拓端小助手的博客_原创(18)

拓端tecdat|R语言结构方程SEM中的power analysis 效能检验分析

简介本文对结构方程模型进行效能分析。本文从一些简单的例子开始。其余部分提供了一些关于统计背景的说明，各种效应大小的定义，以及本包所含函数的详细描述。背景介绍数学模型的统计评价通常是通过考虑测试统计量来进行的，测试统计量表示观察数据和拟合模型的数据之间的差异。在SEM中，大小为N的样本的相关测试统计量由T = Fˆ(N - 1)给出。Fˆ表示所选差异函数（如最大似然）的最小化样本值，从而表

R语言

结构方程

SEM

power analysis

效能检验

原创 2021-07-22 11:13:07 501 阅读

拓端tecdat|R语言贝叶斯Poisson泊松-正态分布模型分析职业足球比赛进球数

在本文关于如何在R中进行贝叶斯分析。我们介绍贝叶斯分析，这个例子是关于职业足球比赛的进球数。模型首先，我们认为职业足球比赛的进球数来自分布，其中θ是平均进球数。现在假设我们用一位足球专家的意见来得出足球比赛的平均进球数，即参数θ，我们得到：。 curve(dnorm(x, 2.5, 0.2), from = -2, to = 8,...) 我们想知道什么？在这种情况下，我们

R语言

贝叶斯

Poisson

泊松

正态分布

原创 2021-07-22 11:12:44 632 阅读

拓端tecdat|R语言量化：合成波动率指数移动平均策略分析标准普尔500波动率指数(VIX)

To 本文目标是创建合成波动率指数，1）当应用于标准普尔500指数时，尽可能地反映VIX指数；2）完全依靠价格作为输入，因此它可以应用于任何市场指数。所述的解决方案是合成波动率指数。> Mov(ATR(1)/C,20,S) 下面我将尝试代码。 #***************************************************************** # 加载

R语言

量化

合成

波动率

移动平均策略

原创 2021-07-22 11:12:04 468 阅读

拓端tecdat|Python中的多项式回归拟合非线性关系实例

多项式回归是独立x变量和因果y变量之间的非线性关系。当我们分析有一些弯曲的波动数据时，拟合这种类型的回归是必不可少的。在这篇文章中，我们将学习如何用多项式回归数据拟合曲线并在Python中绘制。我们在本教程中使用NumPy和matplotlib库。我们将首先加载本教程所需的模块。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 我们需要测

Python

多项式

回归

拟合

非线性关系

原创 2021-07-22 11:11:27 708 阅读

拓端tecdat|R语言中的copula GARCH模型拟合时间序列并模拟分析

在这个文章中，我们演示了copula GARCH方法（一般情况下）。 1 模拟数据首先，我们模拟一下创新分布。我们选择了一个小的样本量。理想情况下，样本量应该更大，更容易发现GARCH效应。 ## 模拟创新 d <- 2 # 维度 tau <- 0.5 # Kendall's tau Copula("t", param = th, dim = d, df = nu) # 定义c

R语言

copula

GARCH

时间序列

模拟分析

原创 2021-07-22 11:11:05 318 阅读

拓端tecdat|R语言资产配置策略量化模型：改进的移动平均线策略动态回测

定量战术资产配置策略（QATAA）模型是使用10个月的移动平均线作为过滤器。如果在月末，资产的价格高于移动平均线，就留在市场中；否则就会离开市场。 10个月有什么特别之处；为什么10个月对所有资产和区制都是不变的。我提出了根据历史波动率来调整移动平均线回溯的想法。也就是说，在高波动时期，较短的移动平均线会让我们更快地离开市场，而在低波动时期，较长的移动平均线会让我们留在市场中。但是，这导致了更

r语言

资产配置策略

量化模型

移动平均线策略

原创 2021-07-22 11:05:15 179 阅读

拓端tecdat|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

这个例子展示了如何使用深度学习长短期记忆（LSTM）网络对文本数据进行分类。文本数据是有顺序的。一段文字是一个词的序列，它们之间可能有依赖关系。为了学习和使用长期依赖关系来对序列数据进行分类，可以使用LSTM神经网络。LSTM网络是一种递归神经网络（RNN），可以学习序列数据的时间顺序之间的长期依赖关系。要向LSTM网络输入文本，首先要将文本数据转换成数字序列。你可以使用单词编码来实现这一点

Matlab

深度学习

长短期记忆

LSTM

神经网络

原创 2021-07-22 11:04:54 166 阅读

拓端tecdat|R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23050在本文中，我们将用R语言对数据进行线性混合效应模型的拟合，然后可视化你的结果。线性混合效应模型是在有随机效应时使

拓端tecdat

拓端数据tecdat

tecdat

R语言

线性混合效应模型

原创 2021-07-16 15:46:22 1116 阅读

拓端tecdat|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

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23061原文出处：拓端数据部落公众号数据集信息：这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞

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拓端数据tecdat

tecdat

R语言

逻辑回归

原创 2021-07-16 15:45:55 601 阅读

拓端tecdat|R语言拟合扩展的Rasch模型分析试题质量

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23068原文出处：拓端数据部落公众号Rasch 分析是获得客观的、最基本的累加型测量值（兼顾分析模型中的标准误和质量控制

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拓端数据tecdat

tecdat

R语言

Rasch

原创 2021-07-16 15:44:31 622 阅读

拓端tecdat|R语言有状态依赖强度的非线性、多变量跳跃扩散过程模型似然推断分析股票价格波动

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23010跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段。但是，跳跃扩散过程的微积分使其难以分析非线性模型。本文开发了一种方法，用于逼近具有依赖性或随机强度的多变量跳跃扩散的转移密度。

拓端数据tecdat

拓端tecdat

时间序列

r语言

跳跃扩散过程

原创 2021-07-11 14:17:38 458 阅读

拓端tecdat|R语言优化交易系统：用平行坐标图可视化系统参数优化结果

在交互式平行坐标图中，有一个很好的htmlwidgets的例子。你可以交互式地操作平行坐标图来放大有趣的观察结果。不久前，我读到了关于系统参数优化结果的可视化，使用应用程序来创建和操作回测结果。这个想法是通过改变系统参数来运行多个回测，

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金融

R语言

优化

原创 2021-07-11 09:23:52 363 阅读

拓端tecdat|R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据

贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，

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贝叶斯

R语言

贝叶斯网络

原创 2021-07-09 10:35:34 325 阅读

R使用LASSO回归预测股票收益

R语言

原创 2021-07-01 17:55:08 10000+阅读

虎扑社区论坛数据爬虫分析报告

以下是摘自虎扑的官方介绍：虎扑是为年轻男性服务的专业网站，涵盖篮球、足球、F1、NFL等赛事的原创新闻专栏视频报道，拥有大型的生活/影视/电竞/汽车/数码网上交流社区，聊体育谈兴趣尽在虎扑。二、数据说明使用的数据来源：2018/1/1~1/19 两周半内虎扑论坛步行街各子版块的所有帖子，去除关注度极低的帖子，总数为3....

分析报告

原创 2021-07-01 17:52:13 10000+阅读

SPSS中的多层（等级）线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据

我们将使用整容手术数据说明两种中心化类型。将此文件加载到SPSS中。假设我们要中心化的变量BDI。

线性模型

原创 2021-07-01 17:48:39 10000+阅读

数据类岗位需求的数据面

大数据

原创 2021-07-01 17:47:30 10000+阅读

用RSHINY DASHBOARD可视化美国投票记录

交互式图表与Plotly与RSHINY图表相关的主要原因是它的内置交互性。我希望用户只是将鼠标悬停在积分上，然后看到一段描述上一年转变的文字。结果很简单，只是有点难看paste。一个奇怪的事情是alpha功能，它被控制toRGB("colour", "alpha")，但称为不透明度plotly。

记录

原创 2021-07-01 17:46:45 10000+阅读

数据解锁职场女性潜力

随着现代社会的进步，以男权为主的传统观念正在被颠覆，女性意识逐渐觉醒，并付诸行动，不遗余力地寻求真正的性别平等。然而，企业界的高层人士仍然顽强地保持男性地位——2019年，在高层管理人员中，男性比例高达 81.3%，女性仅有18.7%。随着职级越高，女性在通向更高职级的路上遭遇到的“天花板效应”更明显。但是这些数字并不能说明全部。

大数据

原创 2021-07-01 17:41:37 10000+阅读

bilibili视频流量数据潜望镜

流量数据

原创 2021-07-01 17:39:57 10000+阅读

数据分析促进白血病预测诊断

2019年,全球八个主要国家的18岁以上男女共诊断出72,164例急性髓细胞白血病(AML)。预计它将继续以2.51%的复合年增长率增长,到2029年达到90,264。

数据分析

原创 2021-07-01 17:36:14 10000+阅读

matlab实现扩展卡尔曼滤波(EKF)进行故障检测

本文展示了如何使用扩展卡尔曼滤波器进行故障检测。本文使用扩展的卡尔曼滤波器对一个简单的直流电机的摩擦力进行在线估计。估计的摩擦力的重大变化被检测出来，并表明存在故障。电机模型电机被模拟成具有阻尼系数c，转动惯量J，由一个扭矩u驱动。电机的角速度w和加速度˙w是测量输出。

卡尔曼滤波

原创 2021-07-01 17:34:40 10000+阅读

R语言在地图上绘制散点饼图可视化

我们在ggplot2中制作的饼实际上是一个条形图转换为极坐标。如果我们想制作一个像上面截图那样的地图，这就很困难了。但在地图上绘制饼图时，它也有自己的缺点。首先，当我们绘制大量的饼图时，它以光栅图像的形式渲染，使得它的渲染速度很慢。本文创建了一个封装函数，使其更容易绘制一组饼图。例如，假设我们有以下数据。

R语言

原创 2021-07-01 17:32:52 7571 阅读

Python随机波动率(SV)模型对标普500指数时间序列波动性预测

资产价格具有随时间变化的波动性（逐日收益率的方差）。在某些时期，收益率是高度变化的，而在其他时期则非常平稳。随机波动率模型用一个潜在的波动率变量来模拟这种情况，该变量被建模为随机过程。下面的模型与 No-U-Turn Sampler 论文中描述的模型相似，Hoffman (2011) p21。这里，r是每日收益率序列，s是潜在的对数波动率过程。

时间序列

原创 2021-07-01 17:31:32 7310 阅读

新零售消费者特征的数据视野

新零售,顾名思义,就是与传统零售完全不同的,一种新的零售模式。要点提示其价值在于最大程度提升全社会流通零售业的运转效率。建立一个以消费者体验为中心的数据驱动的零售形态。现在新零售已经渗透到我们生活到方方面面，如无人便利店、无人售卖机、小米之家、永辉生活、便利蜂、盒马鲜生、星巴克、新零售智慧门店等。

新零售

原创 2021-07-01 17:29:52 7452 阅读

R语言极值推断：广义帕累托分布GPD使用极大似然估计、轮廓似然估计、Delta法

本文是极端值推断的内容。我们在广义帕累托分布上使用最大似然方法。极大似然估计在参数模型的背景下，标准技术是考虑似然的最大值（或对数似然）。考虑到一些技术性假设，如，的某个邻域，那么其中表示费雪信息矩阵。在此考虑一些样本，来自广义帕累托分布，参数为，因此如果我们解决极大似然的一阶条件，

R语言

原创 2021-07-01 17:27:55 1337 阅读

R语言计算资本资产定价模型(CAPM)中的Beta值和可视化

今天我们将计算投资组合收益的CAPM贝塔。这需要拟合一个线性模型，得到可视化，从资产收益的角度考虑我们的结果的意义。简单的背景介绍，资本资产定价模型（CAPM）是由威廉·夏普（William Sharpe）创建的一个模型，它根据市场收益和资产与市场收益的线性关系来估算资产的收益。这种线性关系就是股票的贝塔系数。计算CAPM的betas可以作为一个团队工作中更复杂的模型的一个很好的模板。

R语言

原创 2021-07-01 17:26:19 1009 阅读

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析

研究大纲介绍数据集和研究的目标探索数据集可视化使用Chi-Square独立检验、Cramer's V检验和GoodmanKruskal tau值对数据集进行探索预测模型，Logisitic回归和RandomForest 两个逻辑回归的实例使用5折交叉验证对模型实例进行评估变量选择改进 step() bestglm() 随机森林模型

R语言

原创 2021-07-01 17:23:50 1960 阅读

R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)及其EM算法聚类分析间歇泉喷发时间

摘要本文提供了一套用于分析各种有限混合模型的方法。既包括传统的方法，如单变量和多变量正态混合的EM算法，也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法。许多算法都是EM算法或基于类似EM的思想，因此本文包括有限混合模型的EM算法的概述。1.有限混合模型介绍人群中的个体往往可以被划分为群。然而，即使我们观察到这些个体的特征，我们也可能没有真正观察到这些成员的群体。

R语言

原创 2021-07-01 17:22:07 812 阅读

Python用时变马尔可夫区制转换（Markov regime switching）自回归模型分析经济时间序列

本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。它应用了Hamilton（1989）的滤波器和Kim（1994）的平滑器。%matplotlib inlineimport numpy as npimport pandas as pdimport statsmodels.api as smfrom pandas_datarea.

时间序列

原创 2021-07-01 17:20:30 2960 阅读

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