关性的剖析，和可视化： 读取数据employedall=read.csv("employed-all.csv") employed_bachelor=read.csv("employed-bachelor.csv") google=read.csv("gender equality- google trend.csv",skip=4) 合并数据把google trend的数据整合成月的for(j in c("01","02","03","04","05","06","07","08","09","10","11","12")){   ym=paste(i,"-",j,sep="")     index=grep(ym, google$Week )     monthsum=c(monthsum,sum(as.numeric(google$gender.equality[index]))) 合并google trend的数据和待业数据result=cbind(monthsum,employed$proportion) 剖析相关性可视化 Pearson's相关性测验在统计学中，皮尔逊相关系数，是用于度量两个变量X和Y之间的相干（线性相关），其值介于-1与1之间，其绝对值越大阐明该两个变量越相干。 cor.test(result$employed,result$google) 首先看Y与X是否有显著关系，即P值大小，接着剖析相干关系为正向或负向，也可通过相关系数大小阐明关系严密水平。个别相关系数在0.7以上阐明关系十分严密。p<0.01，因此阐明本科就业率和性别平等搜寻热度之间有着显著的正相干关系。 最受欢迎的见解 1.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言多元Logistic逻辑回归 利用案例 2.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)面板平滑转移回归(PSTR)剖析案例实现 3.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言泊松Poisson回归模型剖析案例 5.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度测验 6.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.[](http://tecdat.cn/r-%e8%af%ad%...)在R语言中实现Logistic逻辑回归 8.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)python用线性回归预测股票价格 9.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言如何在生存剖析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24814最近咱们被客户要求撰写对于配对交易策略的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱形式。仿佛在金融界，无论你走到哪里，人们都在通知你应该学习 Python 毕竟，Python 是一种风行的编程语言，可用于所有类型的畛域，包含数据迷信。有大量软件包能够帮忙您实现目标，许多公司应用 Python 来开发与金融界相干的以数据为核心的应用程序和科学计算。 最重要的是，Python 能够帮忙咱们利用许多不同的交易策略，这些策略（没有它）将很难用手或电子表格进行剖析。咱们将探讨的交易策略之一称为 配对交易。 配对交易配对交易是_均值回归的_一种模式  ，具备始终对冲市场稳定的独特劣势。该策略基于数学分析。 原理如下。假如您有一对具备某种潜在经济分割的证券 X 和 Y。一个例子可能是生产雷同产品的两家公司，或一条供应链中的两家公司。如果咱们能够用数学模型对这种经济分割进行建模，咱们就能够对其进行交易。 为了了解配对交易，咱们须要了解三个数学概念： 平稳性、差分和协整。 import numpy as npimport pandas as pd安稳/非安稳平稳性是工夫序列剖析中最常见的未经检验的假如。当数据生成过程的参数不随工夫变动时，咱们通常假如数据是安稳的。或者思考两个系列：A 和 B。系列 A 将生成具备固定参数的安稳工夫序列，而 B 将随工夫变动。 咱们将创立一个函数，为概率密度函数创立 z 分数。高斯分布的概率密度为：  是均值和  是标准差。标准差的平方， ，是方差。教训法令规定 66% 的数据应该介于  和 ，这意味着该函数normal 更有可能返回凑近均值的样本，而不是那些远离均值的样本。     mu     sigma     return normal(mu, sigma )从那里，咱们能够创立两个展现安稳和非安稳工夫序列的图。 # 设置参数和数据点数T = 100Series(index=range(T))     # 当初参数依赖于工夫     # 具体来说，序列的均值随工夫变动     B[t] = genedata    plt.subplots 为什么平稳性很重要许多统计测试要求被测试的数据是安稳的。在非安稳数据集上应用某些统计数据可能会导致垃圾后果。作为一个例子，让咱们通过咱们的非安稳 . np.meanplt.figureplt.plotplt.hlines 计算的平均值将显示所有数据点的平均值，但对将来状态的任何预测都没有用。与任何特定工夫相比，它毫无意义，因为它是不同工夫的不同状态混搭在一起的汇合。这只是一个简略而清晰的例子，阐明了为什么非平稳性会扭曲剖析，在实践中会呈现更奥妙的问题。 平稳性测验Augmented Dickey Fuller(ADF)为了测试平稳性，咱们须要测试一个叫做_单位根的_货色 。自回归单位根测验基于以下假设检验： 它被称为单位根 tet 因为在原假如下，自回归多项式 , 的根等于 1。 在原假如下趋势安稳。如果 而后首先进行差分，它变成： 测验统计量为  是最小二乘预计和 SE() 是通常的标准误差预计。该测试是单侧左尾测试。如果 {} 是安稳的，那么能够证实或者并且是  ，然而，在非平稳性原假如下，上述后果给出以下函数将容许咱们应用 Augmented Dickey Fuller (ADF) 测验来查看平稳性。 defty_test(X, cutoff=0.01):     # adfuller 中的 H_0 是单位根存在（非安稳）     # 咱们必须察看显着的 p 值看该序列是安稳的     adfuller 正如咱们所见，基于工夫序列 A 的测验统计量（与特定的 p 值对应），咱们可能无奈回绝原假如。因而，A 系列很可能是静止的。另一方面，B系列被假设检验回绝，所以这个工夫序列很可能是非安稳的。 协整金融数量之间的相关性是出了名的不稳固。尽管如此，简直所有的多元金融问题都常常应用相关性。相关性的另一种统计度量是协整。这可能是掂量两个金融数量之间分割的更持重的衡量标准，但迄今为止，简直没有基于此概念的偏差实践。 两只股票可能在短期内齐全相干，但从久远来看却出现分歧，一只增长，另一只上涨。相同，两只股票可能互相追随，相距不会超过肯定间隔，但具备相关性，正负相干变动。如果咱们是短期，相关性可能很重要，但如果咱们在投资组合中长期持有股票，则无关紧要。 咱们曾经构建了两个协整序列的示例。咱们当初绘制两者之间的差别。 # 生成每日收益np.random.normal# 总结plotnp.random.normalY = X + 6 + 乐音plt.show() (Y - X).plot # 绘制点差plt.axhline# 增加均值plt.xlabelplt.xlim 点击题目查阅往期内容 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=27279最近咱们被客户要求撰写对于循环神经网络RNN的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 此示例阐明如何应用长短期记忆 (LSTM) 网络预测工夫序列 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测利用 LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环工夫步长和更新网络状态来解决输出数据。网络状态蕴含在所有先前工夫步长中记住的信息。您能够应用 LSTM 网络应用先前的工夫步长作为输出来预测工夫序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行工夫序列预测，请训练具备序列输入的回归 LSTM 网络，其中响应（指标）是训练序列，其值偏移了一个工夫步长。换句话说，在输出序列的每个工夫步，LSTM 网络学习预测下一个工夫步的值。 有两种预测办法：开环预测和闭环预测。 开环预测仅应用输出数据预测序列中的下一个工夫步长。在对后续工夫步进行预测时，您会从数据源中收集实在值并将其用作输出。闭环预测通过应用先前的预测作为输出来预测序列中的后续工夫步长。在这种状况下，模型不须要实在值来进行预测。此图显示了一个示例序列，其中蕴含应用闭环预测的预测值。 此示例应用波形数据集，其中蕴含 2000 个具备三个通道的不同长度的综合生成波形。该示例训练 LSTM 网络以应用闭环和开环预测在给定先前工夫步长的值的状况下预测波形的将来值。 点击题目查阅往期内容 Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数工夫序列预测 左右滑动查看更多 01 02 03 04 加载数据查看前几个序列的大小。 data(1:5) 查看声道数量。为了训练网络，每个序列必须具备雷同数量的声道。 nufdmChahgnnhels = 3可视化图中的前几个序列。 for i = 1:4    nexttsdile    staasdcgafdgkedplot(dadgta{i}') 将数据划分为训练集和测试集。将 90% 的察看后果用于训练，其余用于测试。 筹备训练数据要预测序列的将来工夫步长的值，请将指标指定为训练序列，其值挪动一个工夫步长。换句话说，在输出序列的每个工夫步，LSTM 网络学习预测下一个工夫步的值。预测变量是没有最终工夫步长的训练序列。 for n = 1:nasumel(dddataTrainsf)    Xd = dataTrgainsg{n};    XgfTrdfain{n} = dfX(:,1:efgdnd-1);    TTraign{n} = gXd(:,2:efnd);end为了更好地拟合并避免训练发散，请将预测变量和指标归一化以具备零均值和单位方差。进行预测时，还必须应用与训练数据雷同的统计数据对测试数据进行标准化。要轻松计算所有序列的均值和标准差，请在工夫维度上连贯序列。 定义 LSTM 网络架构创立一个 LSTM 回归网络。 应用输出大小与输出数据的通道数相匹配的序列输出层。应用具备 128 个暗藏单元的 LSTM 层。暗藏单元的数量决定了层学习了多少信息。应用更多暗藏单元能够产生更精确的后果，但更有可能导致对训练数据的适度拟合。要输入与输出数据具备雷同通道数的序列，请蕴含一个输入大小与输出数据的通道数相匹配的全连贯层。最初，包含一个回归层。指定训练选项指定训练选项。 应用 Adam 优化进行训练。训练 200 个 epoch。对于更大的数据集，您可能不须要训练尽可能多的 epoch 来取得良好的拟合。在每个小批量中，左填充序列，使它们具备雷同的长度。trainingOptions("adam", ...    MaxEpochs=200, ...训练神经网络指定的训练选项训练 LSTM 网络 。 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23800最近咱们被客户要求撰写对于空气污染数据的钻研报告，包含一些图形和统计输入。因为空气污染对公众衰弱的不利影响，人们始终十分关注。世界各国的环境部门都通过各种办法（例如高空观测网络）来监测和评估空气污染问题介绍寰球的地面站及时测量了许多空气污染物，例如臭氧、一氧化碳、颗粒物。EPA（环境保护署）提供了空气污染数据，本文抉择了颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI）这两个要害变量，以可视化和剖析空气污染的趋势和模式。PM2.5代表直径小于2.5微米的颗粒物浓度，AQI是综合思考所有次要污染物的空气污染情况的整体指标。具体来说，此工作的数据源列出如下：监测人员每天的PM 2.5浓度程度和AQI指数数据;县一级的AQI年度摘要。数据预处理每日站点数据蕴含每个地面站与PM2.5相干的各种属性。无关站信息，污染物的要害变量通过以下代码从原始数据中过滤掉。重命名过滤后的数据框的列名，以不便以下剖析。#导入数据aqi <- read_csv("aqi.csv") daily<- read_csv("daily.csv") names(data) <- c( "date",                      "pm25", "aqi",  "long", "lat")统计摘要对点级PM2.5浓度和县级AQI指数的根本统计形容能够帮忙更好地了解这两个变量。在这里，直方图和箱形图用于可视化PM2.5浓度和AQI的散布特色。每日AQI指数可掂量空气污染的重大水平，可用于依据AQI的值将天数分为不同的类别。就空气污染程度而言，通常能够将天气分为四类，包含良好，中度，不衰弱和危险。本报告中应用的县级AQI数据包含四个类别变量，代表每个类别的天数。上面的代码直观地显示了四个类别变量的散布。依据直方图，大多数县在整年总体空气质量良好，这能够通过良好''散布的偏斜来示意，不衰弱''和危险''的0天左右的散布距离十分窄。此外，良好''和中等''的散布显示出相同的偏斜，这表明空气质量中等的日子在全年并不典型，因为中等''的散布集中在50天以下，而``良好''的散布在250天以上。## 县域内aqi的直方图vi <-  aqi %>%   select(好', 中等', 不衰弱', 危险') %>% ggplot(data = vi ) 县级数据代表空气污染的平均水平。来自地面站的PM2.5和AQI的点级测量形容了空气污染的详细情况和当地状况。点击题目查阅往期内容R语言空间可视化：绘制英国脱欧投票地图左右滑动查看更多01020304站级的PM2.5和AQI的散布如下所示。两种散布都显示出正偏度，AQI汇集在50左近，而PM2.5低于25。在这一年中，很少呈现两个变量都具备高值的站点。## ＃＃AQI和PM2.5的直方图  pmaqi  %>%ggplot(data) +  geom_histogram(aes(x = value), bins = 35) + ggplot(data) +  geom_boxplot(aes(x =class,  y = value)) 工夫变动每日数据记录了2018年监测站点每天的观测工夫序列，可用于摸索PM2.5和AQI的趋势。首先，针对每种数据对每种状态下站点的测量值求均匀。抉择了七个州的工夫序列以显示其一年中的变动，如下所示。从该图能够看出，南部和西部各州在年初就经验了重大的空气污染问题。趋势曲线的顶峰表明，下半年的空气质量均较差。##按州和日排列vis <-   select(state, date, pm25, aqi) %>%  group_by(state, date) %>%  summarise(pm25 = mean(pm25), aqi = mean(aqi)) %>% ggplot(data = vis) 为了显示总体变动，每天汇总来自所有监督的测量值。一年中的总体变动绘制如下。咱们能够看到，AQI和PM2.5的变化趋势显示出类似的模式，而冬季和夏季的空气污染更为严重。##按天数计算  select(date, pm25, aqi) %>%  group_by(date) %>%  summarise( mean(pm25), mean(aqi)) %>%ggplot(data = vis) + 空间散布汇总了针对不同州的县级AQI指数，以摸索每个州的空气质量的空间变动。下图通过突变色彩绘制了变量良好天气的不同平均值。该地图显示了各州空气质量良好的日子。从地图上能够看出，北部和东部地区的空气条件比其余州更好。##按州汇总aqi（区域程度）。 vis <-   aqi %>%  group_by(State) %>% ggplot() +  geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group = group, fill = good) 上面还绘制了不衰弱天数变量的平均值，这证实了以前的察看后果，即东部各州的空气条件较好。ggplot() +  geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group ,  fill ),            scale_fill_distiller 每个站点的站点级别测量值汇总为年平均值。下图显示了美国年均匀PM2.5浓度的空间散布。绿色点示意较低的PM2.5浓度。西部的测站测得的PM2.5浓度较高。## 数据的汇总 用于pm2.5  pmaqi %>%  summarise(pm25 = mean(pm25), aqi = mean(aqi), long = mean(long), lat = mean(lat)) %>%ggplot() +  geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group = group) AQI能够提供更全面的空气情况度量。站点上的点级AQI映射如下。因为AQI思考了许多典型污染物，因而与PM2.5的模式相比，AQI的散布显示出不同的模式。###aqi指数vi<- vi[class == "aqi", ]ggplot(vi) +  geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group = group) 论断本报告利用了空气污染数据和R的可视化，从时空维度探讨了空气污染的散布和格局。从数据中能够辨认出PM2.5和AQI的时空变动。冬季和夏季均遇到空气污染问题。西部和南部的州比北部和东部的州更容易蒙受空气污染问题。 点击文末 “浏览原文”获取全文残缺材料。本文选自《R语言空气污染数据的天文空间可视化和剖析：颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI）》。点击题目查阅往期内容上海无印良品天文空间散布特色与选址策略可视化钻研R语言空间可视化：绘制英国脱欧投票地图R语言在地图上绘制散点饼图可视化 r语言空间可视化绘制道路交通安全事故地图在GIS中用ggmap天文空间数据分析tableau的骑行路线天文数据可视化R语言推特twitter转发可视化剖析618电商大数据分析可视化报告用RSHINY DASHBOARD可视化美国投票记录python主题LDA建模和t-SNE可视化R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化剖析案例报告R语言动态图可视化：如何、创立具备精美动画的图Tableau 数据可视化：探索性图形剖析新生儿死亡率数据R语言动静可视化：制作历史寰球平均温度的累积动静折线图动画

全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=26105 最近咱们被客户要求撰写对于LCTM的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中，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 本文阐明了LCTM的根本用法，用于汇总拟合的潜在类轨迹模型对象的输入。 例子_目标_：通过将 BMI 建模为年龄函数，辨认具备不同轨迹的参与者亚组。依据迄今为止可用的文献，咱们假如初始 K=5 类 BMI 轨迹。 咱们应用体重指数 (BMI) 反复测量 10,000 个样本的长格局数据框。 提供了一个示例（模仿）数据集 bmi 来形容整个步骤。 蕴含的变量有： id - 集体 ID 年龄 - BMI 测量的年龄，以年为单位 bmi - 集体在 T1、T2、T3 和 T4 工夫的体重指数，以 kg/m^2 为单位 true_class - 用于辨认模仿集体 BMI 数据的类别的标签 加载数据绘制数据 潜在类轨迹建模的八步示例为了对纵向后果 yijk 进行建模，对于 k=1:K，类，对于个体 i，在工夫点 j，tj能够应用许多建模抉择。咱们在这里给出方程来阐明这些，并依照复杂度减少的程序将它们命名为模型 A 到 G。 模型 A：无随机效应模型 | 固定效应同方差 | - 解释集体轨迹与其均匀类轨迹的任何偏差仅是因为随机误差 其中假如所有类的残差方差相等， 模型 B：具备特定类别残差的固定效应模型 | 异方差 | 与模型 A 雷同的解释，随机误差在不同的类别中可能更大或更小。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31585原文出处：拓端数据部落公众号Google Trends， 即谷歌趋势。谷歌趋势是谷歌旗下一款基于搜寻数据推出的一款剖析工具。它通过剖析谷歌搜索引擎每天数十亿的搜寻数据，通知用户某一关键词或者话题各个期间下在谷歌搜索引擎中展现的频率及其相干统计数据。 咱们为一位客户进行了短暂的征询工作，他正在构建一个次要基于谷歌搜索词热度和就业率的剖析应用程序。 思路是这样的：用本科就业人数employed-bachelor的数据除以总就业人数employed-all的数据，得出百分比，即本科就业率。 而后把关键词“性别平等”（gender equality）的谷歌趋势google trend的数据整合成月的， 两个数据做成一个表格， 而后作pearson correlation相关性的剖析，和可视化： 读取数据employedall=read.csv("employed-all.csv") employed_bachelor=read.csv("employed-bachelor.csv") google=read.csv("gender equality- google trend.csv",skip=4) 合并数据把google trend的数据整合成月的for(j in c("01","02","03","04","05","06","07","08","09","10","11","12")){   ym=paste(i,"-",j,sep="")     index=grep(ym, google$Week )     monthsum=c(monthsum,sum(as.numeric(google$gender.equality[index]))) 合并google trend的数据和待业数据result=cbind(monthsum,employed$proportion) 剖析相关性可视化 Pearson's相关性测验在统计学中，皮尔逊相关系数，是用于度量两个变量X和Y之间的相干（线性相关），其值介于-1与1之间，其绝对值越大阐明该两个变量越相干。 cor.test(result$employed,result$google) 首先看Y与X是否有显著关系，即P值大小，接着剖析相干关系为正向或负向，也可通过相关系数大小阐明关系严密水平。个别相关系数在0.7以上阐明关系十分严密。p<0.01，因此阐明本科就业率和性别平等搜寻热度之间有着显著的正相干关系。 最受欢迎的见解 1.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言多元Logistic逻辑回归 利用案例 2.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)面板平滑转移回归(PSTR)剖析案例实现 3.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言泊松Poisson回归模型剖析案例 5.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度测验 6.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.[](http://tecdat.cn/r-%e8%af%ad%...)在R语言中实现Logistic逻辑回归 8.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)python用线性回归预测股票价格 9.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言如何在生存剖析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30914最近咱们被客户要求撰写对于狭义线性模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 咱们正和一位敌人探讨如何在R软件中用GLM模型解决全国的气象数据。本文获取了全国的2021年全国的气象数据 采样工夫：2021年1月1号~2021年12月31号  采样地点：全国各地。 本次考察收集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速、风速变动、最大风速、最大降雨量、闪电概率等数据。并对不同变量之间的相关性进行了考察，对国家数据预测的错误率进行了GLM模型拟合。 读取数据 library(car)library(MuMIn)head(data) 读取因变量numberFaults=data$numbltshead(data1) 相干剖析考察的出的各指标数据用R软件进行解决并且用箱图进行比照显示。 局部指标的箱线图 查看各变量之间的相关系数 有显著的相干关系。从变量相干关系图和矩阵，能够看到temperatureMin和temperatureMax，windChillMin，windChillMax，以及gustSpeed和windSpeed之间，rainfall和changeInRainfall，以及lightningRisk和lightningCategory之间都有教显著的线性相关关系。yearDay和windChill之间也有肯定的相干关系。 glm 线性回归模型summary(glm.po) 点击题目查阅往期内容 数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）狭义线性模型（GLM），逻辑回归剖析教育留级考察数据 左右滑动查看更多 01 02 03 04 测验是否存在多重共线性问题kappa(cor(data[,c(1:15,17:20)]), exact=T)## [1] 3.020456e+18判断多重共线性变量 进一步模型优化step(glm.po2) summary(glm.step) vif 从模型中变量的VIF值来看，大多数变量之间不存在较强的多重共线性关系。从残差拟合图来看，大部分样本拟合值散布在0四周，阐明拟合后果较现实。981,2331和524号样本可能为异样点。从正态分布qq图来看，大部分点散布在图中直线左近。阐明样本点遵从正态分布。同样，拟合值的规范残差也散布在红线四周，阐明拟合成果较好。同样，大部分样本的cook’ distance间隔在失常范畴内，392,624,622号样本的cook’ distance较大，可能会对模型产生较大的影响。 全子集回归来选出最优的模型全子集回归,即基于全模型取得可能的模型子集,并依据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。 从新拟合模型 优化模型avg(ms1, subset = delta < 10,fit=T,rank = "AIC")残差图plot(pre-numberFaults) 计算R-squre值，查看模型拟合状况Rsquare=ssr/sst 从逻辑回归后果来看，模型中局部自变量对因变量的影响较为显著，达到了0.01的显著性程度，具备肯定的理论意义。然而从AIC的值来看，达到了4024.881，数值较大，阐明模型的拟合度较差，有进一步改良的空间。个别认为计算条件数kappa(X)，k<100,阐明共线性水平小，如果1001000，存在重大的多重共线性。从后果来看，kappa值远远大于1000，因而判断该模型存在重大的共线性问题，即线性回归模型中的解释变量之间因为存在准确相干关系或高度相干关系而使模型预计失真或难以估计精确。changintemp,changinrainfall,windspeedmin,lightningcategory ，rainfallMax之间存在较高的相干关系会对模型的拟合失真并且难以用以预计和预测，因而，删掉这些变量后从新对模型进行拟合。删除局部共线性水平高的变量后能够看到模型的AIC升高了，因而，模型的拟合水平进步了。大部分样本的cook’ distance间隔在失常范畴内，392,624,622号样本的cook’ distance较大，可能会对模型产生较大的影响。 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺代码数据资料。 本文选自《R语言狭义线性模型(GLM)、全子集回归模型抉择、测验剖析全国风向气象数据》。 ...

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480作者：Xingsheng Yang最近咱们被客户要求撰写对于链家租房数据的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据； 2 对租房信息进行剖析，次要对房租相干特色进行剖析，并搭建模型用于预测房租 工作/指标利用上海链家网站租房的公开信息，着重对月租进行数据分析和开掘。 上海租赁数据此数据来自 Lianjia.com.csv文件蕴含名称，租赁类型，床位数量，价格，经度，纬度，阳台，押金，公寓，形容，游览，交通，独立浴室，家具，新房源，大小，方向，堤坝，电梯，停车场和便当设施信息。 属性： 名称：列表名称 类型：转租或全副租赁（全副） 床：卧室号码 价格 经度/纬度：坐标 阳台，押金（是否有押金政策），公寓，形容，游览可用性，凑近交通，独立浴室，家具 新房源：NO-0，YES-1 面积：平方米 朝向：朝向窗户，南1，西北2，东-3，北4，东北-5，西-6，东南-7，西南8，未知-0 级别：房源层级， 地下室-0， 低层（1-15）-1， 中层（15-25）-2， 高层（>25）-3 停车场：无停车场-0，额外收费-1，收费停车-2 设施：设施数量 import pandas as pdimport numpy as npimport geopandas df = pd.read_csv('lighai.csv', sep =',', encoding='utf_8_sig', header=None)df.head() 数据预处理ETL解决，清理数据帧。 df_clean.head()  探索性剖析 - 数据可视化plt.figure(figsize=(8, 6))sns.distplot(df_clean.price, bins=500, kde=True)plt.xscale('log') # Log transform the price 读取天文数据 plt.figure(figsize=(12, 12))sns.heatmap(df_clean.corr(), square=True, annot=True, fmt = '.2f', cmap = 'vla点击题目查阅往期内容 线性回归和工夫序列剖析北京房价影响因素可视化案例 左右滑动查看更多 01 02 03 04 模型构建尝试依据特色预测价格。 y = df_clean.log_priceX = df_clean.iloc[:, 1:].drop(['price', 'log_price'], axis=1)岭回归模型ridge = Ridge()alphas = [0.0001, 0.001, 0.001, 0.01, 0.1, 0.5, 1, 2, 3, 5, 10]   Lasso回归 coef.sort_values(ascending=False).plot(kind = 'barh') Random forest随机森林rf_cv.fit(X_train, y_train) XGBoostxgb_model.loc[30:,['test-rmse-mean', 'train-rmse-mean']].plot(); xgb_cv.fit(X_train, y_train)   Keras神经网络model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal'))# Compile modelmodel.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='Adam')model.summary() ...

全文链接： http://tecdat.cn/?p=2596最近咱们被客户要求撰写对于混合效应模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中，咱们形容了灵便的竞争危险回归模型。回归模型被指定为转移概率，也就是竞争性危险设置中的累积发生率 1.混合模型是否适宜您的需要？混合模型在很多方面与线性模型类似。它预计一个或多个解释变量对因变量的影响。混合模型的输入将为解释值列表，它们的成果大小的估计值和置信区间，每种成果的p值以及至多一种模型拟合水平的度量。当您有一个变量将数据样本形容为能够收集的数据的子集时，应该应用混合模型而不是简略的线性模型。 让咱们看一下正在钻研的黄蜂亲属辨认数据。 str(data)## 'data.frame': 84 obs. of  6 variables:##  $ Test.ID   : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...##  $ Observer  : Factor w/ 4 levels "Charles","Michelle",..: 1 4 2 4 1 3 2 2 1 2 ...##  $ Relation  : Factor w/ 2 levels "Same","Stranger": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...##  $ Aggression: int  4 1 15 2 1 0 2 0 3 10 ...##  $ Tolerance : int  4 34 14 31 4 13 7 6 13 15 ...##  $ Season    : Factor w/ 2 levels "Early","Late": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...我感兴趣的因变量是攻击性和宽容度。侵略性是指六十分钟内的攻击行为次数。宽容是指六十分钟内的宽容行为数量。我对关系（无论黄蜂来自雷同还是不同的菌落）和节令（菌落周期的晚期或早期）对这些因变量的影响感兴趣。这些影响是“固定的”，因为无论我在何处，如何采样或采样了多少只黄蜂，我在雷同变量中仍将具备雷同的程度：雷同的菌落与不同的菌落，以及早季与晚季。 然而，还有两个其余变量在样本之间不会放弃固定。如果我在不同的年份进行采样，那么观察者的程度会有所不同。样品之间的测试ID也会有所不同，因为我总是能够重新安排哪些黄蜂参加每个试验试验。每个试验都是我过后收集的黄蜂的惟一子样本。如果我可能独自测试黄蜂，并且如果所有察看都对所有互动进行了评分，那么我将不会有任何随机效应。然而，相同，我的数据原本就是“块状”的，随机效应形容了这种块状性。 在持续之前，您还须要思考随机成果的构造。您的随机成果是嵌套还是穿插？在我的钻研中，随机效应是 _嵌套的_，因为每个观察者记录了肯定数量的试，并且没有两个观察者记录了雷同的试验，因而Test.ID嵌套在Observer中。然而说我收集了五个不同遗传谱系中的黄蜂。“遗传学”的随机效应与察看无关。它将与其余两个随机效应_穿插_。因而，这种随机效应将 与其余效应 _穿插_。 视频线性混合效应模型LMM,Linear Mixed和R语言实现 **，时长12:13 2.哪种概率分布最适宜您的数据？假如您已决定要运行混合模型。接下来要做的是找到最适宜您数据的概率分布。有很多测试方法。请留神，负二项式和伽马散布只能解决负数，而泊松散布只能解决正整数。二项分布和泊松散布与其余散布不同，因为它们是离散的而不是间断的，这意味着它们能够量化不同的，可数的事件或这些事件的概率。当初让咱们为我的Aggression变量找到一个适合的散布。 require(car)## 正在加载所需的包: carrequire(MASS)# 必须为非零的散布qqp(Aggression, "norm") # lnorm 示意对数正态qqp(Aggression, "lnorm") # qqp须要预计负二项式，泊松和伽玛散布的参数。您能够应用fitdistr函数生成估算值。保留输入并提取每个参数的估计值，如下所示。fitdistr(rAggression, "Negative Binomial") qqp(Aggressio, "pois", estimate) fitdistr(Aggression.t, "gamma") 查看我应用qqp生成的图。y轴示意观测值，x轴示意通过散布建模的分位数。红色实线示意现实散布拟合，红色虚线示意现实散布拟合的置信区间。您想抉择最大的观测值落在虚线之间的散布。在这种状况下，这就是对数正态分布，其中只有一个观测值落在虚线之外。当初，我能够尝试拟合模型。 点击题目查阅往期内容 R语言用Rshiny摸索lme4狭义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM） 左右滑动查看更多 01 02 03 04 3.如何将混合模型拟合到您的数据3a.如果您的数据是正态分布的首先，请留神：如果您的数据最适宜对数正态分布， 请不要对其进行_变换_。 因为变换使模型后果的解释更加艰难。 如果数据呈正态分布，则能够应用线性混合模型（LMM）。该函数的第一个参数是一个公式，模式为y〜x1 + x2 ...等，其中y是因变量，而x1，x2等是解释变量。穿插随机效应的模式为（1 | r1）+（1 | r2）...，而嵌套随机效应的模式为（1 | r1 / r2）。 在这里，您能够指定混合模型将应用最大似然还是受限最大似然来预计参数。如果您的随机效应是嵌套的，或者只有一个随机效应，并且您的数据是均衡的（即，每个因子组中的样本量类似），则将REML设置为FALSE，因为您能够应用最大似然率。如果穿插了随机成果，请不要设置REML参数，因为无论如何它默认为TRUE。 为了防止这所有看起来太形象，让咱们尝试一些数据。咱们将无关八哥歌曲钻研的一些数据。在这项钻研中，咱们对雄性和雌性八哥歌曲之间的差别以及社会位置，不同的鸟类的歌唱是否不同感兴趣。咱们的随机效应是社会群体。歌曲的均匀音高合乎正态概率分布。 str(starlings)## 'data.frame': 28 obs. of  5 variables:##  $ Individual : Factor w/ 28 levels "B-40917","B-41205",..: 4 5 6 15 3 16 8 13 20 14 ...##  $ Sex        : Factor w/ 2 levels "F","M": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 ...##  $ Group      : Factor w/ 5 levels "DRT1","MRC1",..: 2 5 5 4 4 4 4 4 4 4 ...##  $ Social.Rank: Factor w/ 2 levels "Breeder","Helper": 2 1 1 1 2 2 2 2 1 2 ...##  $ Mean.Pitch : num  2911 2978 3313 3268 3312 ...summary(lmm)## Linear mixed model fit by maximum likelihood  ['lmerMod']## Formula: Mean.Pitch ~ Sex + Social.Rank + (1 | Group)##    Data: starlings## ##      AIC      BIC   logLik deviance df.resid ##    389.3    396.0   -189.7    379.3       23 ## ## Scaled residuals: ##     Min      1Q  Median      3Q     Max ## -2.0559 -0.6272  0.0402  0.5801  2.0110 ## ## Random effects:##  Groups   Name        Variance Std.Dev.##  Group    (Intercept)     0      0     ##  Residual             44804    212     ## Number of obs: 28, groups: Group, 5## ## Fixed effects:##                   Estimate Std. Error t value## (Intercept)         3099.0       82.2    37.7## SexM                  51.7       81.3     0.6## Social.RankHelper    -45.0       82.4    -0.5## ## Correlation of Fixed Effects:##             (Intr) SexM  ## SexM        -0.630       ## Scl.RnkHlpr -0.668  0.106让咱们看看后果。首先，咱们取得一些模型拟合的度量，包含AIC，BIC，对数似然度和偏差。而后咱们失去由随机效应解释的方差预计。这个数字很重要，因为如果它与零没有区别，那么您的随机效应可能并不重要，您能够持续进行惯例的线性模型建设。接下来，咱们将对固定效应进行估算，带有标准误差。这些信息可能足以满足您的需要。一些期刊将这些模型的后果报告为带有置信区间的效应大小。当然，当我查看固定效应估算值时，我曾经能够看出，性别和社会位置之间的均匀音高没有差别。然而有些期刊心愿您报告p值。 如果您想要一些p值，则须要应用Anova函数。 ## Analysis of Deviance Table (Type II Wald chisquare tests)## ## Response: Mean.Pitch##             Chisq Df Pr(>Chisq)## Sex           0.4  1       0.52## Social.Rank   0.3  1       0.58Anova函数进行了Wald测验，该测验通知咱们咱们对性别和社会位置对音高的影响的预计p值。 拟合线性混合模型时，可能会遇到一种简单状况。R可能会有“无奈收敛”谬误，通常将其表述为“没有收敛就达到了迭代限度”。这意味着您的模型有太多因素，样本量不够大，无奈拟合。而后，您应该做的是从模型中删除固定成果和随机成果，而后进行比拟以找出最合适的成果。一次删除固定成果和随机成果。放弃固定成果不变，并一次删除一个随机成果，而后找出最合适的成果。而后放弃随机成果不变，并一次删除固定成果。在这里，我只有一种随机成果， anova(noranklmm, nosexlmm, nofixedlmm)## Data: starlings## Models:## nofixedlmm: Mean.Pitch ~ 1 + (1 | Group)## noranklmm: Mean.Pitch ~ Sex + (1 | Group)## nosexlmm: Mean.Pitch ~ Social.Rank + (1 | Group)##            Df AIC BIC logLik deviance Chisq Chi Df Pr(>Chisq)## nofixedlmm  3 386 390   -190      380                        ## noranklmm   4 388 393   -190      380  0.48      1       0.49## nosexlmm    4 388 393   -190      380  0.00      0       1.00请留神，该方差分析函数与咱们用来评估模型中固定成果的重要性的方差分析函数不同。方差分析函数用于比拟模型。p值表明模型之间没有显著的重要差别。咱们还能够比拟AIC值，请留神，具备最低AIC值的模型是齐全没有固定影响的模型，这合乎咱们的了解，即性别和社会位置对歌曲的音调没有影响。无论采纳哪种办法，请务必在稿件中报告用于抉择最佳模型的p值或AIC值。 3b.如果您的数据不是正态分布的您会看到，用于预计模型中影响大小的REML和最大似然法做出了不适用于数据的正态假如，因而您必须应用其余办法进行参数估计。问题在于，存在许多代替的估算办法，每种估算办法都应用不同的R包运行，并且很难确定哪种办法适合。 首先，咱们须要测试是否能够应用惩办拟似然（PQL）。PQL是一种灵便的技术，能够解决非正常数据，不平衡设计和穿插随机效应。然而，如果您的因变量合乎离散计数散布（例如泊松或二项式）且均值小于5，或者您的因变量为二元变量，则会产生偏差预计。 Aggression变量适宜对数正态分布，该散布不是离散散布。这意味着咱们能够持续应用PQL办法。然而在持续之前，让咱们回到转变为正态的问题。 将散布设置为对数正态，咱们将族设置为高斯，并将链接设置为log。 ##     lmListsummary(PQL)## Linear mixed-effects model fit by maximum likelihood##  Data: recog ##   AIC BIC logLik##    NA  NA     NA## ## Random effects:##  Formula: ~1 | Observer##         (Intercept)## StdDev:      0.3312## ##  Formula: ~1 | Test.ID %in% Observer##         (Intercept) Residual## StdDev:      0.5295    7.128## ## Variance function:##  Structure: fixed weights##  Formula: ~invwt ## Fixed effects: Aggression.t ~ Relation + Season ##                   Value Std.Error DF t-value p-value## (Intercept)       1.033    0.5233 55   1.974  0.0535## RelationStranger  1.210    0.4674 55   2.589  0.0123## SeasonLate       -1.333    0.5983 23  -2.228  0.0359##  Correlation: ##                  (Intr) RltnSt## RelationStranger -0.855       ## SeasonLate       -0.123  0.000## ## Standardized Within-Group Residuals:##      Min       Q1      Med       Q3      Max ## -4.86916 -0.29958 -0.08012  0.14280  5.93336 ## ## Number of Observations: 84## Number of Groups: ##              Observer Test.ID %in% Observer ##                     4                    28该模型表明节令对侵略性有影响，也就是说，在菌落周期前期收集的黄蜂比晚期收集的黄蜂侵略性小。这也表明黄蜂之间的关系有影响。他们绝对于巢友更可能对陌生人有侵略性。我将这些统计数据与估计值，规范误，t值和p值一起报告。 那么，如果您的因变量的平均值小于5，或者您有一个二元因变量，而您不能应用PQL，该怎么办？在这里，您能够应用两种抉择：拉普拉斯（Laplace）近似 和马尔可夫链蒙特卡罗算法（MCMC）。拉普拉斯近似值最多能够解决3个随机成果。除此之外，您还必须应用MCMC。 让咱们从一个能够应用拉普拉斯迫近的例子开始。咱们将应用学生在学校的学习状况的数据。出于本示例的目标，我将仅将数据子集化为几个感兴趣的变量，并将“ repeatgr”变量简化为二元因变量。 str(bdf)## 'data.frame': 2287 obs. of  4 variables:##  $ schoolNR: Factor w/ 131 levels "1","2","10","12",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...##  $ Minority: Factor w/ 2 levels "N","Y": 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 ...##  $ ses     : num  23 10 15 23 10 10 23 10 13 15 ...##  $ repeatgr: Factor w/ 3 levels "0","1","2": 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 ...假如咱们要找出是否属于少数民族和社会经济位置会影响学生复读问题的可能性。咱们的因变量是“ repeatgr”，批示学生是否反复了问题。多数族身份是二元Y / N类别，社会经济位置由“ ses”示意，其数字范畴为10至50，其中50是最富裕的。咱们的随机因素是“ schoolNR”，它代表从中采样学生的学校。因为因变量是二元的，所以咱们须要具备二项式散布的狭义线性混合模型，并且因为咱们的随机效应少于五个，因而能够应用Laplace近似 。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22262最近咱们被客户要求撰写对于心脏病数据的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在探讨分类时，咱们常常剖析二维数据（一个自变量，一个因变量） 但在理论生存中，有更多的察看值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加简单的可视化。 数据咱们应用心脏病数据 （ 查看文末理解数据获取形式 ） ，预测急诊病人的心肌梗死，蕴含变量： 心脏指数心搏量指数舒张压肺动脉压心室压力肺阻力是否存活 其中咱们有急诊室的察看后果，对于心肌梗塞，咱们想理解谁存活下来了，以失去一个预测模型。然而在运行一些分类器之前，咱们先把咱们的数据可视化。 主成分PCA因为咱们有7个解释变量和咱们的因变量（生存或死亡），咱们能够去做一个PCA。 acp=PCA(X) 增加死亡生存变量，就把它当作数字0，1变量。 点击题目查阅往期内容 数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 左右滑动查看更多 01 02 03 04  是否存活= 是否存活=="存活")*1 后果不错，咱们看到因变量与局部自变量是同向的。也能够可视化样本和类别 plot(cp  ) 咱们能够在这里推导出一个不错的分类器。至多，在前两个成分上投影时，咱们能够看到咱们的类别。 当初，咱们不能在前两个主成分上失去一个分类器并将其可视化吗？   因为PCA是简略的基于正交投影的，所以咱们能够（这里的数据是标准化的）。给定前两个重量立体上的两个坐标，给定咱们的变换矩阵、归一化重量和一个分类器（这里是基于逻辑回归），咱们能够回到原始空间，并对新数据进行分类。 PCA(X,ncp=ncol(X))function(d1,d2,Mat,reg){  z=Mat %*% c(d1,d2,rep(0,ncol(X)-2))  newd=data.frame(t(z*s+m))pred(reg, newd  } 逻辑回归当初思考一个逻辑回归。只是为了简化（去掉非显著变量），咱们应用一个逐步回归的程序来简化模型。 reg_tot=step(glm(是否存活~. ,family=binomial)) 可视化等概率线(如集体有50%的生存机会)应用以下 xgrid=seq(-5,5,length=25 )ygrid=seq(-5,5,length=25 )zgrid=ter(xgrid,ygrid,p)而后，咱们在之前的图形上增加一条等高线 PCA(data,quali.sup=8 )contour( zgrid ) 后果不差，但咱们应该能够做得更好。如果咱们把所有的变量都保留在这里（即便它们不重要），会怎么样呢？  glm(是否存活~.,             family=binomial) contour(xgrid,ygrid,zgrid ) 在现实生活中，要想真正说出咱们的分类器的一些相干信息，咱们应该在观测值的一个子集上拟合咱们的模型，而后在另一个子集上测试它。在这里，咱们的指标更多的是在某个投影空间上失去一个函数来可视化咱们的分类。 决策树默认分类树 > plot( re,type=4,extra=6) 咱们能够在此更改选项，例如每个节点的最小察看数 rpart(factor(是否存活)~ ,+       control=rpart.control(minsplit=10)) 或者  rpart( +        control=rpart.control(minsplit=5)) 要将该分类可视化，取得前两个成分的投影 > p=function(d1,d2) pred2(d1,d2 )> zgrid=Outer(xgrid,ygrid,p) PCA(  quali.sup=8,graph=TRUE)> image(xgrid,ygrid,zgrid )> contour(xgrid,ygrid,zgrid,add=TRUE,levels=.5) 也能够思考这种状况  rpart( control=rpart.control(minsplit=5)) 最初，咱们还能够生成更多的树，通过采样取得。这就是bagging的概念：咱们boostrap 观测值，成长一些树，而后，咱们将预测值进行汇总。在网格上  > for(i in 1:1200){+ indice = sample(1:nrow(MYOCARDE), + arbre_b = rpart(factor(是否存活)~.,+}>Zgrid = Z/1200可视化 最初，能够应用随机森林算法。 > fore= randomForest(factor(是否存活)~.,> pF=function(d1,d2) pred2(d1,d2,Minv,fore)> zgridF=Outer(xgrid,ygrid,pF)PCA(data,.sup=8,graph=TRUE)> image(xgrid,ygrid,Zgrid,add=TRUE,> contour(xgrid,ygrid,zgridF, 点击题目查阅往期内容 R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化剖析案例报告 R语言惩办logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量抉择的分类模型案例 R语言有RStan的多维验证性因子分析（CFA） 主成分剖析(PCA)原理及R语言实现及剖析实例 R语言无监督学习：PCA主成分剖析可视化 R语言应用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归 R语言多元Logistic逻辑回归 利用案例 R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归利用剖析 R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 R语言基于树的办法：决策树，随机森林，Bagging，加强树 spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票 R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现 python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者 matlab应用分位数随机森林（QRF）回归树检测异样值 基于随机森林、svm、CNN机器学习的风控欺诈辨认模型 R语言惩办logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量抉择的分类模型案例 R语言用规范最小二乘OLS，狭义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类 ...

随着企业数据规模的大幅增长，如何利用数据、充沛开掘数据价值，服务于企业经营治理成为当下企业数字化转型的要害。 如何开掘数据价值？企业须要一步步实现数据价值链条的多个环节，如数据集成、数据治理、数据建模、数据分析、数据服务、数据利用等，能力将数据转换为洞察和决策。 以后企业在实现数据价值链的过程中积攒了多种工具和流程。工具和流程的繁琐反而成为企业数据价值进一步利用的妨碍。一方面工具的扩散使得企业赋能业务场景时，难以施展协同作用，多种工具待整合与集成。另一方面工具的技术性较强，当企业发展数据平民化时，业务人员面临较高的技术门槛。 数据迷信强调从数据到信息、从信息到常识、从常识到决策的数据价值转换。而具备全栈技术和工具的数据迷信平台，不仅一站式集成多种数据价值实现能力，还反对数据工程师、数据科学家、数据分析师以及一线业务人员便捷、灵便地应用数据并赋能业务，正成为企业数字化转型的重要伎俩。 百分点科技是一家提供数据迷信工具的技术厂商。回顾百分点科技的成长史，为更好地服务企业客户，百分点科技继续更新本身能力，从大数据全栈技术到认知智能技术，从场景化剖析洞察技术到数据智能利用，百分点科技逐步具备欠缺的数据科学技术和工具，联合13年行业服务教训积淀，能为客户提供端到端解决方案。2022年，百分点科技正式提出“数据迷信根底平台及数据智能利用提供商”的定位，通过数据迷信根底平台服务客户，帮忙客户买通数据价值链，赋能业务场景。 近期，爱剖析专访了百分点科技CTO刘译璟博士和百分点数据迷信研究院院长杜晓梦博士，就市场对数据迷信工具的需要变动、数据迷信畛域技术新趋势、百分点数据迷信平台产品特点以及利用场景等问题开展了探讨。 刘译璟百分点科技 CTO，北京大学利用数据业余博士，率领团队搭建了百分点科技大数据和人工智能技术体系以及产品体系，翻新提出海量简单数据处理架构、多源异构数据的结构化和交融、基于常识图谱的加强剖析及交互等翻新技术办法，成绩间断3次荣获“北京市科学技术奖”。 杜晓梦百分点数据迷信研究院院长，北京大学营销模型业余博士，2018年北京市“科技新星”。特长于跨学科数据迷信建模、消费者行为预测、互联网广告剖析、社会媒体营销、归因模型、散失预警模型、社会网络分析等。 百分点科技察看到，市场中对数据迷信平台的需要正在产生演变，定位于繁多工具的数据迷信平台曾经不能满足客户需要，客户更强调诸如端到端的解决方案、全栈技术和工具的笼罩，以及具备行业利用迭代性能等价值。同时，杜晓梦也强调，不同的行业因数字化过程不同，对数据迷信平台的需要侧重点不同，企业在抉择数据迷信平台技术厂商时应依据本身需要和将来布局进行综合考量。 01 市场对数据迷信平台需要降级：从繁多工具向全栈工具、从工具向价值的演变 爱剖析：市场对数据迷信的定义不一，在这样的背景下，百分点科技定位数据迷信根底平台提供商，如何定义数据迷信？ 刘译璟：不同的厂商或机构对数据迷信的定义有宽有窄，如Gartner对数据迷信的定义会更强调机器学习、强调数据建模。百分点科技对数据迷信的定义更宽泛，这有两方面起因： 一方面，科研界对数据迷信的定义以提倡狭义数据价值为主。从2016年起，我国各大高校陆续呈现了大数据技术和数据迷信这样一个业余，这个学科穿插了数据、统计、计算机、人工智能等等，是一个综合性的学科。数据迷信的指标是实现对事实世界的认知与操控，通过数据了解、认知事实世界，并将数据转变成对事实世界的一种决策或者口头的能力。 依据支流高校教材对数据迷信的定义，数据迷信整体钻研的是数据价值链的实现，包含数据的采集、汇聚、存储、治理、解决、计算、剖析以及利用等全过程数据价值的开发与增值。数据价值链的实现能实现从数据到信息、从信息到常识、从常识到决策的转换，最终实现数据价值开释。 另一方面，数据分析和AI技术也正在深度交融，典型的案例是Databricks和Snowflake。来自FIRSTMARK的马特·图尔克在《2021年机器学习、人工智能和数据（MAD）全景图》中说到：Databricks一开始以数据湖和非结构化数据处理为主，当初开始减少数据仓库以及BI能力；而Snowflake最后以数据仓库为主，当初致力扩大数据湖和AI能力。两家公司的指标都是倒退成“万物数据中心”，即存储所有的数据，无论是结构化数据还是非结构化数据，并运行所有数据分析，无论是BI的历史性剖析还是AI预测性剖析。咱们发现，大数据、机器学习、AI、BI、数据湖和数据仓库，这些技术必然会深度交融，造成你中有我、我中有你的场面。 整体来说，百分点科技对数据迷信的定义与科研界保持一致，比单纯机器学习平台、数据治理的领域更宽泛。爱剖析：近年来，客户侧对数据迷信平台的需要正产生怎么的变动？ 杜晓梦：数据科学技术倒退突飞猛进，同时行业对数据迷信工具平台的需要也在继续变动，百分点科技基于多年的服务教训察看到三个显著变动： 第一个变动是客户更强调端到端的价值提供，尤其须要联合业务场景产生价值，而不再是强调工具。如客户关注的是基于数据迷信平台，通过数据的采集、剖析、加工、建模后，最终到业务场景中能产生什么价值？不同行业的不同企业怎么利用数据迷信平台去赋能生产、销售、营销、客服等不同的业务部门产生价值？客户对数据迷信平台的需要正走向深水区。 百分点科技察看到的第二个变动是，客户对数据迷信平台的要求是全栈技术和多样化工具的笼罩，而不是繁多工具的零散出现。企业在整个数字化过程中，在不同阶段会采纳不同的工具，并逐步积攒了丰盛的工具集，而企业面临的问题是如何将零散的工具集成、协同发挥作用，即心愿数据迷信平台有一套残缺的Toolkit，面对不同的场景问题，都能找到相应的工具去解决，平台工具需具备高集成性和高协同性。 第三个变动是，数据迷信平台应能联合行业、企业的具体业务知识构建利用，且利用能继续迭代和自学习，疾速适应业务变动。数据迷信平台最开始产生的时候更偏差于通用性工具，随着利用的推广，不同的企业在应用数据迷信平台的过程中，将具备行业个性或是企业个性的具体业务场景常识积淀到平台中，使得不同行业或是不同企业的数据迷信平台越来越个性化。比方应急治理和批发快消的数据迷信平台，在通过长期的业务场景常识积淀后，差异性会越来越大。 常识的积淀是要害。百分点数据迷信根底平台具备残缺的常识生产性能，包含常识的生成、常识的治理、常识的积淀、常识的利用等。百分点科技基于对行业常识的积攒，可能疾速帮忙企业搭建起个性化的（企业须要的）指标库、标签库或者数据利用，以便更好的反馈业务需要。 这也是百分点科技在所服务的外围行业中具备竞争壁垒的重要起因。一方面百分点科技具备先进的技术；另外一方面，百分点科技通过在细分行业多年的服务教训，对业务逻辑具备粗浅认知，积攒了深厚的行业常识。 爱剖析：目前在数据迷信平台的利用中有哪些值得关注的技术新趋势？ 杜晓梦：百分点科技察看到三个显著的趋势： 第一个趋势是多模态数据交融，尤其是将NLP、图像识别等技术和结构化数据分析技术相结合，来实现多模态数据交融。传统的数据迷信平台以解决二维表构造的结构化数据为主，更多的是基于统计学的形容和模型进行剖析。而且过来对于非结构化数据的剖析是独立进行的，极少与结构化数据交融。 将来，企业把握的数据将会有很大一部分是非结构化数据、半结构化数据，如文档、图片、视频、语音等，针对不同状态数据的交融剖析将会越来越广泛。这就要求将来的数据迷信平台需具备解决和剖析多模态数据以及基于交融数据构建智能利用的能力。 第二个趋势是剖析流程自动化（APA），即通过数据和模型赋能全员，让业务更加量化、自动化。APA中波及到场景模型的嵌入和算子化。随着数据迷信平台的性能越来越流程化、自动化，数据和模型将赋能给企业全员，不仅仅限于数据科学家，将来，经营人员、销售人员、市场人员等都将自在地应用平台上不同的性能去做数据分析和开掘。与此同时，平台不须要业务人员通过写代码建模，而是将模型算子化后嵌入平台，只有业务人员进行简略的输出，平台就能输入后果。 百分点数据迷信根底平台有大量模型，如有以线性回归方程、随机森林为代表的Meta元模型，也有场景化的模型诸如异样剖析、指标加权等。尤其针对场景化模型，百分点科技在长期服务不同行业或企业的过程中，对业务场景需要的理解继续加深，基于此能力将场景化模型内嵌在数据迷信根底平台上，赋能数据工程师、商业分析师、数据科学家乃至企业全员。APA也符合公民数据科学家的概念，APA将通过松软的数据、模型和剖析撑持业务各环节决策，使业务更加量化、决策更加迷信。 第三个趋势是更高的互动性，联合AR、VR与NLP技术，通过自然语言的交互，人和平台之间的沟通互动将继续加强，并且更天然、更晦涩。百分点数据迷信根底平台曾经具备了较高互动性，如通过自然语言发问的形式调取数据或图表。将来，企业的数据迷信平台将以虚构员工的模式呈现，可能更天然地与员工进行互动。 02 百分点科技定位数据迷信根底平台，提供狭义数据价值 爱剖析：请介绍百分点数据迷信根底平台产品的布局逻辑？ 刘译璟：百分点科技基于对市场的了解，将大数据市场划分为三个层级：底层是计算存储基础设施，包含各种数据库、中间件以及资源调度、运维、平安等工具集成；中间层即数据迷信通用工具层，具备数据价值实现共性能力，撑持从数据集成、数据治理、数据建模、数据分析到数据服务的残缺数据价值链条，实现数据增值；下层是各种场景化的数据利用。 图1: 大数据市场三个层级 图2: 百分点数据迷信根底平台性能架构 百分点数据迷信根底平台位于中间层，蕴含BD-OS数据交融治理、ModelingWorks数据建模和常识生产、KnowledgeHub常识利用三局部。三者共享对立的数据存储和计算的基础设施。 数据交融治理解决数据到信息的转换问题。数据集成到对立的存储设施中，通过数据治理晋升数据品质，为数据建模做好筹备。其中也会做最传统的数仓建模。 数据建模和常识生产解决的是从信息到常识转换的问题。数据实现治理后，成为建模的输出，通过数据建模转变成业务知识。依据百分点科技的实践经验来看，业内目前次要有三种类型的常识表现形式：第一种是指标，指标在企业中的利用十分宽泛；第二种是标签，如用户画像、商品画像等；第三种是常识图谱，能够囊括前两种，表达能力更强，也更简单。三种模式的常识都须要依靠机器学习模型来构建。 常识利用解决的是从常识到决策转换的问题。百分点数据迷信根底平台的常识利用目前以剖析类的利用为主，提供了三种模式。第一种是搜寻，为结构化数据，以及非结构化数据如图片、标签、图谱等，提供对立的搜寻入口。此外，也包含局部问答类型、举荐类型的利用。第二种是BI剖析，尤其具备BI加强剖析能力。第三种次要依靠常识图谱，蕴含实体剖析、关联剖析、时空剖析等性能，对常识的要求最高。 爱剖析：百分点数据迷信根底平台的指标客群是哪些？企业在应用数据迷信根底平台时，是否有共性需要？ 杜晓梦：百分点科技的指标客群是数据工程师、数据科学家和数据分析师等数据相干岗位人群。不同的岗位在应用数据迷信根底平台时偏重的性能不同。数据工程师偏重数据的采集、多元异构数据的存储、数仓的建模、数据治理这些性能。数据科学家更关注模型的构建，包含数据的预处理、模型构建、模型优化等偏数据挖掘的性能。数据分析师更偏差于和常识利用相结合，应用搜寻、举荐、数据可视化等性能。 百分点科技在服务不同行业客户的过程中，发现不同行业的客户应用数据迷信根底平台时广泛有四个共性的指标： 第一个指标是实现数据交融治理，打造高质量数据资产。这个指标由数据工程师实现，通过汇总企业外部所有数据，实现数据的买通、品质的盘点以及资产的构建。 第二个指标是构建智能化的工具能力，提供高效洞察与决策撑持。这个次要是数据科学家在做，通过机器学习、常识的构建等系列工具，为营销、市场、生产、设计、物流等不同业务部门提供决策撑持。 此外还有两个指标，别离是全方位晋升数据利用能力、深入数据与业务的交融并造成高效的经营能力。这两个指标是由数据分析师或商业分析师与业务人员合作实现。由业务人员提供征询，数据分析师联合具体的业务特色，实现利用的自动化迭代。 爱剖析：百分点科技服务的外围行业有哪些？不同行业对数据迷信平台的需要有哪些共同点和差别点？ 杜晓梦：百分点科技目前外围服务行业包涵三大板块：数字产业、公共安全和智慧政务。数字产业包含批发、快消、房地产、汽车、融媒体等；公共安全包含智慧公安、应急治理等；智慧政务包含数字城市、生态环境、营商环境、智慧统计等。 实际上，这三个板块对数据迷信根底平台的性能需要各有偏重。而造成客户需要差别的次要起因有两个：一方面，不同行业的数字化水平停顿不一，技术水平参差不齐，比方数字产业的数字化程度较高，对于具体的业务场景的价值关注度更高，即能通过工具、通过数据分析产生怎么的场景价值、帮忙企业产生哪些决策、终端决策带来怎么的量化价值等；第二个起因是客户对于工具和服务有不同的要求，局部数字化程度较高的企业对于工具的要求也较高，心愿企业的员工可能轻松灵便的操控工具，而数字化程度个别的组织机构，因为人员的技术能力或数据管理程度绝对无限，仅工具不能满足需要，更偏向工具加服务的模式，要求技术公司的服务人员能基于工具，联合客户的场景提供决策辅助反对等服务。 总结来看，数字产业中各行业数字化程度、技术了解绝对当先，更重视工具的操作性、更关注业务场景价值。政府行业器重数据资产积淀。省、市、区、县等各级政府单位进行的数据凋谢、数据云平台以及数据底座建设等，都是一直地积淀和优化数据资产、晋升数据资产治理能力的过程。政府的数据极具价值，具备将数据凋谢给社会，促成数字红利的开释、深入数字经济倒退的需要，更须要将已有的数据资产盘点分明。而政府的数据复杂性较高，须要破费大量精力构建数字化底座，因而政府十分重视数据资产的治理。百分点数据迷信根底平台上的数据采集、数据交融、数据治理等性能，是政府单位十分看重的局部。 公共安全畛域器重多模态异构数据的利用。如在公安部门中，常须要进行海量的、多模态数据的交融剖析。公安部门的数据除结构化数据外，还有大量的诸如人脸、声纹、视频等非结构化数据，同时数据规模较大，因而对多模态数据的剖析要求十分高。除公安部门外，百分点科技也在帮应急治理部门构建基于常识图谱的智慧应急利用。 爱剖析：百分点科技在数据迷信市场中的竞争劣势体现在哪些方面？ 杜晓梦：次要有三个方面。首先百分点科技具备欠缺的数据迷信工具集。百分点科技将数据迷信价值链条上笼罩的工具都集成到对立的平台中，包含数据采集、数据存储、数据治理、数据分析及开掘、常识构建、常识利用、数据可视化全流程。这也是百分点科技比拟独特的定位。 其次，百分点科技偏向于提供端到端的解决方案，而不是繁多的工具。企业客户经常不具备残缺的数据团队，如缺失数据工程师或数据科学家，又或者技术人员不足工具应用教训。因而，客户在抉择数据迷信平台时，抉择的不仅仅是工具，工具解决不了问题。而百分点科技能提供端到端的解决方案，尤其我的项目团队包含业务专家、数据工程师、数据科学家，为客户提供征询、服务以及经营反对，协同客户的人员一起，将数据和工具积淀到场景中，让客户晓得工具如何应用，最终带来场景化价值。 最初，百分点科技积攒了13年的行业教训，尤其在重点行业积淀了大量的行业常识。一方面体现在百分点科技的业务人员具备行业专业知识和能力，另一方面，百分点科技也将积攒的行业常识积淀到数据迷信根底平台上，比方在KnowledgeHub中，有常识图谱的构建、指标体系的治理、标签的治理等。咱们认为丰盛的行业教训和常识也是市场竞争中的重要壁垒。 爱剖析：客户在面临泛滥技术厂商时，应该如何选型？ 杜晓梦：行业中有泛滥技术厂商，包含云厂商、偏重大数据平台的厂商，以及像百分点科技这样并重数据分析和利用的厂商等，客户在抉择的时候须要联合本身需要进行考量。若客户曾经上云，且业务问题比拟标准化，从IT标准化和产品的应用习惯登程，能够思考云大厂；若客户偏重于底层存储和计算能力构建，能够思考平台型厂商；若客户的数据集成、数据开发要求较高，业务场景简单且须要价值量化，同时要求大量的服务和征询，能够抉择偏重数据分析和利用能力的厂商。

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24973最近咱们被客户要求撰写对于心脏病的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 世界卫生组织预计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其余发达国家，一半的死亡是因为心血管疾病 简介心血管疾病的晚期预后能够帮忙决定扭转高危患者的生存形式，从而缩小并发症。本钻研旨在查明心脏病最相干/危险因素，并应用机器学习预测总体危险。 数据筹备 起源该数据集来自对居民正在进行的心血管钻研。分类指标是预测患者将来是否有 10 年患冠心病 (CHD) 的危险。数据集提供了患者的信息。它包含超过 4,000 条记录和 15 个属性。 变量每个属性都是一个潜在的危险因素。有人口、行为和医疗危险因素。 人口统计： • 性别：男性或女性（标量） • 年龄：患者年龄；（间断 - 只管记录的年龄已被截断为整数，但年龄的概念是间断的） 行为 • 以后吸烟者：患者是否是以后吸烟者（标量） • 每天吸烟数：此人一天内均匀吸烟的香烟数量。（能够认为是间断的，因为一个人能够领有任意数量的香烟，甚至半支香烟。） • BP Meds：患者是否服用降压药（标量） •中风：患者之前是否有中风（标量） •  Hyp：患者是否患有高血压（标量） • 糖尿病：患者是否患有糖尿病（标量） • Tot Chol：总胆固醇程度（间断） • Sys BP：收缩压（间断） • Dia BP：舒张压（间断） • BMI：体重指数（间断） • 心率：心率（间断 - 在医学钻研中，心率等变量尽管实际上是离散的，但因为存在大量可能值而被认为是间断的。） • 葡萄糖：葡萄糖程度（间断） 预测变量（指标） • 10 年患冠心病 CHD 的危险（二元：“1”示意“是”，“0”示意“否”） 心脏病预测# 获取数据rdaa <- read.csv（门路）# 这边能够思考减少变量收缩压与舒张压之差、形容收缩压、舒张压与高血压等级的变量# 看数据结构str(ata) # 思考减少变量bplevelraw_data <- sqldf# 对变量类别进行辨别ra_da <- mapstr(ra_da ) 数据预处理查看和解决缺失值 # 这里咱们应用mice包进行缺失值解决aggr matplot 点击题目查阅往期内容 R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 左右滑动查看更多 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=2655最近咱们被客户要求撰写对于偏最小二乘回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 此示例显示如何在matlab中利用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并探讨这两种办法的有效性 当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因变量建模的办法，并且这些预测变量高度相干或甚至共线性。两种办法都将新的预测变量（称为成分）构建为原始预测变量的线性组合，但它们以不同的形式结构这些成分。PCR创立成分来解释预测变量中察看到的变异性，而基本不思考因变量。另一方面，PLSR的确将因变量思考在内，因而通常会导致模型可能应用更少的成分来适应因变量。 加载数据加载包含401个波长的60个汽油样品的光谱强度及其辛烷值的数据集。 set(gcf,'DefaultAxesColorOrder',jet(60));xlabel('Wavelt Inde'); ylabel('Oct'); axis('tiht');grid on 点击题目查阅往期内容 [](http://mp.weixin.qq.com/s?__b...)Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量抉择 左右滑动查看更多 01 02 03 04 应用两个拟合数据使PLSR模型拟合10个PLS成分和一个因变量。 为了充沛拟合数据，可能须要十个成分，但能够应用此拟合的诊断来抉择具备更少成分的更简略模型。例如，抉择成分数量的一种疾速办法是将因变量中解释的方差百分比绘制为成分数量的函数。 在实践中，在抉择成分数量时可能须要更加审慎。例如，穿插验证是一种宽泛应用的办法，稍后将在本示例中进行阐明。目前，上图显示具备两个成分的PLSR解释了察看到的大部分方差y。计算双组分模型的拟合因变量。 接下来，拟合具备两个次要成分的PCR模型。第一步是X应用该pca函数执行主成分剖析，并保留两个主成分。而后，PCR只是这两个成分的因变量的线性回归。当变量具备十分不同的可变性时，通常首先通过其标准偏差来标准每个变量。 从某种意义上说，上图中的比拟并不合理 - 通过观察双组分PLSR模型预测因变量的水平来抉择成分数（两个），并且没有阐明为什么PCR模型应该限度雷同数量的成分。然而，应用雷同数量的成分，PLSR做得更好。实际上，察看上图中拟合值的程度散布，应用两个重量的PCR简直不比应用常数模型好。回归的r方值证实了这一点。 比拟两种模型的预测能力的另一种办法是在两种状况下将因变量绘制成两个预测变量。 如果不能以交互方式旋转图形，有点难以看到，但下面的PLSR图显示了严密扩散在立体上的点。另一方面，上面的PCR图显示点简直没有线性关系。 请留神，只管两个PLS成分是察看到的更好的预测因子，但下图显示它们解释的方差比例比PCR中应用的前两个主成分少。 PCR曲线一致性较高的事实表明，为什么应用两种成分的PCR绝对于PLSR在拟合时体现很差。PCR构建成分以便最好地解释X，因而，前两个成分疏忽了数据拟合中察看到的重要信息y。 拟合更多成分随着在PCR中增加更多成分，它必然会更好地拟合原始数据y，这仅仅是因为在某些时候，大多数重要的预测信息X将存在于次要成分中。例如，应用10个成分时，两种办法的残差远小于两个成分的残差。 穿插验证在预测将来变量的察看后果时，抉择成分数量以缩小预期误差通常很有用。简略地应用大量成分将很好地拟合以后察看到的数据，但这是一种导致适度拟合的策略。过于拟合以后数据会导致模型不能很好地推广到其余数据，并对预期误差给出适度乐观的预计。 穿插验证是一种更加统计上正当的办法，用于抉择PLSR或PCR中的成分数量。它通过不重复使用雷同的数据来拟合模型和预计预测误差来防止适度拟合数据。因而，预测误差的预计不会乐观地向下偏差。 pls能够抉择通过穿插验证来预计均方预测误差（MSEP），在这种状况下应用10倍CV。 plsreg（X，y，10，'CV'，10）;对于PCR，crossval联合用于计算PCR的平方误差之和，能够再次应用10倍穿插验证来预计MSEP。  sum（crossval（@ pcrsse，X，y，'KFold'，10），1）/ n;PLSR的MSEP曲线表明两个或三个成分好。另一方面，PCR须要四个成分能力取得雷同的预测精度。 事实上，PCR中的第二个成分会减少模型的预测误差，这表明该成分中蕴含的预测变量的组合与其没有很强的相关性y。再次，这是因为PCR构建成分来解释X，而不是y。 模型简洁因而，如果PCR须要四个成分来取得与具备三个成分的PLSR雷同的预测精度，那么PLSR模型是否更加简洁？这取决于您思考的模型的哪个方面。 PLS权重是定义PLS重量的原始变量的线性组合，即，它们形容了PLSR中的每个重量依赖于原始变量的权重。 相似地，PCA载荷形容了PCR中每个成分依赖于原始变量的强度。 对于PLSR或PCR，能够通过查看每个成分最重要的变量来为每个成分提供有意义的解释。例如，利用这些光谱数据，能够依据汽油中存在的化合物解释强度峰值，而后察看特定成分的权重挑选出大量这些化合物。从这个角度来看，更少的成分更易于解释，并且因为PLSR通常须要更少的成分来充沛预测因变量，因而会导致更简洁的模型。 另一方面，PLSR和PCR都导致每个原始预测变量的一个回归系数加上截距。从这个意义上讲，两者都不是更简洁，因为无论应用多少成分，两种模型都依赖于所有预测变量。更具体地，对于这些数据，两个模型都须要401个光谱强度值以进行预测。 然而，最终目标可能是将原始变量集缩小到依然可能精确预测因变量的较小子集。例如，能够应用PLS权重或PCA载荷来仅抉择对每个成分奉献最大的那些变量。如前所示，来自PCR模型拟合的一些成分可次要用于形容预测变量的变动，并且可包含与因变量不强相干的变量的权重。因而，PCR会导致保留预测不必要的变量。 对于本例中应用的数据，PLSR和PCR所需的成分数量之间的差别不是很大，PLS权重和PCA载荷抉择了雷同的变量。其余数据可能并非如此。 有问题欢送下方留言！ 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺材料。 本文选自《偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）剖析光谱数据》。 点击题目查阅往期内容 R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归 Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量抉择 R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归  R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归R语言Lasso回归模型变量抉择和糖尿病倒退预测模型 R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归剖析 Python贝叶斯回归剖析住房累赘能力数据集 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 R语言区间数据回归剖析 R语言用LOESS(部分加权回归)节令趋势合成（STL）进行工夫序列异样检测 PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MRS）自回归模型剖析经济工夫序列 R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化剖析 基于R语言实现LASSO回归剖析 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 应用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合 R语言中的偏最小二乘回归PLS-DAR语言生态学建模：加强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存散布和影响因素 R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归 Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量抉择 偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） R语言如何找到患者数据中具备差别的指标？（PLS—DA剖析） R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归R语言Lasso回归模型变量抉择和糖尿病倒退预测模型 R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归剖析 Python贝叶斯回归剖析住房累赘能力数据集 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 R语言区间数据回归剖析 R语言用LOESS(部分加权回归)节令趋势合成（STL）进行工夫序列异样检测 PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MRS）自回归模型剖析经济工夫序列 R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化剖析 基于R语言实现LASSO回归剖析 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 应用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合 R语言中的偏最小二乘回归PLS-DA R语言生态学建模：加强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存散布和影响因素 R语言生态学建模：加强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存散布和影响因素 R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归 Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量抉择 偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） R语言如何找到患者数据中具备差别的指标？（PLS—DA剖析） ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24141最近咱们被客户要求撰写对于贝叶斯的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中，贝叶斯模型提供了变量抉择技术，确保变量抉择的可靠性。对社会经济因素如何影响支出和工资的钻研为利用这些技术提供了充沛的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的益处等主题提供了洞察力 背景上面，贝叶斯信息准则（BIC）和贝叶斯模型平均法被利用于构建一个扼要的支出预测模型。 这些数据是从 935 名受访者的随机样本中收集的。该数据集是_计量经济学数据集_系列的一部分 。 加载包数据将首先应用该dplyr 包进行摸索 ，并应用该ggplot2 包进行可视化 。稍后，实现逐渐贝叶斯线性回归和贝叶斯模型均匀 (BMA)。 数据数据集网页提供了以下变量形容表： 变量形容wage每周支出（元）hours每周均匀工作工夫IQ智商分数kww对世界工作的理解得分educ受教育年数exper多年工作教训tenure在现任雇主工作的年数age年龄married=1 如果已婚black=1 如果是黑人south=1 如果住在北方urban=1 如果寓居在都市sibs兄弟姐妹的数量brthord出世程序meduc母亲的教育（年）feduc父亲的教育（年）lwage工资自然对数 wage`` 摸索数据与任何新数据集一样，一个好的终点是规范的探索性数据分析。汇总表是简略的第一步。 # 数据集中所有变量的汇总表--包含连续变量和分类变量summary(wage) 因变量（工资）的直方图给出了正当预测应该是什么样子的。 #工资数据的简略柱状图hst(wge$wae, breks = 30) 直方图还可用于大抵理解哪些地方不太可能呈现后果。 # 查看图表 "尾部 "的点的数量sm(wage$ge < 300)## [1] 6sm(wae$wge > 2000)## [1] 20简略线性回归因为周工资（'wage'）是该剖析中的因变量，咱们想摸索其余变量作为预测变量的关系。咱们在数据中看到的工资变动的一种可能的、简略的解释是更聪慧的人赚更多的钱。下图显示了每周工资和 IQ 分数之间的散点图。 gplot(wae, es(iq, wge)) + gom_oint() +gom_smoth() 点击题目查阅往期内容 R语言和STAN,JAGS：用RSTAN,RJAG建设贝叶斯多元线性回归预测选举数据 左右滑动查看更多 01 02 03 04 IQ 分数和工资之间仿佛存在轻微的正线性关系，但仅靠 IQ 并不能牢靠地预测工资。尽管如此，这种关系能够通过拟合一个简略的线性回归来量化，它给出： 工资 i = + ⋅iqi + iwagei = + ⋅iqi + i m_wg_iq = lm(wge ~ iq, dta = age)coefients 工资 i = 116.99 + 8.3 ⋅iqi + iwagei = 116.99 + 8.3 ⋅iqi + i ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23170 最近咱们被客户要求撰写对于回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中，本文与以下两个问题无关。你应该如何增加虚构变量？你应该如何解释后果 ？ 简介如果应用一个例子，咱们可能会更容易了解这些问题。 数据假如咱们想钻研工资是如何由教育、教训和某人是否负责治理职务决定的。假如 每个人都从年薪4万开始。实际出真知。每减少一年的教训，工资就减少5千。你学得越多，你的支出就越多。高中、大学和博士的年薪增长别离为0、10k和20k。海面平静时，任何人都能够掌舵。对于负责治理职位的人，要多付20k。天生就是平凡的领导者。对于那些只上过高中却负责治理职位的人，多给他们3万。随机因素会影响工资，平均值为0，标准差为5千。上面是局部数据和摘要。 绘制数据有和没有治理职位的人的工资和教育之间的关系。  jitter(alpha=0.25,color=colpla[4])+  facet_wrap(~治理职位)+boxplot(color=colpla[2]) 有治理职位和没有治理职位的人的工资和教训之间的关系，以教育为根底。 点击题目查阅往期内容 线性回归和工夫序列剖析北京房价影响因素可视化案例 左右滑动查看更多 01 02 03 04  stat_smooth(method = "lm")+  facet_wrap(~治理职位) 回归剖析疏忽教育和治理之间的相互作用咱们只将工资与教育、教训和治理职位进行回归。其后果是  尽管这些参数在统计学上是有意义的，但这并没有任何意义。与高中相比，大学学历怎么可能使你的工资缩小5105？ 正确的模型应该包含教育和治理职位的交互项。 增加教育和治理之间的交互作用当初，让咱们增加教育和治理之间的交互项，看看会产生什么。 对后果的解释当初的后果是有意义的。 截距为40137（靠近4万）是基本保障支出。教育的基数是高中。与高中相比，大学教育能够均匀减少9833元（靠近1万）的工资。与高中相比，博士教育能够减少19895元（靠近2万）的工资。多一年的工作教训能够使工资减少4983元（靠近5千）。负责治理职位的高中毕业生有49695元的溢价（靠近5万）。这些人是天生的领导者。与负责治理职位的高中毕业生相比，负责治理职位的大学毕业生的溢价缩小了29965.51至29571（49735.74-29965.51，靠近2万）。与高中毕业生负责治理职位相比，博士毕业生负责治理职位的溢价缩小了29501至19952.87（靠近2万）。另外，你能够说治理职位产生了20K的根本溢价，而不思考教育程度。除了这2万外，高中毕业生还能失去3万，使总溢价减少到5万。测验是否违反了模型的假如为了使咱们的模型无效，咱们须要满足一些假如。 误差应该遵循正态分布正态Q-Q图看起来是线性的。所以这个假如失去了满足。 没有自相干D-W测验值为1.8878，靠近2，因而，这个假如也满足。 没有多重共线性预测变量edu、exp和mngt的VIF值均小于5，因而满足这一假如。 用数据的子集进行回归你能够通过用一个数据子集运行模型来取得同样的后果。你能够将数据按教育水平分成子集，并在每个子集上运行回归模型，而不是应用一个教育的虚构变量。 如果只用高中生的数据，你会失去这样的后果。 sub<-d %>% +   filter(教育=="高中") 仅凭大学生的数据，你就能失去这个后果。 只用来自博士生的数据，你会失去这个后果。 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺代码数据资料。 本文选自《R语言应用虚构变量(Dummy Variables) 回归剖析工资影响因素》。 点击题目查阅往期内容 Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数工夫序列预测 非线性回归nls摸索剖析河流阶段性流量数据和评级曲线、流量预测可视化 非线性回归beta系数估算股票市场的危险剖析亚马逊股票和构建投资组合 R语言因子实验设计nlme拟合非线性混合模型剖析有机农业施氮程度 R语言非线性混合效应 NLME模型(固定效应&随机效应)反抗哮喘药物茶碱动力学钻研 Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据 R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model剖析藻类数据实例 Python中的多项式回归拟合非线性关系实例 应用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合 R语言多项式回归拟合非线性关系 R语言里的非线性模型：多项式回归、部分样条、平滑样条、 狭义相加模型GAM剖析 R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归利用剖析 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归剖析 R语言中的多项式回归、部分回归、核平滑和平滑样条回归模型 R语言多项式线性模型：最大似然预计二次曲线 R语言狭义线性模型GLM、多项式回归和狭义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者 R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归 R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷工夫序列数据 R语言机器学习实战之多项式回归 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归剖析 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31563原文出处：拓端数据部落公众号以全国31个省、市、自治区的城镇居民家庭均匀每人全年消费性收入的食品、衣着、寓居、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通与通信、娱乐教育文化服务、其它商品和服务等 8 个指标数据为根据， 利用SPSS和R统计软件， 采纳主成分分析法对以后城镇居民消费结构进行剖析， 结果显示: 娱乐教育文化服务、交通通信、家庭设备用品、寓居、食品是影响生产大小变动的次要因素， 而衣着、医疗保健、寓居、食品是影响消费结构变动的次要因素; 各省市城镇居民生产大小与其经济发达水平密切相关; 相邻省市消费结构比拟类似; 沿海地区与边疆消费结构有较大的差异 第一步：录入或调入数据 第二步：关上“因子分析”对话框。  沿着主菜单的“Analyze→Data Reduction→Factor”的门路（图2）关上因子分析选项框 第三步：选项设置。  首先，在源变量框中选中须要进行剖析的变量，点击左边的箭头符号，将须要的变量调入变量（Variables）栏中（图3）。在本例中，全副8个变量都要用上，故全副调入（图4）。因无非凡须要，故不用理睬“Value”栏。上面逐项设置   ⒈ 设置Descriptives选项。  单击Descriptives按钮（图4），弹出Descriptives对话框（图5）。 在Statistics栏中选中Univariate descriptives复选项，则输入后果中将会给出原始数据的抽样均值、方差和样本数目（这一栏后果可供测验参考）；选中Initial solution复选项，则会给出主成分载荷的公因子方差（这一栏数据分析时有用）。  在Correlation Matrix栏中，选中Coefficients复选项，则会给出原始变量的相关系数矩阵（剖析时可参考）；选中Determinant复选项，则会给出相关系数矩阵的行列式，如果心愿在Excel中对某些计算过程进行理解，可选此项，否则用处不大。其它复选项个别不必，但在非凡状况下能够用到（本例不选）。  设置实现当前，单击Continue按钮实现设置（图5）。 设置Extraction选项。  关上Extraction对话框（图6）。因子提取办法次要有7种，在Method栏中能够看到，零碎默认的提取办法是主成分（），因而对此栏不作变动，就是认可了主成分分析方法。  在Analyze栏中，选中Correlation matirx复选项，则因子分析基于数据的相关系数矩阵进行剖析；如果选中Covariance matrix复选项，则因子分析基于数据的协方差矩阵进行剖析。对于主成分剖析而言，因为数据标准化了，这两个后果没有别离，因而任选其一即可。  在Display栏中，选中Unrotated factor solution（非旋转因子解）复选项，则在剖析后果中给出未经旋转的因子提取后果。对于主成分剖析而言，这一项抉择与否都一样；对于旋转因子分析，抉择此项，可将旋转前后的后果同时给出，以便比照。  选中Scree Plot（“山麓”图），则在剖析后果中给出特色根按大小散布的折线图（形如山麓截面，故得名），以便咱们直观地断定因子的提取数量是否精确。 主成分计算是利用迭代（Iterations）办法，零碎默认的迭代次数是25次。然而，当数据量较大时，25次迭代是不够的，须要改为50次、100次乃至更多。对于本例而言，变量较少，25次迭代足够，故无需改变。   设置Scores设置。  选中Save as variables栏，则剖析后果中给出标准化的主成分得分（在数据表的前面）。至于办法复选项，对主成分剖析而言 选中Display factor score coefficient matrix，则在剖析后果中给出因子得分系数矩阵及其相关矩阵。       选中Display factor score coefficient matrix，则在剖析后果中给出因子得分系数矩阵及其相关矩阵。   其它。  对于主成分剖析而言，旋转项（Rotation）能够不用设置；对于数据没有缺失的状况下，Option项能够不用理睬。 Correlation Matrixa   生产收入食品烟酒衣著寓居生活用品及服务交通通信教育文化娱乐医疗保健其余用品及服务Correlation生产收入1.000.873.499.960.838.872.860.715.906食品烟酒.8731.000.262.811.663.755.620.396.751 衣著.499.2621.000.377.646.424.355.606.649 寓居.960.811.3771.000.774.761.825.657.861 生活用品及服务.838.663.646.7741.000.685.730.608.804 交通通信.872.755.424.761.6851.000.774.624.727 教育文化娱乐.860.620.355.825.730.7741.000.735.743 医疗保健.715.396.606.657.608.624.7351.000.694 其余用品及服务.906.751.649.861.804.727.743.6941.000 a. Determinant = 1.69E-014Correlation Matrix(相关系数矩阵)，一般而言，相关系数高的变量，大多会进入同一个主成分，但不尽然，除了相关系数外，决定变量在主成分中散布位置的因素还有数据的构造。相关系数矩阵对主成分剖析具备参考价值，毕竟主成分剖析是从计算相关系数矩阵的特色根开始的。   在Communalities(公因子方差)中，给出了因子载荷阵的初始公因子方差（Initial）和提取公因子方差（Extraction） Communalities  InitialExtraction生产收入1.000.975食品烟酒1.000.659衣著1.000.362寓居1.000.860生活用品及服务1.000.770交通通信1.000.754教育文化娱乐1.000.764医疗保健1.000.605其余用品及服务1.000.864Extraction Method: Principal Component Analysis.在Total Variance Explained(全副解释方差) 表的Initial Eigenvalues（初始特  7  征根）中，给出了按顺序排列的主成分得分的方差(Total)，在数值上等于相关系数矩阵的各个特色根，因而能够间接依据特色根计算每一个主成分的方差百分比（% of Variance）。 ...

原文链接 :http://tecdat.cn/?p=3726最近咱们被客户要求撰写对于工夫序列聚类的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文咱们将应用k-Shape工夫序列聚类办法查看与咱们有业务关系的公司的股票收益率的工夫序列 企业对企业交易和股票价格在本钻研中，咱们将钻研具备交易关系的公司的价格变化率的工夫序列的相似性。 因为特定客户的销售额与供应商公司的销售额之比拟大，当客户公司的股票价格发生变化时，对供应商公司股票价格的反馈被认为更大。  k-Shapek-Shape [Paparrizos和Gravano，2015]是一种关注工夫序列形态的工夫序列聚类办法。在咱们进入k-Shape之前，让咱们谈谈工夫序列的不变性和罕用工夫序列之间的间隔测度。 工夫序列间隔测度欧几里德间隔（ED）和_动静工夫_规整（DTW）通常用作间隔测量值，用于工夫序列之间的比拟。 两个工夫序列x =（x1，...，xm）和y =（y1，...，ym）的ED如下。 DTW是ED的扩大，容许部分和非线性对齐。 k-Shape提出称为基于形态的间隔（SBD）的间隔。 相干视频 ** 拓端 ，赞14 k-Shape算法k-Shape聚类侧重于归一化和移位的不变性。k-Shape有两个次要特色：基于形态的间隔（SBD）和工夫序列形态提取。 SBD相互关是在信号处理畛域中常常应用的度量。应用FFT（+）代替DFT来进步计算效率。 归一化相互关（系数归一化）NCCc是相互关系列除以单个系列自相干的几何平均值。检测NCCc最大的地位。 SBD取0到2之间的值，两个工夫序列越靠近0就越类似。 形态提取通过SBD找到工夫序列聚类的质心向量 。 k-Shape的整个算法如下。 k-Shape通过像k-means这样的迭代过程为每个工夫序列调配聚类簇。 将每个工夫序列与每个聚类的质心向量进行比拟，并将其调配给最近的质心向量的聚类更新群集质心向量反复上述步骤1和2，直到集群成员中没有产生更改或迭代次数达到最大值。 R 语言k-Shape> start <- "2014-01-01"> df_7974 %>%+     filter(date > as.Date(start))# A tibble: 1,222 x 10   date        open  high   low close   volume close_adj change rate_of_change  code                                  1 2014-01-06 14000 14330 13920 14320  1013000     14320    310       0.0221    7974 2 2014-01-07 14200 14380 14060 14310   887900     14310    -10      -0.000698  7974 3 2014-01-08 14380 16050 14380 15850  3030500     15850   1540       0.108     7974 4 2014-01-09 15520 15530 15140 15420  1817400     15420   -430      -0.0271    7974 5 2014-01-10 15310 16150 15230 16080  2124100     16080    660       0.0428    7974 6 2014-01-14 15410 15755 15370 15500  1462200     15500   -580      -0.0361    7974 7 2014-01-15 15750 15880 15265 15360  1186800     15360   -140      -0.00903   7974 8 2014-01-16 15165 15410 14940 15060  1606600     15060   -300      -0.0195    7974 9 2014-01-17 15100 15270 14575 14645  1612600     14645   -415      -0.0276    797410 2014-01-20 11945 13800 11935 13745 10731500     13745   -9缺失度量用前一个工作日的值补充。（K-Shape容许一些偏差，但以防万一） 每种股票的股票价格和股票价格变化率。 点击题目查阅往期内容 对用电负荷工夫序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归 左右滑动查看更多 01 02 03 04 将zscore作为“preproc”，“sbd”作为间隔，以及centroid =“shape”，k-Shape聚类后果如下。 > df_res %>%+     arrange(cluster)  cluster centroid_dist code           name1       1     0.1897561 1928     積水ハウス2       1     0.2196533 6479 ミネベアミツミ3       1     0.1481051 8411         みずほ4       2     0.3468301 6658 シライ電子工業5       2     0.2158674 6804       ホシデン6       2     0.2372485 7974         任天堂Nintendo，Hosiden和Siray Electronics Industries被调配到同一个集群。Hosiden在2016年对任天堂的销售比例为50.5％，这表明公司之间的业务关系也会影响股价的变动。 另一方面，MinebeaMitsumi成为另一个集群，然而在2017年Mitsumi与2017年的Minebea合并， 没有应答2016年7月Pokemon Go公布时股价飙升的影响 。 如果您有任何疑难，请在上面发表评论。  本文摘选 《 R语言k-Shape工夫序列聚类办法对股票价格工夫序列聚类 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 K-means和档次聚类分析癌细胞系微阵列数据和树状图可视化比拟 KMEANS均值聚类和档次聚类：亚洲国家地区生存幸福品质异同可视化剖析和抉择最佳聚类数 PYTHON实现谱聚类算法和扭转聚类簇数后果可视化比拟 无限混合模型聚类FMM、狭义线性回归模型GLM混合利用剖析威士忌市场和钻研专利申请数据 R语言多维数据档次聚类散点图矩阵、配对图、平行坐标图、树状图可视化城市宏观经济指标数据 r语言无限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化 Python Monte Carlo K-Means聚类实战钻研 R语言k-Shape工夫序列聚类办法对股票价格工夫序列聚类 R语言对用电负荷工夫序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归 R语言谱聚类、K-MEANS聚类分析非线性环状数据比拟 R语言实现k-means聚类优化的分层抽样(Stratified Sampling)剖析各市镇的人口 R语言聚类有效性：确定最优聚类数剖析IRIS鸢尾花数据和可视化Python、R对小说进行文本开掘和档次聚类可视化剖析案例 R语言k-means聚类、档次聚类、主成分（PCA）降维及可视化剖析鸢尾花iris数据集 R语言无限混合模型(FMM,finite mixture model)EM算法聚类分析间歇泉喷发工夫 R语言用温度对城市档次聚类、kmean聚类、主成分剖析和Voronoi图可视化 R语言k-Shape工夫序列聚类办法对股票价格工夫序列聚类 R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析 R语言简单网络分析：聚类（社区检测）和可视化 R语言中的划分聚类模型 基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型 r语言聚类分析：k-means和档次聚类 SAS用K-Means 聚类最优k值的选取和剖析 用R语言进行网站评论文本开掘聚类 基于LDA主题模型聚类的商品评论文本开掘 R语言鸢尾花iris数据集的档次聚类分析 R语言对用电负荷工夫序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归 R语言聚类算法的利用实例 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=27078最近咱们被客户要求撰写对于工夫序列聚类的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 时序数据的聚类办法，该算法依照以下流程执行。 应用基于相互关测量的间隔标度（基于形态的间隔：SBD）依据 1 计算工夫序列聚类的质心。（一种新的基于质心的聚类算法，可保留工夫序列的形态）划分成每个簇的办法和个别的kmeans一样，然而在计算间隔尺度和重心的时候应用下面的1和2。import pandas as pd     # 读取数据帧，将其转化为工夫序列数组，并将其存储在一个列表中    tata = []    for i, df in enmee(dfs):                # 查看每个工夫序列数据的最大长度。        for ts in tsda:            if len(s) > ln_a:                lenmx = len(ts)                # 给出最初一个数据，以调整工夫序列数据的长度        for i, ts in enumerate(tsdata):            dta[i] = ts + [ts[-1]] * n_dd        # 转换为矢量    stack_list = []    for j in range(len(timeseries_dataset)):               stack_list.append(data)        # 转换为一维数组    trasfome_daa = np.stack(ack_ist, axis=0)    return trafoed_data数据集筹备# 文件列表flnes= soted(go.ob('mpldat/smeda*.csv'))# 从文件中加载数据帧并将其存储在一个列表中。for ienme in fiemes:    df = pd.read_csv(filnme, indx_cl=one,hadr=0)    flt.append(df)聚类后果的可视化# 为了计算穿插关系，须要对它们进行归一化解决。# TimeSeriesScalerMeanVariance将是对数据进行规范化的类。sac_da = TimeeiesalerMVarne(mu=0.0, std=1.0).fit_trnform(tranfome_data)# KShape类的实例化。ks = KShpe(_clusrs=2, n_nit=10, vrboe=True, rano_stte=sed)yprd = ks.ft_reitsak_ata)# 聚类和可视化plt.tight_layout()plt.show() 点击题目查阅往期内容 R语言k-Shape工夫序列聚类办法对股票价格工夫序列聚类 左右滑动查看更多 01 02 03 04 用肘法计算簇数什么是肘法...计算从每个点到簇核心的间隔的平方和，指定为簇内误差平方和 (SSE)。它是一种更改簇数，绘制每个 SSE 值，并将像“肘”一样蜿蜒的点设置为最佳簇数的办法。 #计算到1~10个群组 for i  in range(1,11):    #进行聚类计算。     ks.fit(sacdta)     #KS.fit给出KS.inrta_    disorons.append(ks.netia_) plt.plot(range(1,11), disorins, marker='o') * * * * * * 点击文末 **“浏览原文”**获取全文残缺材料。 本文选自《**Python用KShape对工夫序列进行聚类和肘办法确定最优聚类数k可视化**》。 **点击题目查阅往期内容**[R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247516548&idx=2&sn=5b75c1e34d6b40864244e1aa5a1dbe94&chksm=fd92bf8fcae5369996bef14478ddee6c2a8592019daec30320c018c1e3a3e00fdd95ce1d0f0d&scene=21#wechat_redirect) [K-means和档次聚类分析癌细胞系微阵列数据和树状图可视化比拟](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247510121&idx=1&sn=9c2b39769533229d1fd5bb2cdf185be7&chksm=fd929662cae51f74e0d487f8141a76612f721f329431ff3ec806ed6be9634da98f11f02031c7&scene=21#wechat_redirect)[KMEANS均值聚类和档次聚类：亚洲国家地区生存幸福品质异同可视化剖析和抉择最佳聚类数](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247508401&idx=2&sn=03b8a812234cc82a7f4cccd365fb1f97&chksm=fd929fbacae516ac2b6ea9a1bc73e30d40fff4f9cdab45a14213c08062f45c2085c5a19f5c43&scene=21#wechat_redirect) [PYTHON实现谱聚类算法和扭转聚类簇数后果可视化比拟](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247508051&idx=1&sn=640bd7a0dbd844d50a1a6f4d89e68c45&chksm=fd929e58cae5174e523d422a2253efebdd254f507d3b80d92519a4de21cc3a1ea784ddacb617&scene=21#wechat_redirect) [无限混合模型聚类FMM、狭义线性回归模型GLM混合利用剖析威士忌市场和钻研专利申请数据](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247507609&idx=1&sn=2526c1a15e5c2b64c4eeb218767f2a71&chksm=fd92e092cae5698418bf5bf79c98837000b8c711e81ceabb30afd7fd074c12e7729f61f390c9&scene=21#wechat_redirect) [R语言多维数据档次聚类散点图矩阵、配对图、平行坐标图、树状图可视化城市宏观经济指标数据](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247506893&idx=1&sn=3722d123322132225f076f8ccd97e2d7&chksm=fd92e5c6cae56cd0775bc5b88e7a9406613e5f04ecba1fb073190228b0649606bff742b86976&scene=21#wechat_redirect) [r语言无限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247502736&idx=1&sn=d1b8691595a347f58e489fc0ce6edaf0&chksm=fd92f59bcae57c8de701ec891d3c8ec3bed5bc2a798d9d5937ba977372c8f07c8090caa013f5&scene=21#wechat_redirect) [Python Monte Carlo K-Means聚类实战钻研](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247501328&idx=2&sn=cb254a796edf83b34bf66ef43c651ec0&chksm=fd92f81bcae5710daaf84437bd99e7e7fa35a1634c6081bedf2db4e9b21a8ea72da44e8fc23a&scene=21#wechat_redirect) [R语言k-Shape工夫序列聚类办法对股票价格工夫序列聚类](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247500705&idx=2&sn=1e9d8fbef30b7e62aa5bd16c304f6088&chksm=fd92fdaacae574bc2ea18b9f9a3791b555e904a44d68dc3be9e3c675461cb41902baaddc5286&scene=21#wechat_redirect) [R语言对用电负荷工夫序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247500286&idx=2&sn=a81aebc0b60318d226968e07b0020db1&chksm=fd92fff5cae576e356df36372b9d935f0b914f13ad1ba80c91b1185acd92f2efaf2b745bcebd&scene=21#wechat_redirect) [R语言谱聚类、K-MEANS聚类分析非线性环状数据比拟](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247500104&idx=1&sn=1eb955cf5c730ed5cd07bdbe07472bb9&chksm=fd92ff43cae576552fd2a14d14f0e2af3d59f6f410221eb24b51ecc5ee0d0113f14c05c22767&scene=21#wechat_redirect) [R语言实现k-means聚类优化的分层抽样(Stratified Sampling)剖析各市镇的人口](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247499299&idx=1&sn=694818311fdfafcfd3b1bd2553200085&chksm=fd92c028cae5493e1168a2a59bd8301f001c2efb9dd1620b8e258c4b8dde1a1e7534b80caea7&scene=21#wechat_redirect) [R语言聚类有效性：确定最优聚类数剖析IRIS鸢尾花数据和可视化](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247498712&idx=1&sn=7683c54364c529923c843df31882a2ce&chksm=fd92c5d3cae54cc52dd7be623292ec059a5d924ee36c0029e8930474db6c65d0267ff0818ca4&scene=21#wechat_redirect)[Python、R对小说进行文本开掘和档次聚类可视化剖析案例](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247498465&idx=2&sn=91b7297690d8ddc5194e987a4e8a3357&chksm=fd92c4eacae54dfcc0bfab86f878b028f42302a83efb3a59e5de519a979b298f4fa8af8d68a4&scene=21#wechat_redirect) [R语言k-means聚类、档次聚类、主成分（PCA）降维及可视化剖析鸢尾花iris数据集](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247498465&idx=1&sn=dd4c1f65a1c2d8cd0dfd1236c827492a&chksm=fd92c4eacae54dfc1cda2f924c5c5c60cf497eb2079cd5459a39cc9daefca3aec7fd76cb9c32&scene=21#wechat_redirect) [R语言无限混合模型(FMM,finite mixture model)EM算法聚类分析间歇泉喷发工夫](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247497673&idx=1&sn=b31e2b3c1f703d201f09ca203caddce3&chksm=fd92c9c2cae540d4c13dbefbed1d034c62386ec2744ce372eae8099d8fdb936f857219b3fb74&scene=21#wechat_redirect) [R语言用温度对城市档次聚类、kmean聚类、主成分剖析和Voronoi图可视化](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247495156&idx=1&sn=82e9cd3cbfe47006cbb694eb24a0d74e&chksm=fd92d3ffcae55ae94850149f0d8f56de96129429754ab6b15a3e84f8c06dae05ab803431ac2a&scene=21#wechat_redirect) [R语言k-Shape工夫序列聚类办法对股票价格工夫序列聚类](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247493463&idx=2&sn=18232f6b637b9272ac503924392fe8d3&chksm=fd92d95ccae5504a43f777aa15ef10d6f74e9701c4318c41b636cbf61a3649ee2b5b2bd1d233&scene=21#wechat_redirect) [R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247493017&idx=1&sn=7fd07acebc2e5d7216236f287a333914&chksm=fd92db92cae55284671aaaeba424b5d6a892a293e181e6831c8585a0432b394b0f5645649e67&scene=21#wechat_redirect) [R语言简单网络分析：聚类（社区检测）和可视化](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492713&idx=2&sn=3b1341efc989f5f395929c798ac9da60&chksm=fd92da62cae55374bec3b89f9e382a5e143171bebce4171f214a4af4d43dc6fe70c2d23b01d5&scene=21#wechat_redirect) [R语言中的划分聚类模型](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492472&idx=3&sn=43056832fc7b4b5dd6e1cbd0f035f9de&chksm=fd92dd73cae55465b419f4572d0ba0497a20bae6047c891bc6399e12d91a0caf7d83c578e5b4&scene=21#wechat_redirect) [基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492432&idx=3&sn=2960efe44c2a0bbab0e2c804755adf70&chksm=fd92dd5bcae5544d6328947ce22bcb4fe9a574f440f7d4b016a4642e3ea0a74ef69aa1c88408&scene=21#wechat_redirect) [r语言聚类分析：k-means和档次聚类](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247491996&idx=3&sn=76fdce2eeb0f9eb0bcf8681e258c0a99&chksm=fd92df97cae55681e9c371f5fb7d25912d3bae75093e32f476d6bc73403f46af15c1859a5694&scene=21#wechat_redirect) [SAS用K-Means 聚类最优k值的选取和剖析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247491396&idx=1&sn=4ca13d1b6bda580d7a60605f8e1ed2de&chksm=fd91214fcae6a859b5e670be257cf3ea29892c63b66927e48514e190e703547ff1fb8f93bd1b&scene=21#wechat_redirect) [用R语言进行网站评论文本开掘聚类](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247489693&idx=3&sn=ed0a65fc1019f2e62e90734e25b2e6cc&chksm=fd912696cae6af8050cdcb5c516ffd4ea98278ef438712c07a01c6f11f0a17f5a3744ff24d84&scene=21#wechat_redirect) [基于LDA主题模型聚类的商品评论文本开掘](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247489519&idx=3&sn=bd8179e866ebd67286a6f5e8afda3de1&chksm=fd9129e4cae6a0f29dc622fb174dc0e321f4cbf93afb0f5dee5051cd0cbb0ee9677012e6507b&scene=21#wechat_redirect) [R语言鸢尾花iris数据集的档次聚类分析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247488780&idx=1&sn=8426dcbc64a4485383d333e3e440c81c&chksm=fd912b07cae6a21107a3aa6e9c8aefe8b2e96aea6864b8c5f561618aeeee4c3abf67e3332be3&scene=21#wechat_redirect) [R语言对用电负荷工夫序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247488780&idx=2&sn=c56669c116190eb04e2639194cb912f8&chksm=fd912b07cae6a211fdb7c8e8dabd6045330657c14735f07b8356d90434e622a7a7e5c1f779f9&scene=21#wechat_redirect) [R语言聚类算法的利用实例](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247487708&idx=3&sn=a7b207b86934c101a22a223c40b4741c&chksm=fd912ed7cae6a7c1d179c0b921c199beae98bc67f49939d3551adca08f0360f7b1feac861b01&scene=21#wechat_redirect)[对用电负荷工夫序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247516271&idx=3&sn=781a28e7bc8e5db5fb0e368d7a76566b&chksm=fd92be64cae53772b909ea0dfaa4376c8852e6f171c11c60fbe0f5fde61c095349fc08dc1eaf&scene=21#wechat_redirect) [分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷工夫序列预测](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247509153&idx=3&sn=4aff9db04827809fecf70d91fdc482df&chksm=fd929aaacae513bccaf6b595ed861a87113abe5f140bf6982075d98fd31867c9a436698b5312&scene=21#wechat_redirect) [【视频】R语言狭义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的利用](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247500246&idx=1&sn=f41d4fcb12796ed52b7c4cdd2fd04099&chksm=fd92ffddcae576cbb10dc1f819079c3212c8edfd0e1870927cb9067739a023b034375e04538c&scene=21#wechat_redirect) [R语言里的非线性模型：多项式回归、部分样条、平滑样条、 狭义相加模型GAM剖析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247496258&idx=2&sn=d651743315f28e19a94c818fc3fdad9b&chksm=fd92cc49cae5455fd193e776dca6aed628f5d8fbafef2a3420f3567eb1d7a5d9caf696719286&scene=21#wechat_redirect) [R语言用规范最小二乘OLS，狭义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247495252&idx=1&sn=28310cd9e77eeb87dbe8d8b4870be72d&chksm=fd92d05fcae5594948645b998c141b8a352d7cd4df043a0ced68e8032b7185af6523bebdd790&scene=21#wechat_redirect) [R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归剖析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247494779&idx=2&sn=470849162dfc3270c69e18999e6c025a&chksm=fd92d270cae55b66adf34e437f19698959dd211bb7d54bb9c8fd84df4d550879eb3a8c9d83b5&scene=21#wechat_redirect) [R语言中的多项式回归、部分回归、核平滑和平滑样条回归模型](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247494720&idx=1&sn=def27845fe8c39827fb580baa90bd0b0&chksm=fd92d24bcae55b5d477d0fa66632940e1c675f8efa585c65218f88d2ed58d69e8bd4c688971d&scene=21#wechat_redirect) [R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492508&idx=1&sn=ea5713493413c251cdd5c2104c80f4cb&chksm=fd92dd97cae554810882ab453f5d45dd61e6699a67c41202ea6fc50cab3c5fc1398f8efa736f&scene=21#wechat_redirect) [R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247491963&idx=1&sn=dcf6f3c7dadf5dd449060c9001bb4466&chksm=fd92df70cae55666baace37b76c44e3a439cc53cdf50aa9e1a5c73d06470cd29baf7a583f37f&scene=21#wechat_redirect) [R语言狭义相加模型 (GAMs)剖析预测CO2工夫序列数据](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247495111&idx=1&sn=6a918ec70f6055e1e680160dbb4db655&chksm=fd92d3cccae55ada6264dcb7a9fd3996688d5616f3e04b0634a83ae5266f2e508f7e9d67bbe7&scene=21#wechat_redirect) [R语言中实现狭义相加模型GAM和一般最小二乘(OLS)回归](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247495047&idx=1&sn=0afeb7e0614f936d554b2ecddb42e8dd&chksm=fd92d38ccae55a9a2ed44cc090a403b45782203ac1040ba4eaa33bf3165734517eb628415e4e&scene=21#wechat_redirect) [在r语言中应用GAM（狭义相加模型）进行电力负荷工夫序列剖析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247493193&idx=2&sn=e12e1946b1b650dde707444fb4b3b202&chksm=fd92d842cae55154975aab8696680d4b51eff20b9ce765ea13ea6211e378b0bcf0dd422a7f5d&scene=21#wechat_redirect) [R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492508&idx=1&sn=ea5713493413c251cdd5c2104c80f4cb&chksm=fd92dd97cae554810882ab453f5d45dd61e6699a67c41202ea6fc50cab3c5fc1398f8efa736f&scene=21#wechat_redirect) [Python用狭义加性模型GAM进行工夫序列剖析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492268&idx=2&sn=375ecb35c5d83bd11a597302cb3f03a0&chksm=fd92dca7cae555b10e66e082ae7d10a3420c5c8f1498426ea443e7e3429f68ab9d07fb7ba50f&scene=21#wechat_redirect) [R语言狭义线性模型GLM、多项式回归和狭义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492140&idx=1&sn=843b0c171b2b8a6574a6585fda0263dd&chksm=fd92dc27cae55531a04913c9f9332bdbf1b5adb0da209f3aa4c256d5456b6ea64b10a40b4b71&scene=21#wechat_redirect) [R语言中的狭义线性模型（GLM）和狭义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归剖析保险资金投资组合信用风险敞口](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247489964&idx=3&sn=8ce0c4a13c1e03422b69c8d4398e8414&chksm=fd9127a7cae6aeb11709a2fe0cf8c16b875aa3c5037420ac0f56545a7ec7f9020cd296068f2e&scene=21#wechat_redirect) [R语言对用电负荷工夫序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247488780&idx=2&sn=c56669c116190eb04e2639194cb912f8&chksm=fd912b07cae6a211fdb7c8e8dabd6045330657c14735f07b8356d90434e622a7a7e5c1f779f9&scene=21#wechat_redirect)

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22862 最近咱们被客户要求撰写对于危险价值VaR的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 危险价值 (VaR) 是一种统计数据，用于量化公司、投资组合在特定工夫范畴内可能产生的财务损失水平 什么是危险价值（VaR）？该指标最常被投资银行和商业银行用来确定其机构投资组合中潜在损失的水平和概率。 危险管理人员应用 VaR 来掂量和管制危险裸露程度。人们能够将 VaR 计算利用于特定或整个投资组合，或应用它们来掂量公司范畴内的危险敞口。   要害要点危险价值 (VaR) 是一种量化公司或投资潜在损失危险的办法。该度量能够通过多种形式计算，包含历史、方差-协方差和蒙特卡洛办法。只管 VaR 作为一种危险度量在行业中很受欢迎，但它也存在不足之处。   理解危险价值 (VaR)VaR 模型确定了被评估实体的潜在损失以及产生定义损失的概率。一种办法是通过评估潜在损失的数量、损失数量的产生概率和工夫范畴来掂量 VaR。 例如，一家金融公司可能会确定一项资产的 3% 的 1 个月 VaR 为 2%，这示意资产在 1 个月的工夫范畴内价值降落 2% 的可能性为 3%。将 3% 的产生几率转换为每日比率后，每月 1 天产生 2% 的损失几率。   危险价值方法论计算 VaR 的办法次要有 3 种。 第一种是历史办法，它着眼于一个人之前的收益历史。 第二种是方差-协方差法。这种办法假如收益和损失是正态分布的。 最初一种办法是进行蒙特卡罗模仿。该技术应用计算模型来模仿数百或数千次可能迭代的冀望收益。   历史办法历史办法只是从新组织理论的历史收益，将它们从最差到最好的顺序排列。而后从危险的角度假如历史会重演。 作为一个历史例子，让咱们看一下纳斯达克 100 ETF。如果咱们计算每天的收益，咱们会产生丰盛的数据设置超过 1,400 点。让咱们将它们放在一个直方图中。例如，在直方图的最高点（最高柱），有超过 250 天的日收益率在 0% 到 1% 之间。在最左边，你简直看不到一个 10% 的小条；它代表了 5 年多内的一天（2000 年 1 月），每日收益率达到了惊人的 9.4%。4 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22410 最近咱们被客户要求撰写对于逻辑回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病危险数据 逻辑回归是机器学习借用的另一种统计分析办法。当咱们的因变量是二分或二元时应用它。 它只是示意一个只有 2 个输入的变量，例如，预测抛硬币（侧面/背面）的状况。后果是二进制的：如果硬币是侧面，则为 1，如果硬币为背面，则为 0。这种回归技术相似于线性回归，可用于预测分类问题的概率。 为什么咱们应用逻辑回归而不是线性回归？咱们当初晓得它仅在咱们的因变量是二元的而在线性回归中该因变量是间断时应用。 当初，如果咱们应用线性回归来找到旨在最小化预测值和理论值之间间隔的最佳拟合线，这条线将是这样的： 这里的阈值为 0.5，这意味着如果 h(x) 的值大于 0.5，则咱们预测为恶性肿瘤（1），如果小于 0.5，则咱们预测为良性肿瘤（0）。 这里所有仿佛都很好，但当初让咱们略微扭转一下，咱们在数据集中增加一些异样值，当初这条最佳拟合线将挪动到该点。像这样： 你看到这里有什么问题吗？蓝线代表新阈值，此处可能为 0.2。为了放弃咱们的预测正确，咱们不得不升高咱们的阈值。因而，咱们能够说线性回归容易出现异常值。当初如果预测值大于 0.2，那么只有这个回归会给出正确的输入。 线性回归的另一个问题是预测值可能超出范围。咱们晓得概率能够在 0 和 1 之间，然而如果咱们应用线性回归，这个概率可能会超过 1 或低于 0。 Sigmoid函数为此，咱们最好有一个函数将任何理论值映射到 0 和 1 之间的区间内的值。您肯定想晓得逻辑回归如何将线性回归的输入压缩在 0 和 1 之间。 Sigmoid 函数是一种数学函数，用于将预测值映射到概率。该函数可能将任何理论值映射到 0 和 1 范畴内的另一个值。  规定是逻辑回归的值必须在 0 和 1 之间。因为它不能超过值 1 的限度，在图形上它会造成一条“S”形的曲线。这是辨认 Sigmoid 函数或逻辑函数的简略办法。 对于逻辑回归，应用的概念是阈值。阈值有助于定义 0 或 1 的概率。例如，高于阈值的值趋于 1，低于阈值的值趋于 0。 这就是所谓的 sigmoid 函数，它是这样定义的： 最远离 0 的 x值 映射到靠近 0 或靠近 1 的 y值。x靠近 0 的值  将是咱们算法中概率的一个很好的近似值。而后咱们能够抉择一个阈值并将概率转换为 0 或 1 预测。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31556原文出处：拓端数据部落公众号传统的经济实践认为股票市场是无效的，价格稳定是对市场信息的反馈，投资者可能及时处理所有实时信息并做出最优决策。 交易策略根本思维投资者的当期关注和股票当期收益出现正向变动关系，而投资者的滞后关注对股票当期收益体现为负面影响，依据这一论断，投资者应该依据关注度的变动状况适当的做出交易策略，当股票的关注度高时卖出股票，而当关注度低时则买入股票。 利用百度指数的日度数据掂量投资者的日度关注情况，但日度以内就无奈在进行细分了，无奈实现同一天内投资者关注度变动的掂量，所以自能以日度数据为根底钻研前一期或者前数期投资者关注度的变动对以后投资决策的指导作用。以后日投资者对某只股票的关注度偏高时，应该在当期卖出标的，以取得关注度的溢价收益。 关注度数据： 相对高关注度交易策略相对高关注度就是设定一个数值为关注度达到的偏高标准，个别状况下就是依据股票关注度的历史数据来定义相对关注度偏高标准，具体的定义如下： 上式中，![]()示意当期投资者关注度，其中![]()为对应标的样本区间前三个月历史日关注度的前20%分位数，当此值大于当期投资者关注时，则认为关注度是偏低的；![]()为对应标的样本区间前三个月历史日关注度的前80%分位数，此数值大于当期关注度时，则认为关注度处于偏高状态；当当期关注度介于前20%分位数和前80%分位数时，则认为此时的关注度处在失常范畴内，既不偏高也不偏低。 交易策略设计思维依据上文实证钻研后果，高关注度会给当期带来超额收益，但在反转效应的驱使下，前期的股价将会走低，也就是说高关注度之后股价会上行，反之低关注度之后股价会回升，所以联合上文对相对高关注度的定义，其交易策略能够设定为： Cash[i+1]=stockprice[i-1]+Cash[i]#关注度低于q_20      stockprice[i]=0# 卖出      n=0         }else{      if(ldata[i]>q_80){        p=0.3;#如果高于关注度，设置买入股数的比率        up=(cdata[i]-cdata[i-1])/(cdata[i-1])#计算涨幅从上式能够看出，如果关注度偏低，就执行买入策略，如果关注度偏高，就执行卖出策略，这一操作思维是齐全依据投资者关注度有没有达到设定的高标准，通过对高关注度定义执行交易操作以获取股票溢价。须要强调的是，这里的交易策略是简化了的策略，是在不思考其余因素的状况而仅仅依据关注度的高下执行的交易策略，以便将问题简单化。 交易策略施行过程每个策略必须有代表股票的交易策略图。 三种策略最初的后果汇总，如下图 我的项目收益均值收益为正次数均匀交易次数收益与最大回撤比值均值数值1.831098.34911286.6%  三种策略下每只股票的具体后果 116*3=348个具体后果 每个策略运行的是116只股票，483个交易日的数据，买入和卖出股票是用无限关注（AT）进行掂量（以过来三个月关注度为参考） ##筛选出股票数据index= which(substr(a,1,4)=="SH60"|substr(a,1,4)=="SZ00");策略1points(profitindex,ldata[sort(profitindex)],col="green")#5日均线  lines(cdata[(startdate+1): length(cdata)]/10 ,col="red")  #绘制收益曲线  #plot(profit,type="b") 我的项目收益均值收益为正次数均匀交易次数收益与最大回撤比值均值 数值9.916474.562586.9%策略2 我的项目收益均值收益为正次数均匀交易次数收益与最大回撤比值均值 数值11.047433.962478.9%策略3 最受欢迎的见解 1.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 2.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言改良的股票配对交易策略剖析SPY—TLT组合和中国股市投资组合 3.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言工夫序列：ARIMA GARCH模型的交易策略在外汇市场预测利用 4.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)TMA三均线期指高频交易策略的R语言实现 5.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)r语言多均线量化策略回测比拟 6.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)用R语言实现神经网络预测股票实例 7.[](http://tecdat.cn/r-%e8%af%ad%...)r语言预测稳定率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型 8.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e...)R语言如何做马尔科夫转换模型markov switching model 9.matlab应用Copula仿真优化市场危险

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23344最近咱们被客户要求撰写对于信用卡守约的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文中咱们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡守约数据分析（查看文末理解数据获取形式） 决策树是由节点和分支组成的简略树状构造。依据每个节点的任何输出特色拆分数据，生成两个或多个分支作为输入。这个迭代过程减少了生成的分支的数量并对原始数据进行了分区。这种状况始终继续到生成一个节点，其中所有或简直所有数据都属于同一类，并且不再可能进一步拆分或分支。 这整个过程生成了一个树状构造。第一个决裂节点称为根节点。末端节点称为叶子并与类标签相关联。从根到叶的门路产生分类规定。   假如你是一名员工，你想吃食物。 您的口头计划将取决于多种状况。 如果你不饿，你就不会花钱。然而如果你饿了，那么抉择就会扭转。你的下一步口头取决于你的下一个状况，即你有没有买午餐？ 当初，如果你不吃午饭，你的口头将齐全取决于你的下一个抉择，即是不是月底？如果是月底最初几天，能够思考不吃饭；否则，您不会将其视为偏好。 当波及多个抉择来做出任何决定时，决策树就会发挥作用。当初你必须做出相应的抉择以取得无利的后果。   决策树如何工作？决策树有两个组成部分：熵和信息增益 熵是一个用来掂量信息或无序的概念。咱们能够用它来掂量数据集的纯度。 为了更好地了解熵，让咱们钻研两个不同的示例数据集，它们都有两个类，别离示意为蓝点和红叉。在左侧的示例数据集中，咱们混合了蓝点和红叉。在右侧数据集的示例中，咱们只有红十字。第二种状况——一个只有一个类样本的数据集——是咱们的指标：一个“纯”数据子集。 熵能够是纯度、无序或信息的量度。因为混合类，右边的数据集不那么污浊，更凌乱（更无序，即更高的熵）。然而，更多的凌乱也意味着更多的信息。实际上，如果数据集只有一类的点，那么无论您尝试多长时间，都无奈从中提取太多信息。相比之下，如果数据集具备来自两个类的点，则它也具备更高的信息提取后劲。所以，右边数据集的熵值越高，也能够看作是潜在信息量越大。   信息增益为了评估一个特色对决裂的好坏，计算决裂前后的熵差。 决策树中每个拆分的指标是从混同的数据集挪动到两个（或更多）更纯的子集。现实状况下，决裂应该导致熵为 0.0 的子集。然而，在实践中，如果拆分导致子集的总熵低于原始数据集就足够了。 也就是说，咱们首先计算宰割前数据集的熵，而后计算宰割后每个子集的熵。最初，在拆分之前从数据集的熵中减去由子集大小加权的输入熵之和。这种差别掂量了信息的增益或熵的缩小。如果信息增益是一个负数，这意味着咱们从一个凌乱的数据集转移到了一些更纯正的子集。 而后，在每一步，咱们将抉择在信息增益值最高的特色上宰割数据，因为这会产生最纯正的子集。 咱们将首先宰割信息增益最高的特色。这是一个递归过程，直到所有子节点都是纯的或直到信息增益为零。 随机森林随机森林是另一种弱小且最罕用的监督学习算法。 许多比一个好。简略来说，这就是随机森林算法背地的概念。也就是说，许多决策树能够产生比仅仅一棵决策树自身更精确的预测。事实上，随机森林算法是一种有监督的分类算法，它构建了 N 个通过略微不同训练的决策树，并将它们合并在一起以取得更精确和稳固的预测. 让咱们再次强调这个概念。整个想法依赖于多个决策树，这些决策树都通过稍微不同的训练，并且所有这些决策树都被思考到最终决策中。 在一个随机森林中，N 棵决策树在通过取得的原始训练集的一个子集上进行训练自举原始数据集，即通过带放回的随机抽样。 此外，输出特色也可能因树而异，作为原始特色集的随机子集。 N 个稍有不同训练的树将对雷同的输出向量产生 N 个稍有不同的预测。通常，少数规定实用于做出最终决定。N棵树中的大多数提供的预测被用作最初一棵。 这种策略的劣势是不言而喻的。尽管来自单个树的预测对训练集中的噪声高度敏感，但来自大多数树的预测却不是——前提是这些树不相干。Bootstrap 采样是通过在不同的训练集上训练树来去相干树的办法。   接下来，咱们在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡守约剖析。 ** ** 信贷数据集，其中蕴含了银行贷款申请人的信息。该文件蕴含1000名申请人的20条信息。 上面的代码能够用来确定申请人是否有信用，以及他（或她）是否对贷款人有良好的信用风险。有几种办法被利用到数据上，帮忙做出这种判断。在这个案例中，咱们将看一下这些办法。 请留神，本例可能须要进行一些数据处理，以便为剖析做筹备。 咱们首先将数据加载到R中。 credit <- read.csv(credit, header = TRUE, sep = ',')这段代码在数据上做了一个小的解决，为剖析做筹备。否则，就会呈现谬误，因为在某些文件的某一列中发现有四类因素。 基本上，任何4类因变量都被笼罩为3类。持续进行剖析。 No.of.Credits[No.of.Credits == 4] <- 3疾速浏览一下数据，理解一下咱们的工作内容。 str(credit) 你可能会立刻留神到有几个变量很显眼。咱们要排除它们。"信贷期限（月）"、"信贷金额 "和 "年龄"。 为什么？咱们在这个模型中试图把重点放在作为信用价值指标的数据分类或类别上。这些是分类变量，而不是数字变量。申请人有电话吗？申请人是否已婚？是否有独特签订人？申请人在同一地址住了多长时间？这类事件。 对于这些因素，重要的是咱们晓得它们与贷款决定的关系。良好的信用与某些因素的组合无关，从而使咱们能够用概率将新的申请人按其特色进行分类。 在数据中，这些问题的答案不是 "是 "或 "不是 "或 "十年"。答案被分组为更宽泛的分类。 咱们须要做的是删除真正的数字数据（工夫、金额和年龄），保留分类因素。咱们排除选定列。 而后咱们创立一个简短的函数，将整数转换成因子。 for(i in S) credit[, i] <- as.factor(credit[, i])当初咱们有了有用的数据，咱们能够开始利用不同的分析方法。 ...

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=20631最近咱们被客户要求撰写对于混合效应模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入 咱们曾经学习了如何解决混合效应模型。本文的重点是如何建设和_可视化_ 混合效应模型的后果 设置本文应用数据集，用于摸索草食动物种群对珊瑚笼罩的影响。 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)library(tidyverse) # 数据处理library(lme4) # lmer glmer 模型me_data <- read_csv("mixede.csv")创立一个根本的混合效应模型：该模型以珊瑚覆盖层为因变量（elkhorn_LAI），草食动物种群和深度为固定效应（c。urchinden，c.fishmass，c.maxD）和考察地点作为随机效应（地点）。 。 留神：因为食草动物种群的测量规模存在差别，因而咱们应用标准化的值，否则模型将无奈收敛。咱们还应用了因变量的对数。我正在依据这项特定钻研对数据进行分组。 summary(mod)## Linear mixed model fit by maximum likelihood ['lmerMod']## ## AIC BIC logLik deviance df.resid ## 116.3 125.1 -52.1 104.3 26 ## ## Scaled residuals: ## Min 1Q Median 3Q Max ## -1.7501 -0.6725 -0.1219 0.6223 1.7882 ## ## Random effects:## Groups Name Variance Std.Dev.## site (Intercept) 0.000 0.000 ## Residual 1.522 1.234 ## Number of obs: 32, groups: site, 9## ## Fixed effects:## Estimate Std. Error t value## (Intercept) 10.1272 0.2670 37.929## c.urchinden 0.5414 0.2303 2.351## c.fishmass 0.4624 0.4090 1.130## c.axD 0.3989 0.4286 0.931## ## Correlation of Fixed Effects:## (Intr) c.rchn c.fshm## c.urchinden 0.036 ## c.fishmass -0.193 0.020 ## c.maxD 0.511 0.491 -0.431## convergence code: 0## boundary (singular) fit: see ?isSingular绘制效应大小图：如果您有很多固定效应，这很有用。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30360最近咱们被客户要求撰写对于网络购物的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 随着网络的迅速倒退，依靠于网络的购物作为一种新型的生产形式，在全国乃至寰球范畴内飞速发展 电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。咱们被客户要求撰写对于网络购物行为的钻研报告。 我的项目打算应用数据挖掘的办法,以京东商城网购用户的网络购物数据为根底,对网络购物行为的三个因素：行为过程、行为后果、行为主体进行剖析。 （1）应用关联规定分析方法剖析网络购物用户的行为过程,别离探析信誉度、搜寻排名对网购用户购买决策的影响水平； （2）应用聚类分析办法,对网购用户的行为后果进行探讨,发现不同网购群体的网购习惯和特色； （3）应用分类/预测分析方法,对网购行为主体进行钻研。本我的项目还将援用其它钻研的数据及观点对本数据分析所得论断进行比拟验证。 本我的项目的论断为以京东商城为代表的网购平台运营商、商家提供网站治理、网店经营方面的参考,为商家制订网络营销策略提供决策反对。 关联规定开掘  data1[,i]=as.factor(data1[,i])##将每个变量转成因子模式}inspect(frequentsets[1:10])#查看频繁项集 从下面的表 能够看到局部频繁呈现的一些选项规定，抽取的10个频繁项集的反对度在0.3左右。 而后查看反对度最高的前10个规定 能够看到反对度最高的前十个选项汇合（称为频繁项集）的反对度在0.9左右，因而在上面应用apriori模型对数据进行剖析时，选取最小反对度为0.9左右，以便发现适合数量的规定。 set of 47 rules rule length distribution (lhs + rhs):sizes 1  2  311 24 12    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.  1.000   2.000   2.000   2.021   2.500   3.000 summary of quality measures:    support         confidence          lift       Min.   :0.9000   Min.   :0.9000   Min.   :0.9977  1st Qu.:0.9050   1st Qu.:0.9400   1st Qu.:1.0000  Median :0.9150   Median :0.9585   Median :1.0043  Mean   :0.9191   Mean   :0.9572   Mean   :1.0043  3rd Qu.:0.9300   3rd Qu.:0.9846   3rd Qu.:1.0083  Max.   :0.9850   Max.   :0.9945   Max.   :1.0141  mining info:  data ntransactions support confidence trans           200     0.9        0.3咱们失去规定的概述，能够看到他们的反对度在0.9到0.98之间，置信度也十分高，阐明这些规定具备较高的的可预测度（Predictability）。因而从这些规定能够失去比拟牢靠的推断论断。置信度太低的规定在理论利用中也不会有多大用处。 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=17549最近咱们被客户要求撰写对于马尔可夫链模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本示例阐明如何创立并可视化Markov链模型的构造和演变 。思考从随机转移矩阵中创立马尔可夫链的四状态马尔可夫链，该模型模拟了国内生产总值（GDP）的动静  创立理论GDP的马尔可夫链模型。指定状态名称。 P = [0.5 0.5 0.0 0.0; 0.5 0.0 0.5 0.0; 0.0 0.0 0.0 1.0; 0.0 0.0 1.0 0.0];stateNames = ["Regime 1" "Regime 2" "Regime 3" "Regime 4"];mc = mc(P,'StateNames'可视化马尔可夫链的一种办法是绘制转移矩阵的热图。 figure;imagesc(P);colormap(jet);colorbar;axis squar 点击题目查阅往期内容 R语言间断工夫马尔科夫链模仿案例 Markov Chains 左右滑动查看更多 01 02 03 04 有向图有向图将链中的状态显示为节点，并将状态之间的可行转换显示为有向边。 绘制马尔可夫链的默认有向图。 figure;plot(mc); 通过基于转移概率指定边缘色彩来比拟转移概率。 figure;plot(mc,'ColorEdges' 通过依据状态类型指定节点色彩和标记来辨认循环状态和瞬态状态。 figure;h = hplot(mc,'ColorEdges',true,   低均值状态是瞬态的，最终转移到递归的高均值状态。 节点标签的默认字体大小为8。将字体大小缩小到7。 FontSize = 7;   混合图能够通过在有向图中绘制指标概率和预期的第一次命中工夫来可视化。  从马尔可夫链中的每个状态开始计算命中指标状态的指定子集的概率。其中节点色彩示意命中概率。 绘制马尔可夫链的有向图，其中节点色彩示意命中计划1的概率。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=16453 最近咱们被客户要求撰写对于股票市场的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 金融市场上最重要的工作之一就是剖析各种投资的历史收益要执行此剖析，咱们须要资产的历史数据。数据提供者很多，有些是收费的，大多数是付费的。在本文中，咱们将应用Yahoo金融网站上的数据。 在这篇文章中，咱们将： 下载收盘价计算收益率计算收益的均值和标准差让咱们先加载库。 library(tidyquant)library(timetk)咱们将取得Netflix价格的收盘价。 netflix <- tq_get("NFLX",                                      from = '2009-01-01',                  to = "2018-03-01",                  get = "stock.prices")接下来，咱们将绘制Netflix的调整后收盘价。 netflix %>%  ggplot(aes(x = date, y = adjusted)) +  geom_line() +  ggtitle("Netflix since 2009") +  labs(x = "Date", "Price") +  scale_x_date(date_breaks = "years", date_labels = "%Y") +  labs(x = "Date", y = "Adjusted Price") +  theme_bw() 计算单个股票的每日和每月收益率一旦咱们从Yahoo Finance下载了收盘价，下一步便是计算收益。咱们将再次应用tidyquant包进行计算。咱们曾经在下面下载了Netflix的价格数据，如果您还没有下载，请参见下面的局部。 # 计算每日收益netflix_daily_returns <- netflix %>%  tq_transmute(select = adjusted,          这指定要抉择的列               mutate_fun = periodReturn,   # 这指定如何解决该列               period = "daily",      # 此参数计算每日收益               col_rename = "nflx_returns") # 重命名列#计算每月收益netflix_monthly_returns <- netflix %>%  tq_transmute(select = adjusted,               mutate_fun = periodReturn,               period = "monthly",      # 此参数计算每月收益               col_rename = "nflx_returns")绘制Netflix的每日和每月收益图表# 咱们将应用折线图获取每日收益   ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) +  geom_line() +  theme_classic() + 查看Netflix的每日收益图表后，咱们能够得出结论，收益稳定很大，并且股票在任何一天都能够稳定+/- 5％。为了理解收益率的散布，咱们能够绘制直方图。 netflix_daily_returns %>%  ggplot(aes(x = nflx_returns)) +  geom_histogram(binwidth = 0.015) +  theme_classic() + 接下来，咱们能够绘制自2009年以来Netflix的月度收益率。咱们应用条形图来绘制数据。 # 绘制Netflix的月度收益图表。 应用条形图  ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) +  geom_bar(stat = "identity") +  theme_classic() + 计算Netflix股票的累计收益绘制每日和每月收益对理解投资的每日和每月稳定很有用。要计算投资的增长，换句话说，计算投资的总收益，咱们须要计算该投资的累积收益。要计算累积收益，咱们将应用  cumprod（）  函数。    mutate(cr = cumprod(1 + nflx_returns)) %>%      # 应用cumprod函数   ggplot(aes(x = date, y = cumulative_returns)) +  geom_line() +  theme_classic() + 点击题目查阅往期内容 R语言ARMA GARCH COPULA模型拟合股票收益率工夫序列和模仿可视化 左右滑动查看更多 01 02 03 04 该图表显示了自2009年以来Netflix的累计收益。有了预先剖析的力量， 自2009年以来，_能够_用1美元的投资赚取85美元。但据咱们所知，说起来容易做起来难。在10年左右的工夫里，在Qwickster惨败期间投资损失了其价值的50％。在这段期间内，很少有投资者可能保持投资。   ggplot(aes(x = date, y = cumulative_returns)) +  geom_line() +  theme_classic() + 咱们能够直观地看到，月收益表比日图表要平滑得多。 多只股票下载多只股票的股票市场数据。#将咱们的股票代码设置为变量tickers <- c("FB", "AMZN", "AAPL", "NFLX", "GOOG") # 下载股价数据multpl_stocks <- tq_get(tickers,绘制多只股票的股价图接下来，咱们将绘制多只股票的价格图表 multpl_stocks %>%  ggplot(aes(x = date, y = adjusted, 这不是咱们预期的后果。因为这些股票具备微小的价格差别（FB低于165，AMZN高于1950），因而它们的规模不同。咱们能够通过按各自的y比例绘制股票来克服此问题。    facet_wrap(~symbol, scales = "free_y") +  # facet_wrap用于制作不同的页面  theme_classic() + 计算多只股票的收益计算多只股票的收益与单只股票一样容易。这里只须要传递一个附加的参数。咱们须要应用参数  group_by（symbol）  来计算单个股票的收益。 #计算多只股票的每日收益                            tq_transmute(select = adjusted,               mutate_fun = periodReturn,               period = 'daily',               col_rename = 'returns')#计算多只股票的月收益                              tq_transmute(select = adjusted,               mutate_fun = periodReturn,               period = 'monthly',               col_rename = 'returns')绘制多只股票的收益图表一旦有了收益计算，就能够在图表上绘制收益。 multpl_stock_daily_returns %>%  ggplot(aes(x = date, y = returns)) +  geom_line() +  geom_hline(yintercept = 0) + multpl_stock_monthly_returns %>%  ggplot(aes(x = date, y = return   scale_fill_brewer(palette = "Set1",   # 咱们会给他们不同的色彩，而不是彩色 在FAANG股票中，苹果的稳定最小，而Facebook和Netflix的稳定最大。对于他们从事的业务而言，这是不言而喻的。Apple是一家稳固的公司，领有稳固的现金流量。它的产品受到数百万人的青睐和应用，他们对Apple领有极大的忠诚度。Netflix和Facebook也是令人难以置信的业务，但它们处于高增长阶段，任何问题（收益或用户增长降落）都可能对股票产生重大影响。 计算多只股票的累计收益通常，咱们心愿看到过来哪种投资产生了最佳成果。为此，咱们能够计算累积后果。上面咱们比拟自2013年以来所有FAANG股票的投资后果。哪项是自2013年以来最好的投资？ multpl_stock_monthly_returns %>%  mutate(returns e_returns = cr - 1) %>%  ggplot(aes(x = date, y = cumulative_returns, color = symbol)) +  geom_line() +  labs(x = "Date" 毫不奇怪，Netflix自2013年以来取得了最高的收益。亚马逊和Facebook位居第二和第三。 统计数据计算单个股票的均值，标准差咱们曾经有了Netflix的每日和每月收益数据。当初咱们将计算收益的每日和每月平均数和标准差。 为此，咱们将应用  mean（）  和  sd（） 函数。 # 计算平均值   .[[1]] %>%  mean(na.rm = TRUE)nflx_monthly_mean_ret <- netfl turns) %>%  .[[1]] %>%  mean(na.rm = TRUE)# 计算标准差nflx_daily_sd_ret <- netflirns) %>%  .[[1]] %>%  sd()nflx_monthly_sd_ret <- netflix_rns) %>%  .[[1]] %>%  sd() nflx_stat## # A tibble: 2 x 3##   period     mean     sd##   <chr>     <dbl>  <dbl>## 1 Daily   0.00240 0.0337## 2 Monthly 0.0535  0.176咱们能够看到Netflix的均匀每日收益为0.2％，标准差为3.3％。它的月均匀回报率是5.2％和17％标准差。该数据是自2009年以来的整个期间。如果咱们要计算每年的均值和标准差，该怎么办。咱们能够通过按年份对Netflix收益数据进行分组并执行计算来进行计算。 netflix  %>%  summarise(Monthly_Mean_Returns = mean(nflx_returns),            MOnthly_Standard_Deviation = sd(nflx_returns)## # A tibble: 10 x 3##     year Monthly_Mean_Returns MOnthly_Standard_Deviation##    <dbl>                <dbl>                      <dbl>##  1  2009              0.0566                      0.0987##  2  2010              0.110                       0.142 ##  3  2011             -0.0492                      0.209 ##  4  2012              0.0562                      0.289 ##  5  2013              0.137                       0.216 ##  6  2014              0.00248                     0.140 ##  7  2015              0.0827                      0.148 ##  8  2016              0.0138                      0.126 ##  9  2017              0.0401                      0.0815## 10  2018              0.243                       0.233咱们还能够绘制后果更好地了解。 netflix_monthly_returns %>%  mutate(year = rns, Standard_Deviation, keyistic)) +  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +  scale_y_continuous(b ) +  theme_bw() + 咱们能够看到，自2009年以来，每月收益和标准差稳定很大。2011年，均匀每月收益为-5％。 计算多只股票的均值，标准差接下来，咱们能够计算多只股票的均值和标准差。   group_by(symbol) %>%  summarise(mean = mean(returns),            sd = sd(returns))## # A tibble: 5 x 3##   symbol     mean     sd##   <chr>     <dbl>  <dbl>## 1 AAPL   0.00100  0.0153## 2 AMZN   0.00153  0.0183## 3 FB     0.00162  0.0202## 4 GOOG   0.000962 0.0141## 5 NFLX   0.00282  0.0300group_by(symbol) %>%  summarise(mean = mean(returns),            sd = sd(returns))## # A tibble: 5 x 3##   symbol   mean     sd##   <chr>   <dbl>  <dbl>## 1 AAPL   0.0213 0.0725## 2 AMZN   0.0320 0.0800## 3 FB     0.0339 0.0900## 4 GOOG   0.0198 0.0568## 5 NFLX   0.0614 0.157计算收益的年均值和标准差。    %>%  group_by(symbol, year) %>%  summarise(mean = mean(returns),            sd = sd(returns))## # A tibble: 30 x 4## # Groups:   symbol [?]##    symbol  year      mean     sd##    <chr>  <dbl>     <dbl>  <dbl>##  1 AAPL    2013  0.0210   0.0954##  2 AAPL    2014  0.0373   0.0723##  3 AAPL    2015 -0.000736 0.0629##  4 AAPL    2016  0.0125   0.0752##  5 AAPL    2017  0.0352   0.0616##  6 AAPL    2018  0.0288   0.0557##  7 AMZN    2013  0.0391   0.0660##  8 AMZN    2014 -0.0184   0.0706##  9 AMZN    2015  0.0706   0.0931## 10 AMZN    2016  0.0114   0.0761## # ... with 20 more rows咱们还能够绘制此统计数据。 multpl_stock_monthly_returns %>%  mutate(year = year(date)) %>%  group_by(symbol, yea s = seq(-0.1,0.4,0.02),                     labels = scales::percent) +  scale_x_continuous(breaks = seq(2009,2018,1)) +  labs(x = "Year", y = Stocks") +  ggtitle multpl_stock_monthly_returns %>%  mutate(year = year(date)) %>%   ggplot(aes(x = year, y = sd, fill = symbol)) +  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", width = 0.7) +  scale_y_continuous(breaks = seq(-0.1,0.4,0.02),                     labels = scales::p   scale_fill_brewer(palette = "Set1", 计算多只股票的协方差和相关性另一个重要的统计计算是股票的相关性和协方差。为了计算这些统计数据，咱们须要批改数据。咱们将其转换为xts对象。 协方差表 #计算协方差  tk_xts(silent = TRUE) %>%  cov()##               AAPL        AMZN          FB         GOOG          NFLX## AAPL  5.254736e-03 0.001488462 0.000699818 0.0007420307 -1.528193e-05## AMZN  1.488462e-03 0.006399439 0.001418561 0.0028531565  4.754894e-03## FB    6.998180e-04 0.001418561 0.008091594 0.0013566480  3.458228e-03## GOOG  7.420307e-04 0.002853157 0.001356648 0.0032287790  3.529245e-03## NFLX -1.528193e-05 0.004754894 0.003458228 0.0035292451  2.464202e-02相干表 # 计算相关系数 %>%  tk_xts(silent = TRUE) %>%  cor()##              AAPL      AMZN        FB      GOOG         NFLX## AAPL  1.000000000 0.2566795 0.1073230 0.1801471 -0.001342964## AMZN  0.256679539 1.0000000 0.1971334 0.6276759  0.378644485## FB    0.107322952 0.1971334 1.0000000 0.2654184  0.244905437## GOOG  0.180147089 0.6276759 0.2654184 1.0000000  0.395662114## NFLX -0.001342964 0.3786445 0.2449054 0.3956621  1.000000000咱们能够应用corrplot() 包来绘制相关矩阵图。 ## corrplot 0.84 loaded  cor() %>%  corrplot() 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺材料。 本文选自《基于R语言股票市场收益的统计可视化剖析》。 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=11936最近咱们被客户要求撰写对于Nelson-Siegel的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本教程中，咱们将钻研如何将Nelson-Siegel-Svensson（NSS）模型拟合到数据 1引言因为咱们将应用随机技术进行优化，因而咱们应该从新运行几次。变量nRuns设置示例重启的次数。 > set.seed(112233)2将NS模型拟合到给定的零利率NS模型咱们应用给定的参数betaTRUE创立“实在”的收益曲线yM。付款工夫（以年为单位）在向量tm中。 > tm <- c(c(1, 3, 6, 9)/12, 1:10)> betaTRUE <- c(6, 3, 8, 1)> yM <- NS(betaTRUE, tm)> par(ps = 11, bty = "n", las = 1, tck = 0.01, mgp = c(3, 0.2, 0), mar = c(4, 4, 1, 1))> plot(tm, yM, xlab = "maturities in years", ylab = "yields in %") 目标是通过这些点拟合平滑曲线。咱们从指标函数OF开始。它有两个参数：param和list数据（蕴含所有其余变量）。返回察看到的（“市场”）收益率yM的向量与参数param的模型收益率之间的最大相对差。 咱们增加了一个粗略而无效的束缚，以避免导致“ NA”值的参数值：指标函数返回较大的正值。咱们将其最小化，因而产生NA值的参数被标记为不良。在第一个示例中，咱们将数据设置如下： > data <- list(yM = yM, tm = tm, model = NS, ww = 0.1, min = c( 0,-15,-30, 0), max = c(15, 30, 30,10))咱们增加了一个模型（在本例中为NS），该模型形容了从参数到收益曲线的映射，以及向量min和max，咱们稍后将其用作束缚。ww是惩办权重，如下所述。 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23518最近咱们被客户要求撰写对于银行拉新流动的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 我的项目背景：银行的次要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是贷款大小不等的责任客户（存款人）。银行领有一直增长的客户 该银行心愿减少借款人（资产客户），发展更多的贷款业务，并通过贷款利息赚取更多利润。因而，银行心愿将负债的客户转换为集体贷款客户。（同时保留他们作为存款人）。该银行去年针对负债客户发展的一项流动显示，胜利实现了9％以上的胜利转化率。该部门心愿建设一个模型，来帮忙他们确定购买贷款可能性更高的潜在客户。能够减少成功率，同时降低成本。 数据集上面给出的文件蕴含5000个客户的数据 （ 查看文末理解数据获取形式 ） 。数据包含客户人口统计信息（年龄，支出等），客户与银行的关系（抵押，证券账户等）以及客户对上次集体贷款流动的因变量（集体贷款）。在这5000个客户中，只有480个（= 9.6％）承受了先前流动中提供给他们的集体贷款 data.head() data.columns 属性信息属性能够相应地划分： 变量 ID 一个人的客户ID与贷款之间没有关联，也无奈为未来的潜在贷款客户提供任何一般性论断。咱们能够疏忽此信息进行模型预测。二进制类别具备五个变量，如下所示： 集体贷款-该客户是否承受上一个广告系列提供的集体贷款？ 这是咱们的指标变量证券帐户-客户在银行是否有证券帐户？CD帐户-客户在银行是否有贷款证实（CD）帐户？网上银行-客户是否应用网上银行？信用卡-客户是否应用银行发行的信用卡？数值变量如下： 年龄-客户的年龄工作教训支出-年收入（元）CCAvg-均匀信用卡生产抵押-屋宇抵押价值有序分类变量是： 家庭-客户的家庭人数教育水平-客户的教育水平标称变量是： ID邮政编码data.shape data.info() # 文件中没有列有空数据data.apply(lambda x : sum(x.isnull())) # 对数据进行目测data.describe().transpose() #查看有多少不同数据data.apply(lambda x: len(x.unique())) 两两变量散点图 年龄 特色通常是散布的，大多数客户年龄在30岁到60岁之间。教训 大多散布在8年以上教训的客户。这里的 平均值 等于中 位数。有正数 。这可能是数据输出谬误，因为通常无奈掂量正数的工作教训。咱们能够删除这些值，因为样本中有3或4条记录。支出呈现 正偏斜。大多数客户的支出在45,000到55K之间。咱们能够通过说平均值 大于 中位数来确认这一点CCAvg 也是一个正偏变量，均匀收入在0K到10K之间，大多数收入不到2.5K抵押 70％的人的抵押贷款少于4万。然而最大值为635K家庭和教育变量是序数变量。家庭散布平均有52条记录教训为正数。在进一步进行之前，咱们须要对这些记录进行清理 data[data['Experience'] < 0]['Experience'].count()52#清理正数变量dfExp = data.loc[data['Experience'] >0]data.loc[negExp]['ID'].tolist() # 失去有正数教训的客户ID有52条正数教训的记录 以下代码执行以下步骤： 对于具备ID的记录，获取Age column的值对于具备ID的记录，获取Education column的值从具备负数教训的记录的数据框中过滤合乎以上条件的记录，并取中位数将中位数填充本来正数教训的地位data.loc[np.where(['ID']==id)]["Education"].tolist()[0]df_filtered['Experience'].median()# 查看是否有正数教训的记录data[data['Experience'] < 0]['Experience'].count()0 支出和教育对集体贷款的影响boxplot(x='Education',y='Income',data=data) 察看 ：看来教育水平为1的客户支出更高。然而，承受了集体贷款的客户的收入水平雷同 点击题目查阅往期内容 R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型 左右滑动查看更多 01 02 03 04 推论 ：从上图能够看出，没有集体贷款的客户和领有集体贷款的客户的抵押贷款较高。 察看 ：大多数没有贷款的客户都有证券账户 察看：家庭人数对集体贷款没有任何影响。然而仿佛3岁的家庭更有可能借贷。思考将来的推广流动时，这可能是一个很好的察看后果。 察看：没有CD帐户的客户，也没有贷款。这仿佛占多数。然而简直所有领有CD帐户的客户也都有贷款 察看：该图显示有集体贷款的人的信用卡均匀费用更高。均匀信用卡生产中位数为3800元，表明集体贷款的可能性更高。较低的信用卡收入（中位数为1400元）不太可能取得贷款。这可能是有用的信息。 察看 上图显示与教训和年龄呈正相干。随着教训的减少，年龄也会减少。色彩也显示教育水平。四十多岁之间存在差距，大学以下的人也更多 # 与热图的关联性corr = data.corr()plt.figure(figsize=(13,7))# 创立一个掩码，以便咱们只看到一次相干的值a = sns.heatmap(corr,mask=mask, annot=True, fmt='.2f') 察看 支出和CCAvg呈中等相干。年龄和工作教训高度相干sns.boxplot看上面的图，支出低于10万的家庭比高支出的家庭更不可能取得贷款。 利用模型将数据分为训练集和测试集 train_labels = train_settest_labels = test_set决策树分类器DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='entropy', ...)dt_model.score0.9773333333333334dt_model.predict(test_set)预测 array([0, 0, 0, 0, 0])查看测试集 test_set.head(5) 奢侈贝叶斯naive_model.fit(train_set, train_labels)naive_model.score0.8866666666666667随机森林分类器RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=0)Importance.sort_values randomforest_model.score(test_set,test_labels)0.8993333333333333KNN（K-最近街坊）data.drop(['Experience' ,'ID'] , axis = 1).drop(labels= "PersonalLoan" , axis = 1)train_set_dep = data["PersonalLoan"]acc = accuracy_score(Y_Test, predicted)print(acc)0.9106070713809206模型比拟for name, model in models: kfold = model_selection.KFold(n_splits=10) cv_results = model_selection.cross_val_score(model, X, y, cv, scoring)# 箱线图算法的比拟plt.figure() ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061最近咱们被客户要求撰写对于预测心脏病的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 这个数据集能够追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"指标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病 。 数据集信息：指标:次要目标是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇程度、胸痛类型等。 咱们在这个问题上应用的算法是： 二元逻辑回归Naive Bayes算法决策树随机森林数据集的形容:该数据有303个察看值和14个变量。每个察看值都蕴含对于集体的以下信息。 年龄:- 集体的年龄，以年为单位sex:- 性别（1=男性；0=女性）cp - 胸痛类型（1=典型心绞痛；2=非典型心绞痛；3=非心绞痛；4=无症状）。trestbps--静息血压chol - 血清胆固醇，单位：mg/dlfbs - 空腹血糖程度>120 mg/dl（1=真；0=假)restecg - 静息心电图后果（0=失常；1=有ST-T；2=瘦小)thalach - 达到的最大心率exang - 静止诱发的心绞痛（1=是；0=否)oldpeak - 绝对于静止状态，静止诱发的ST压低slope - 静止时ST段峰值的斜率（1=上斜；2=平坦；3=下斜)ca - 次要血管的数量（0-4），由Flourosopy着色地中海贫血症--地中海贫血症是一种遗传性血液疾病，会影响身材产生血红蛋白和红细胞的能力。1=失常；2=固定缺点；3=可逆转缺点指标--预测属性--心脏疾病的诊断（血管造影疾病状态）（值0=<50%直径狭隘；值1=>50%直径狭隘)在Rstudio中加载数据 heart<-read.csv("heart.csv",header = T)header = T意味着给定的数据有本人的题目，或者换句话说，第一个观测值也被思考用于预测。 head(heart) 当咱们想查看和检查数据的前六个观察点时，咱们应用head函数。 tail(heart) 显示的是咱们数据中最初面的六个观察点 colSums(is.na(heart)) 这个函数是用来查看咱们的数据是否蕴含任何NA值。 如果没有发现NA，咱们就能够继续前进，否则咱们就必须在之前删除NA。 查看咱们的数据结构str(heart) 查看咱们的数据摘要 summary(heart) 通过观察以上的总结，咱们能够说以下几点 性别不是连续变量，因为依据咱们的形容，它能够是男性或女性。因而，咱们必须将性别这个变量名称从整数转换为因子。cp不能成为连续变量，因为它是胸痛的类型。因为它是胸痛的类型，咱们必须将变量cp转换为因子。fbs不能是连续变量或整数，因为它显示血糖程度是否低于120mg/dl。restecg是因子，因为它是心电图后果的类型。它不能是整数。所以，咱们要把它转换为因子和标签。依据数据集的形容，exang应该是因子。心绞痛产生或不产生。因而，将该变量转换为因子。斜率不能是整数，因为它是在心电图中察看到的斜率类型。因而，咱们将变量转换为因子。依据数据集的形容，ca不是整数。因而，咱们要将该变量转换为因子。thal不是整数，因为它是地中海贫血的类型。因而，咱们将变量转换为因子。指标是预测变量，通知咱们这个人是否有心脏病。因而，咱们将该变量转换为因子，并为其贴上标签。根据上述思考，咱们对变量做了一些变动 #例如sex<-as.factor(sex)levels(sex)<-c("Female","Male")查看上述变动是否执行胜利 str(heart) summary(heart) EDAEDA是探索性数据分析（Exploratory Data Analysis）的缩写，它是一种数据分析的办法/哲学，采纳各种技术（次要是图形技术）来深刻理解数据集。 对于图形示意，咱们须要库 "ggplot2" library(ggplot2)ggplot(heart,aes(x=age,fill=target,color=target)) + geom_histogram(binwidth = 1,color="black") + labs(x = "Age",y = "Frequency", title = "Heart Disease w.r.t. Age") 咱们能够得出结论，与60岁以上的人相比，40至60岁的人患心脏病的概率最高。 table <- table(cp)pie(table) 咱们能够得出结论，在所有类型的胸痛中，在集体身上察看到的大多数是典型的胸痛类型，而后是非心绞痛。 点击题目查阅往期内容 R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 左右滑动查看更多 01 02 03 04 ...

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480作者：Xingsheng Yang最近咱们被客户要求撰写对于租房数据的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据； 2 对租房信息进行剖析，次要对房租相干特色进行剖析，并搭建模型用于预测房租 工作/指标利用上海链家网站租房的公开信息，着重对月租进行数据分析和开掘。 上海租赁数据此数据来自 Lianjia.com.csv文件蕴含名称，租赁类型，床位数量，价格，经度，纬度，阳台，押金，公寓，形容，游览，交通，独立浴室，家具，新房源，大小，方向，堤坝，电梯，停车场和便当设施信息。 属性： 名称：列表名称 类型：转租或全副租赁（全副） 床：卧室号码 价格 经度/纬度：坐标 阳台，押金（是否有押金政策），公寓，形容，游览可用性，凑近交通，独立浴室，家具 新房源：NO-0，YES-1 面积：平方米 朝向：朝向窗户，南1，西北2，东-3，北4，东北-5，西-6，东南-7，西南8，未知-0 级别：房源层级， 地下室-0， 低层（1-15）-1， 中层（15-25）-2， 高层（>25）-3 停车场：无停车场-0，额外收费-1，收费停车-2 设施：设施数量 import pandas as pdimport numpy as npimport geopandas df = pd.read_csv('lighai.csv', sep =',', encoding='utf_8_sig', header=None)df.head() 数据预处理ETL解决，清理数据帧。 df_clean.head()  探索性剖析 - 数据可视化plt.figure(figsize=(8, 6))sns.distplot(df_clean.price, bins=500, kde=True)plt.xscale('log') # Log transform the price 读取天文数据 plt.figure(figsize=(12, 12))sns.heatmap(df_clean.corr(), square=True, annot=True, fmt = '.2f', cmap = 'vla点击题目查阅往期内容 线性回归和工夫序列剖析北京房价影响因素可视化案例 左右滑动查看更多 01 02 03 04 模型构建尝试依据特色预测价格。 y = df_clean.log_priceX = df_clean.iloc[:, 1:].drop(['price', 'log_price'], axis=1)岭回归模型ridge = Ridge()alphas = [0.0001, 0.001, 0.001, 0.01, 0.1, 0.5, 1, 2, 3, 5, 10]   Lasso回归 coef.sort_values(ascending=False).plot(kind = 'barh') Random forest随机森林rf_cv.fit(X_train, y_train) XGBoostxgb_model.loc[30:,['test-rmse-mean', 'train-rmse-mean']].plot(); xgb_cv.fit(X_train, y_train)   Keras神经网络model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal'))# Compile modelmodel.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='Adam')model.summary() ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31544原文出处：拓端数据部落公众号在网络技术高速倒退的背景下,信息缭乱繁冗,如何可能取得须要的文本信息,成了许多企业或组织关注的问题。 该我的项目以采集的豆瓣电影评论数据为例,应用R语言和神经网络算法,对文本开掘进行全流程的剖析,包含对其特色及其子集进行提取,并对文本进行词云可视化和分类解决,同时采纳穿插验证办法对模型进行调整,从而预测无关评论的类型,并将其作为电影举荐的一个规范。 电影评论数据 查看数据head(pinglun1) 文本预处理  #剔除通用题目  res=(pattern="NIKEiD"," ",res);   res=(pattern="http://t.cn/"," ",res); res=(pattern="com"," ",res);中文分词技术不同于英文每一个单词具备明确的划分规范，中国的汉字博大精深、历史悠久。一个词语或者一句话在不同的语境里有多种切分形式，并且随着网络用词的不断更新，许多具备现时意义的词语并不能为计算机所辨认。 keyword=(X=res, FUN=segmentCN)绘制词汇图词云不仅可能形象的将文本的次要内容进行出现，清晰明了地展现出在一个测试集外面最为重要的关键词，同时也能够测验停用词的解决环节是否欠缺，因为如果不欠缺，词云中会不可避免地呈现一些无意义的单个词。 mycolors <- brewer.pal(8,"Dark2")#设置一个色彩系：wordcloud(d$word,d$freq,random.order=FALSE,random.color=FALSE,colors= unique(words)##    [1] "通过"             "亲"               "父"              ##    [4] "养父"             "岳父"             "人物"            ##    [7] "关系"             "构"               "写"              ##   [10] "一部"             "编"               "有"转换成词频矩阵因为计算机比拟擅于解决电子表格、数据库这样的结构化数据，然而文本是人类的语言，所以将非结构化的文本转变成结构化的数据是十分必要的。 for(i in  1:nrow(cldata)){   for(j in  unique(d$word) ){     if(j %in%  unlist(key ##        故事 电影 一个 喜爱 父亲 童话 因为 这个 一部 时候 没有 晓得 生存 ##   [1,]    0    0    0    0    0    0    0    0    1    0    0    0    0 ##   [2,]    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0 ## [594,]    0 ## [595,]    0 ## [596,]    0 ## [597,]    0 ## [598,]    0 ## [599,]    0 ## [600,]    0神经网络nn <-  (c(label$V1)[samp]~cldata[samp,],size=10,decay=0.01,maxit=1000,l预测分类后果yy <- round(predict(nn, cldata))分类混同矩阵table(yy,label[1:500,]) ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6592咱们被要求在本周提供一个报告，该报告将联合pca， t-SNE算法等数值办法 升高维度有两个次要用例：数据摸索和机器学习。它对于数据摸索很有用，因为维数缩小到几个维度（例如2或3维）容许可视化样本 而后能够应用这种可视化来从数据取得见解（例如，检测聚类并辨认异样值）。对于机器学习，降维是有用的，因为在拟合过程中应用较少的特色时，模型通常会更好地概括。 在这篇文章中，咱们将钻研降维技术： 主成分剖析（PCA）： 最风行的降维办法核PCA：PCA的一种变体，容许非线性t-SNE t散布随机邻域嵌入： 非线性降维技术这些办法之间的要害区别在于PCA输入旋转矩阵，能够利用于任何其余矩阵以转换数据。  加载数据集  咱们能够通过以下形式加载数据集： df <- read.csv(textConnection(f), header=T)# 抉择变量features <- c("Body", "Sweetness", "Smoky", "Medicinal", "Tobacco", "Honey", "Spicy", "Winey", "Nutty", "Malty", "Fruity", "Floral")feat.df <- df[, c("Distillery", features)]对于后果的假如在咱们开始缩小数据的维度之前，咱们应该思考数据。 因为来自邻近酿酒厂的威士忌应用相似的蒸馏技术和资源，他们的威士忌也有相似之处。 为了验证这一假如，咱们将测试来自不同地区的酿酒厂之间威士忌特色的均匀表白是否不同。为此，咱们将进行MANOVA测试： ## Df Pillai approx F num Df den Df Pr(>F) ## Region 5 1.2582 2.0455 60 365 3.352e-05 ***## Residuals 80 ## ---## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1测验统计量在5％程度上是显着的，因而咱们能够回绝零假如（区域对特色没有影响）。 ...

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=12174咱们被要求在本周提供一个报告，该报告将联合ARMA-EGARCH，集成预测算法等数值办法 本文比拟了几个工夫序列模型，以预测SP500指数的每日理论稳定率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比拟  。最初，提出了汇合预测算法 假如条件理论稳定率是看不见的，因而咱们只能对其进行估算。这也是稳定率建模的难点。如果实在值未知，则很难判断预测品质。尽管如此，钻研人员为理论稳定率开发了估算模型。Andersen，Bollerslev Diebold（2008）  和  Barndorff-Nielsen and Shephard（2007）  以及  Shephard and Sheppard（2009）  提出了一类基于高频的稳定率（HEAVY）模型，作者认为HEAVY模型给出了  很好的  预计。 假如：HEAVY实现的稳定率估算器无偏且无效。 在下文中，将HEAVY估计量作为  察看到的已实现稳定率（理论稳定率） 来确定预测性能。 数据起源SPX每日数据（平仓收益）SPX盘中高频数据（HEAVY模型预计）VIXVIX衍生品（VIX期货）在本文中，我次要关注前两个。 数据采集理论稳定率预计和每日收益我实现了Shephard和Sheppard的模型，并预计了SPX的理论量。 head(SPXdata) SPX2.rv SPX2.r SPX2.rs SPX2.nobs SPX2.open2000-01-03 0.000157240 -0.010103618 0.000099500 1554 34191.162000-01-04 0.000298147 -0.039292183 0.000254283 1564 34195.042000-01-05 0.000307226 0.001749195 0.000138133 1552 34196.702000-01-06 0.000136238 0.001062120 0.000062000 1561 34191.432000-01-07 0.000092700 0.026022074 0.000024100 1540 34186.142000-01-10 0.000117787 0.010537636 0.000033700 1573 34191.50 SPX2.highlow SPX2.highopen SPX2.openprice SPX2.closeprice2000-01-03 0.02718625 0.005937756 1469.25 1454.482000-01-04 0.04052226 0.000000000 1455.22 1399.152000-01-05 -0.02550524 0.009848303 1399.42 1401.872000-01-06 -0.01418039 0.006958070 1402.11 1403.602000-01-07 -0.02806616 0.026126203 1403.45 1440.452000-01-10 -0.01575486 0.015754861 1441.47 1456.74 DATE SPX2.rvol2000-01-03 2000-01-03 0.0125395372000-01-04 2000-01-04 0.0172669342000-01-05 2000-01-05 0.0175278642000-01-06 2000-01-06 0.0116721032000-01-07 2000-01-07 0.0096280842000-01-10 2000-01-10 0.010852972SPXdata$SPX2.rv 是预计的理论方差。 SPXdata$SPX2.r 是每日收益（平仓）。 SPXdata$SPX2.rvol 是预计的理论稳定率 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23170 咱们被要求在本周提供一个报告，该报告将联合虚构变量，回归等数值办法 在本文中，本文与以下两个问题无关。你应该如何增加虚构变量？你应该如何解释后果 简介如果应用一个例子，咱们可能会更容易了解这些问题。 数据假如咱们想钻研工资是如何由教育、教训和某人是否负责治理职务决定的。假如 每个人都从年薪4万开始。实际出真知。每减少一年的教训，工资就减少5千。你学得越多，你的支出就越多。高中、大学和博士的年薪增长别离为0、10k和20k。海面平静时，任何人都能够掌舵。对于负责治理职位的人，要多付20k。天生就是平凡的领导者。对于那些只上过高中却负责治理职位的人，多给他们3万。随机因素会影响工资，平均值为0，标准差为5千。上面是局部数据和摘要。 绘制数据有和没有治理职位的人的工资和教育之间的关系。  jitter(alpha=0.25,color=colpla[4])+  facet_wrap(~治理职位)+boxplot(color=colpla[2]) 有治理职位和没有治理职位的人的工资和教训之间的关系，以教育为根底。 点击题目查阅往期内容 线性回归和工夫序列剖析北京房价影响因素可视化案例 左右滑动查看更多 01 02 03 04  stat_smooth(method = "lm")+  facet_wrap(~治理职位) 回归剖析疏忽教育和治理之间的相互作用咱们只将工资与教育、教训和治理职位进行回归。其后果是  尽管这些参数在统计学上是有意义的，但这并没有任何意义。与高中相比，大学学历怎么可能使你的工资缩小5105？ 正确的模型应该包含教育和治理职位的交互项。 增加教育和治理之间的交互作用当初，让咱们增加教育和治理之间的交互项，看看会产生什么。 对后果的解释当初的后果是有意义的。 截距为40137（靠近4万）是基本保障支出。教育的基数是高中。与高中相比，大学教育能够均匀减少9833元（靠近1万）的工资。与高中相比，博士教育能够减少19895元（靠近2万）的工资。多一年的工作教训能够使工资减少4983元（靠近5千）。负责治理职位的高中毕业生有49695元的溢价（靠近5万）。这些人是天生的领导者。与负责治理职位的高中毕业生相比，负责治理职位的大学毕业生的溢价缩小了29965.51至29571（49735.74-29965.51，靠近2万）。与高中毕业生负责治理职位相比，博士毕业生负责治理职位的溢价缩小了29501至19952.87（靠近2万）。另外，你能够说治理职位产生了20K的根本溢价，而不思考教育程度。除了这2万外，高中毕业生还能失去3万，使总溢价减少到5万。测验是否违反了模型的假如为了使咱们的模型无效，咱们须要满足一些假如。 误差应该遵循正态分布正态Q-Q图看起来是线性的。所以这个假如失去了满足。 没有自相干D-W测验值为1.8878，靠近2，因而，这个假如也满足。 没有多重共线性预测变量edu、exp和mngt的VIF值均小于5，因而满足这一假如。 用数据的子集进行回归你能够通过用一个数据子集运行模型来取得同样的后果。你能够将数据按教育水平分成子集，并在每个子集上运行回归模型，而不是应用一个教育的虚构变量。 如果只用高中生的数据，你会失去这样的后果。 sub<-d %>% +   filter(教育=="高中") 仅凭大学生的数据，你就能失去这个后果。 只用来自博士生的数据，你会失去这个后果。 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺代码数据资料。 本文选自《R语言应用虚构变量(Dummy Variables) 回归剖析工资影响因素》。 点击题目查阅往期内容 Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数工夫序列预测 非线性回归nls摸索剖析河流阶段性流量数据和评级曲线、流量预测可视化 非线性回归beta系数估算股票市场的危险剖析亚马逊股票和构建投资组合 R语言因子实验设计nlme拟合非线性混合模型剖析有机农业施氮程度 R语言非线性混合效应 NLME模型(固定效应&随机效应)反抗哮喘药物茶碱动力学钻研 Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据 R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model剖析藻类数据实例 Python中的多项式回归拟合非线性关系实例 应用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合 R语言多项式回归拟合非线性关系 R语言里的非线性模型：多项式回归、部分样条、平滑样条、 狭义相加模型GAM剖析 R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归利用剖析 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归剖析 R语言中的多项式回归、部分回归、核平滑和平滑样条回归模型 R语言多项式线性模型：最大似然预计二次曲线 R语言狭义线性模型GLM、多项式回归和狭义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者 R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归 R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷工夫序列数据 R语言机器学习实战之多项式回归 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归剖析 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24141咱们被要求在本周提供一个报告，该报告将联合贝叶斯线性回归，贝叶斯模型均匀等数值办法。 在本文中，贝叶斯模型提供了变量抉择技术，确保变量抉择的可靠性。对社会经济因素如何影响支出和工资的钻研为利用这些技术提供了充沛的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的益处等主题提供了洞察力 背景上面，贝叶斯信息准则（BIC）和贝叶斯模型平均法被利用于构建一个扼要的支出预测模型。 这些数据是从 935 名受访者的随机样本中收集的。该数据集是_计量经济学数据集_系列的一部分 。 加载包数据将首先应用该dplyr 包进行摸索 ，并应用该ggplot2 包进行可视化 。稍后，实现逐渐贝叶斯线性回归和贝叶斯模型均匀 (BMA)。 数据数据集网页提供了以下变量形容表： 变量形容wage每周支出（元）hours每周均匀工作工夫IQ智商分数kww对世界工作的理解得分educ受教育年数exper多年工作教训tenure在现任雇主工作的年数age年龄married=1 如果已婚black=1 如果是黑人south=1 如果住在北方urban=1 如果寓居在都市sibs兄弟姐妹的数量brthord出世程序meduc母亲的教育（年）feduc父亲的教育（年）lwage工资自然对数 wage`` 摸索数据与任何新数据集一样，一个好的终点是规范的探索性数据分析。汇总表是简略的第一步。 # 数据集中所有变量的汇总表--包含连续变量和分类变量summary(wage) 因变量（工资）的直方图给出了正当预测应该是什么样子的。 #工资数据的简略柱状图hst(wge$wae, breks = 30) 直方图还可用于大抵理解哪些地方不太可能呈现后果。 # 查看图表 "尾部 "的点的数量sm(wage$ge < 300)## [1] 6sm(wae$wge > 2000)## [1] 20简略线性回归因为周工资（'wage'）是该剖析中的因变量，咱们想摸索其余变量作为预测变量的关系。咱们在数据中看到的工资变动的一种可能的、简略的解释是更聪慧的人赚更多的钱。下图显示了每周工资和 IQ 分数之间的散点图。 gplot(wae, es(iq, wge)) + gom_oint() +gom_smoth() 点击题目查阅往期内容 R语言和STAN,JAGS：用RSTAN,RJAG建设贝叶斯多元线性回归预测选举数据 左右滑动查看更多 01 02 03 04 IQ 分数和工资之间仿佛存在轻微的正线性关系，但仅靠 IQ 并不能牢靠地预测工资。尽管如此，这种关系能够通过拟合一个简略的线性回归来量化，它给出： 工资 i = + ⋅iqi + iwagei = + ⋅iqi + i m_wg_iq = lm(wge ~ iq, dta = age)coefients 工资 i = 116.99 + 8.3 ⋅iqi + iwagei = 116.99 + 8.3 ⋅iqi + i ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23170 咱们被要求在本周提供一个报告，该报告将联合回归，虚构变量等数值办法 在本文中，本文与以下两个问题无关。你应该如何增加虚构变量？你应该如何解释后果 简介如果应用一个例子，咱们可能会更容易了解这些问题。 数据假如咱们想钻研工资是如何由教育、教训和某人是否负责治理职务决定的。假如 每个人都从年薪4万开始。实际出真知。每减少一年的教训，工资就减少5千。你学得越多，你的支出就越多。高中、大学和博士的年薪增长别离为0、10k和20k。海面平静时，任何人都能够掌舵。对于负责治理职位的人，要多付20k。天生就是平凡的领导者。对于那些只上过高中却负责治理职位的人，多给他们3万。随机因素会影响工资，平均值为0，标准差为5千。上面是局部数据和摘要。 绘制数据有和没有治理职位的人的工资和教育之间的关系。  jitter(alpha=0.25,color=colpla[4])+  facet_wrap(~治理职位)+boxplot(color=colpla[2]) 有治理职位和没有治理职位的人的工资和教训之间的关系，以教育为根底。 点击题目查阅往期内容 线性回归和工夫序列剖析北京房价影响因素可视化案例 左右滑动查看更多 01 02 03 04  stat_smooth(method = "lm")+  facet_wrap(~治理职位) 回归剖析疏忽教育和治理之间的相互作用咱们只将工资与教育、教训和治理职位进行回归。其后果是  尽管这些参数在统计学上是有意义的，但这并没有任何意义。与高中相比，大学学历怎么可能使你的工资缩小5105？ 正确的模型应该包含教育和治理职位的交互项。 增加教育和治理之间的交互作用当初，让咱们增加教育和治理之间的交互项，看看会产生什么。 对后果的解释当初的后果是有意义的。 截距为40137（靠近4万）是基本保障支出。教育的基数是高中。与高中相比，大学教育能够均匀减少9833元（靠近1万）的工资。与高中相比，博士教育能够减少19895元（靠近2万）的工资。多一年的工作教训能够使工资减少4983元（靠近5千）。负责治理职位的高中毕业生有49695元的溢价（靠近5万）。这些人是天生的领导者。与负责治理职位的高中毕业生相比，负责治理职位的大学毕业生的溢价缩小了29965.51至29571（49735.74-29965.51，靠近2万）。与高中毕业生负责治理职位相比，博士毕业生负责治理职位的溢价缩小了29501至19952.87（靠近2万）。另外，你能够说治理职位产生了20K的根本溢价，而不思考教育程度。除了这2万外，高中毕业生还能失去3万，使总溢价减少到5万。测验是否违反了模型的假如为了使咱们的模型无效，咱们须要满足一些假如。 误差应该遵循正态分布正态Q-Q图看起来是线性的。所以这个假如失去了满足。 没有自相干D-W测验值为1.8878，靠近2，因而，这个假如也满足。 没有多重共线性预测变量edu、exp和mngt的VIF值均小于5，因而满足这一假如。 用数据的子集进行回归你能够通过用一个数据子集运行模型来取得同样的后果。你能够将数据按教育水平分成子集，并在每个子集上运行回归模型，而不是应用一个教育的虚构变量。 如果只用高中生的数据，你会失去这样的后果。 sub<-d %>% +   filter(教育=="高中") 仅凭大学生的数据，你就能失去这个后果。 只用来自博士生的数据，你会失去这个后果。 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺代码数据资料。 本文选自《R语言应用虚构变量(Dummy Variables) 回归剖析工资影响因素》。 点击题目查阅往期内容 Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数工夫序列预测 非线性回归nls摸索剖析河流阶段性流量数据和评级曲线、流量预测可视化 非线性回归beta系数估算股票市场的危险剖析亚马逊股票和构建投资组合 R语言因子实验设计nlme拟合非线性混合模型剖析有机农业施氮程度 R语言非线性混合效应 NLME模型(固定效应&随机效应)反抗哮喘药物茶碱动力学钻研 Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据 R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model剖析藻类数据实例 Python中的多项式回归拟合非线性关系实例 应用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合 R语言多项式回归拟合非线性关系 R语言里的非线性模型：多项式回归、部分样条、平滑样条、 狭义相加模型GAM剖析 R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归利用剖析 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归剖析 R语言中的多项式回归、部分回归、核平滑和平滑样条回归模型 R语言多项式线性模型：最大似然预计二次曲线 R语言狭义线性模型GLM、多项式回归和狭义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者 R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归 R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷工夫序列数据 R语言机器学习实战之多项式回归 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归剖析 ...