拓端小助手的博客_原创(17)

拓端tecdat|R语言分布滞后非线性模型（DLNM）空气污染研究温度对死亡率影响建模应用

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23564环境应激源往往表现出时间上的滞后效应

R语言

分布滞后非线性模型

DLNM

空气污染

死亡率

原创 2021-08-30 16:11:14 10000+阅读

拓端tecdat|R语言用AR，MA，ARIMA 模型进行时间序列预测

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23558本文讨论用ARIMA模型进行预测。考虑一些简单的平稳的AR（1）模拟时间序列> for(t in 2:n)

R语言

AR

MA

ARIMA

时间序列

原创 2021-08-30 13:42:28 10000+阅读

拓端tecdat|R语言可视化：ggplot2冲积/桑基图sankey分析大学录取情况、泰坦尼克幸存者数据

本文介绍了冲积/桑基图，以及定义了命名方案和冲积/桑基图的基本组成部分（轴、冲积层、流）。描述了所识别的冲积/桑基图数据结构。展示了一些流行的主题。冲积/桑基图这里有一个典型的冲积/桑基图。现在，我们以该图像为参考点

R语言

可视化

ggplot2

冲积图

桑基图

原创 2021-08-26 09:59:58 10000+阅读

拓端tecdat|Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN（K-最近邻居）分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户

项目背景：银行的主要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户（存款人）。银行拥有不断增长的客户。该银行希望增加借款人（资产客户），开展更多的贷款业务，并通过贷款利息赚取更多利润。因此，银行希望将负债的客户转换为个

Python

决策树

随机森林

贝叶斯

knn

原创 2021-08-26 09:53:29 10000+阅读

拓端tecdat|R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型

在本文中，我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。Metropolis-Hastings算法Metropolis-Hastings抽样算法是一类马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，其主要思想是生成一个马尔科夫链使其平稳分布为目标分布。

R语言

MetropolisHast

采样

贝叶斯

泊松回归

原创 2021-08-26 09:52:18 10000+阅读

拓端tecdat|基于机器学习的印度肝脏病诊断分析

项目挑战肝脏病在早期可能没有任何症状，不容易被察觉，或者症状是模糊的。肝脏病的症状和肝脏病的类型和程度高度相关，肝脏病的一般是通过肝功能测试诊断。在常见的肝功能测试诊断中，一般主要包含三大类指标：血清酶、胆红素和血清蛋白。

决策树

r语言

数据

中位数

随机森林

原创 2021-08-26 09:51:26 10000+阅读

拓端tecdat|R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化

我们在研究工作中使用广义加性模型（GAMs）。mgcv软件包是一套优秀的软件，可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs。这篇文章介绍一下广义加性模型（GAMs）目前可以实现的功能。我们需要加载mgcvlibrary('mgcv')受欢迎的例子数据集dat中的数据在

R语言

广义相加模型

GAM

光滑函数

可视化

原创 2021-08-26 09:48:46 10000+阅读

拓端tecdat|Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析

下面是一个关于如何使用长短期记忆网络（LSTM）来拟合一个不稳定的时间序列的例子。每年的降雨量数据可能是相当不稳定的。与温度不同，温度通常在四季中表现出明显的趋势，而雨量作为一个时间序列可能是相当不稳定的。夏季的降雨量与冬季的降雨量一样多是很常见的。

python

lstm

神经网络

时间序列

数据

原创 2021-08-26 09:48:08 10000+阅读

拓端tecdat|约会数据动态可视化分析：R语言使用ggplot和ganimate制作的动画图

你知道吗，你可以把普通的静态ggplot图转换成动画图？在R软件包ganimate的帮助下，你可以做到这一点，而且效果非常好。对所有类型的几何图形都能毫不费力地转化为超级流畅的动画，让我和我的同事印象非常深刻。这篇文章中，我将对ganimate的一些奇妙功能进行简短的概述，我希望你会像我们一样喜欢这些功能! 由于七夕节刚刚过去，我们将探索约会实验数据集。希望我们能了解软件包以及如何找到我们的另一

约会

数据

动态可视化

ggplot

gganimate

原创 2021-08-19 10:03:26 10000+阅读

拓端tecdat|R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例

序言混合线性模型，又名多层线性模型(Hierarchical linear model)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据。此外，它还特别适合处理带有被试内变量的实验和调查数据，因为该模型不需要假设样本之间测量独立，且通过设置斜率和截距为随机变量，可以分离自变量在不同情境中(被试内设计中常为不同被试)对因变量的作用。简单的说，混合模型中把研究者感兴趣的自变量对因变量

R语言

nlme

nlmer

lme4

非线性混合模型

原创 2021-08-19 10:03:03 10000+阅读

拓端tecdat|R语言逻辑回归Logistic回归分析预测股票涨跌

本文回答了关于逻辑回归的问题：它与线性回归有什么不同，如何在R中用glm()函数拟合和评估这些模型等等？ Logistic回归是机器学习从统计学领域的一种技术。它是用一个或多个解释变量对二项式结果进行建模的一种强大的统计方法。它通过使用逻辑函数估计概率来衡量分类因变量和一个或多个自变量之间的关系，这就是逻辑分布。本R教程将指导你完成逻辑回归的简单执行。你将首先探索逻辑回归背后的理论：你将了解

R语言

逻辑回归

Logistic

回归

原创 2021-08-19 10:02:38 9317 阅读

拓端tecdat|SARIMA，神经网络，RNN-LSTM，SARIMA和RNN组合方法预测COVID-19每日新增病例

作者：Enzo Li 项目挑战开发一个预测模型，根据一个国家的历史每日COVID-19确诊病例，预测接下来115天当地的每日新增确诊病例。解决方案任务/目标采用多种预测模型实现预测，评估每种模型的性能，找到最小MSE的模型参数（调参）数据预处理首先进行EDA（探索性数据分析），理解原始数据集。处理可能的缺失值或异常值（本例中没有缺失或异常）。将数据转换成浮点型，方便下一步的数据操

神经网络

时间序列

数据

预测模型

r语言

原创 2021-08-19 10:02:16 8780 阅读

拓端tecdat|R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告

用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢。与现有神经网络实现的不同之处在于，R可以自动设计具有合理预测性能的网络。这增加了神经网络的鲁棒性，但也有助于减少训练时间。使用MLP进行预测使用R软件包，您可以生成外推（单变量）预测，也可以包含解释变量。单变量预测最简单的形式，您只需输入要建模的

R语言

神经网络

时间序列

多层感知器

极限学习机

原创 2021-08-19 10:01:54 8718 阅读

拓端tecdat|【视频】R语言广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用

拓端tecdat：R语言广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用视频：R语言广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用 1导言这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。 2回归模型假设我们有一些带有两个属性Y和X的数据。如果它们是线性相关的，则它们可能看起来像这样：为了检查这种关系

拟合

数据

时间序列

样条曲线

r语言

原创 2021-08-14 12:34:37 10000+阅读

拓端tecdat|在R语言中实现sem进行结构方程建模和路径图可视化

引言结构方程模型是一个线性模型框架，它对潜变量同时进行回归方程建模。诸如线性回归、多元回归、路径分析、确认性因子分析和结构回归等模型都可以被认为是SEM的特例。在SEM中可能存在以下关系。观察到的变量与观察到的变量之间的关系（γ，如回归）。潜变量与观察变量（λ，如确认性因子分析）。潜变量与潜变量（γ,β，如结构回归）。 SEM独特地包含了测量和结构模型。测量模型将观测变量与潜变量

R语言

sem

结构方程

路径图

可视化

原创 2021-08-14 12:34:11 10000+阅读

拓端tecdat|R语言在地图上绘制月亮图、饼状图数据可视化果蝇基因种群

月亮图和饼图饼图把一个圆分成多个部分，这些部分的弧长（以及面积）代表一个整体的比例。月亮图也是如此，它把一个圆分成多个部分，这些部分的面积代表整个圆的比例，但在月亮图中，这些部分被画成圆的月牙形，就像月相。使用月亮图而不是饼图背后的动机主要是审美的选择。还要注意的是，由于月亮图的各部分是从圆的一侧或另一侧扫过的，所以一般只适合于描述一个或两个群体。月亮图与Kosara（2019）1

R语言

地图

月亮图

饼状图

数据可视化

原创 2021-08-14 12:33:45 10000+阅读

拓端tecdat|R语言高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据

1 介绍在本文中，我们将研究以下主题证明为什么低维预测模型在高维中会失败。进行主成分回归（PCR）。使用glmnet()进行岭回归、lasso 和弹性网elastic net 对这些预测模型进行评估 1.1 数据集在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验。该数据集由两个对象组成： genes

R语言

高维数据

主成分回归

岭回归

lasso

原创 2021-08-14 12:33:18 9884 阅读

拓端tecdat|电力消耗模型构建、分析和预测

作者：Minghong Xu 某制药公司每年要花费大量的资金在电费上，由于电力公司的业务改革，该药企可以在一年或月开始时向电力公司预购一定数量的电力，如果实际消耗大于该值，则每多消耗一度电要付比以前更多的电费，如果实际上没有消耗这么多，也不会退还多余的电费，因此该公司打算预测未来的电力消耗以节省资金消耗。解决方案任务/目标根据制药公司要求，运用多种数据源分析实现精准电力消耗预测。数据源

线性回归

数据

拟合

时间序列

数据源

原创 2021-08-14 12:32:52 5082 阅读

拓端tecdat|R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集

在许多网站上都可以找到一个流行的德国信贷数据集german_credit，其中包含了银行贷款申请人的信息。该文件包含1000名申请人的20条信息。下面的代码可以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。有几种方法被应用到数据上，帮助做出这种判断。在这个案例中，我们将看一下这些方法。请注意，本例可能需要进行一些数据处理，以便为分析做准备。我们首先将数据加载

R语言

逻辑回归

回归

决策树

随机森林

原创 2021-08-14 12:27:35 5357 阅读

拓端tecdat|R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化

的，在我们的两个变量X和Y之间似乎存在某种关系，看起来我们可以拟合出一条在每个点附近通过的直线。我们用R语言来做吧!第1步：在R中进行简单的线性回归..

R语言

支持向量机回归

SVR

网格搜索

超参数优化

原创 2021-08-08 16:07:29 10000+阅读

拓端tecdat|R语言多元动态条件相关DCC-MVGARCH、常相关CCC-MVGARCH模型进行多变量股市波动率预测

R语言

DCC-MVGARCH

CCC-MVGARCH

股市

波动率

原创 2021-08-08 16:03:29 10000+阅读

拓端tecdat|R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断

原文链接http://tecdat.cn/?p=23255本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型。尽管Stan提供了使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，这可能是很难理解的。StanStan是一种用于指定统计模型的编程语言。

R语言

贝叶斯

MCMC

rstan

线性回归

原创 2021-08-05 09:43:44 10000+阅读

拓端tecdat|R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断

本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型。尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南

R语言

贝叶斯

MCMC

rstan

线性回归

原创 2021-08-05 09:39:26 10000+阅读

拓端tecdat|数据盘点高校新生录取情况

录取情况反映了公众对一所大学水平和实力的认知，是评价一所大学及其专业 "知名度 "的重要指标。要点提示本文对国内部分院校近两年的录取分数线进行分析，旨在为考生和家长在填报志愿时提供科学参考。北京、上海、天津、山东、浙江、海南六地实行高考综合改革后，考试和录取不再区分文理科，江苏高考科目构成与其他省份不同，西藏自治区数据未公布，以上八省（自治区、直辖市）数据未纳入统计范围。

数据

高校新生录取

高校

计算机类

机器学习

原创 2021-08-05 09:20:36 5349 阅读

拓端tecdat|R语言谱聚类、K-means聚类分析非线性环状数据比较

有些问题是线性的，但有些问题是非线性的。我假设，你过去的知识是从讨论和解决线性问题开始的，这是一个自然的起点。对于非线性问题的解决，往往涉及一个初始处理步骤。这个初始步骤的目的是将问题转化为同样具有线性特征的问题。一个教科书式的例子是逻辑回归，用于获得两类之间的最佳线性边界。在一个标准的神经网络模型中，你会发现逻辑回归（或多类输出的回归）应用于转换后的数据。前面的几层 "致力于 "将不

R语言

谱聚类

K-means

聚类

数据

原创 2021-08-05 09:19:44 5533 阅读

#导入MD文档图片#R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断

原文链接 http://tecdat.cn/?p=23255(http://tecdat.cn/?p=23255)本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型。尽管Stan提供了使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，这可能是很难理解的。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分析的MCMC采样器。马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）是一

贝叶斯

原创精选 2021-08-02 23:14:08 7546 阅读

拓端tecdat|R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据

回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。在本教程中，我们将简要地学习如何通过使用R中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据。在这里，我们将看到如何创建简单的回归数据，建立模型，训练它，并最终预测输入数据。该教程包括生成样本数据集建立模型训练模型并检查准确性预测测试数据源代码列表我们将从加载R的Keras库开始。 library(keras) 生成样本数据集首先，本教

R语言

深度学习

keras

神经网络

时间序列

原创 2021-08-01 13:49:44 7036 阅读

拓端tecdat|python卷积神经网络人体图像识别

二十多年来，自动发现裸体图片一直是计算机视觉中的中心问题，并且由于其悠久的历史和直接的目标，它成为该领域如何发展的一个很好的例子。在这篇博文中，我将使用裸露检测问题来说明现代卷积神经网络（convnets）的训练与过去的研究有何不同。（警告和免责声明：这篇文章包含了裸露的可视化效果，以用于科学目的。如果您未满18岁，或者被裸露冒犯，请勿继续阅读。） 1996年该领域的开创性著作

python

卷积神经网络

人体图像识别

卷积网络

数据

原创 2021-08-01 13:48:42 6827 阅读

拓端tecdat|R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测

在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念，我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。概述在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。在最后，您将了解有关将循环网络与Keras一起使用的大部分知识。您可以访问来自建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列，例如温度，气压和湿度，这些数据点可用于预测最后一个数据点之后

R语言

递归神经网络

RNN

温度

时间序列

原创 2021-08-01 13:48:01 1126 阅读

拓端tecdat|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

什么是频率学派？在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量。概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率。有一种想法是 "真实的"，例如，在预测鱼的生活环境时，盐度和温度之间的相互作用有一个回归系数？什么是贝叶斯学派？在贝叶斯方法中，概率被解释为对信念的主观衡量。所有的变量--因变量、参数和假设都是随机变量。我们用数据来确定一个估计的确定性（可信度）。

R语言

贝叶斯

MCMC

逻辑回归

Rstan

原创 2021-08-01 13:46:54 1105 阅读

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