拓端小助手的博客_原创(23)

R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM

相对强弱指标（RSI）是最常见的技术指标之一。它用于识别超卖和超买情况。传统上，交易者希望RSI值超过70代表超买市场状况，而低于30则代表超卖市场状况。但是，这些主张是否有效？为什么70，为什么30？此外，不同的趋势市场如何影响RSI信号？

R语言开发

R语言教程

原创 2021-05-19 22:47:21 494 阅读

R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19936在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型。神经网络（或人工神经网络）具有通过样本进行学习的能力。人工神经网络是一种受生物神经元系统启发的信息处理模型。它由大量高度互连的处理元件（称为神经元）组成，以解决问题。它遵循非线性路径，并在整个节点中并行处理信息。神经网络是一个复杂的自适应系统。自适应意味着它可以通过调整输入权重来更改其内部结构。该神经网络旨在解决人类容易遇到的问题和机器难以解决的问题，例如识别猫和狗的图片，识别编...

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原创 2021-05-19 22:47:20 453 阅读

R语言多重比较示例：Bonferroni校正法和Benjamini & Hochberg法

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21825假设检验的基本原理是小概率原理，即我们认为小概率事件在一次试验中实际上不可能发生。多重比较的问题当同一研究问题下进行多次假设检验时，不再符合小概率原理所说的“一次试验”。如

多重比较

原创 2021-05-19 22:28:06 2353 阅读

R语言信用风险回归模型中交互作用的分析及可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21892多元统计分析中，交互作用是指某因素作用随其他因素水平的不同而不同，两因素同时存在是的作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或之积(相乘交互作用)。通俗来讲就是，

R语言

原创 2021-05-19 22:27:40 2208 阅读

Python用ARIMA和SARIMA模型预测销量时间序列数据

介绍ARIMA模型是时间序列预测中一种常用的统计方法。指数平滑和ARIMA模型是时间序列预测中应用最为广泛的两种方法，它们是解决这一问题的补充方法。指数平滑模型是基于对数据趋势和季节性的描述，而ARIMA模型则是为了描述数据的自相关性。在讨论ARIMA模型之前，我们先来讨论平稳性的概念和时间序列的差分技术。平稳性平稳时间序列数据的性质不依赖于时间，这就是为什么具有趋势或季节性的时间序列不是平稳

Python

ARIMA

SARIMA

原创 2021-05-19 22:09:43 2897 阅读

【视频】Python和R使用指数加权平均(EWMA)，ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列

视频在Python和R语言中建立EWMA，ARIMA模型预测时间序列概述学习创建时间序列预测的步骤关注Dickey-Fuller检验和ARIMA（自回归移动平均）模型从理论上学习这些概念以及它们在python中的实现介绍时间序列（从现在起称为TS）被认为是数据科学领域中鲜为人知的技能之一。使用python创建时间序列预测我们使用以下步骤：时间序列是什么加载和处理时间序列如何检验时间序列的平稳性

Python

ARIMA

原创 2021-05-19 21:57:34 1593 阅读

R语言生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22482引言本文是一个简短的教程，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。本教程的目的是帮助你学习如何在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（建立），一个用于模型测试（评估）。在下面的例子中，我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..

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原创 2021-05-19 21:31:53 1542 阅读

R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22492我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。数据数据包含177个样本和13个变量的数据框；vintages包含类标签。这些数据是对生长在意大利同一地区但来自三个不同栽培品种的葡萄酒进行化学分析的结果：内比奥罗、巴贝拉和格里格诺葡萄。来自内比奥罗葡萄的葡萄酒被称为巴罗洛。这些数据包含在三种类型的葡萄酒中各自发现的几种成分的数量。# 看一下数据head(no)输出转换和标准化数据对数转换和标准化，将所有变...

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原创 2021-05-19 21:31:50 4169 阅读

R语言用ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22511 标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。ARIMAX模型类似于多变量回归模型，但允许利用回归残差中可能存在的自相关来提高预测的准确性。本文练习提供了一个进行ARIMAX模型预测的练习。还..

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原创 2021-05-19 21:31:47 1247 阅读

R语言使用ARIMAX预测失业率经济时间序列数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22521在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测。许多情况下都需要预测：决定是否在未来五年内再建一座发电站需要对未来的需求进行预测；安排下周呼叫中心的工作人员需要对呼叫量进行预测；储备库存需要对库存需求进行预测。一个事件的可预测性取决于几个因素，包括。我们对造成这种情况的因素了解得如何。有多少数据可用。预测是否能影响我们试图预测的.

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原创 2021-05-19 21:31:44 1948 阅读

使用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22531对于线性关系，我们可以进行简单的线性回归。对于其他关系，我们可以尝试拟合一条曲线。曲线拟合是构建一条曲线或数学函数的过程，它对一系列数据点具有最佳的拟合效果。使用示例数据集#我们将使Y成为因变量，X成为预测变量#因变量通常在Y轴上plot(x,y,pch=19)看起来我们可以拟合一条曲线。#拟合一次多项式方程。fit <- lm(y~x)#二次fit2 <- lm(...

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原创 2021-05-19 21:31:41 2155 阅读

在UBUNTU虚拟机上安装R软件包

使用Ubuntu 虚拟机。安装某些软件包时可能会出现一些问题。一个窍门是打开终端然后使用sudo命令安装一些软件包，（输入密码后）。只需输入（或复制/粘贴）sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev sudo apt-get install libxml2-dev sudo apt-get install openjdk-8-* update-alter

UBUNTU

原创 2021-05-13 08:46:07 488 阅读

R软件SIR模型网络结构扩散过程模拟

与普通的扩散研究不同，网络扩散开始考虑网络结构对于扩散过程的影响。这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子。基本的算法非常简单：生成一个网络:g(V, E)。随机选择一个或几个节点作为种子（seeds）。每个感染者以概率p（可视作该节点的传染能力,通常表示为ββ）影响与其相连的节点。其实这是一个最简单的SI模型在网络中的实现。S表示可感染（susceptible）, I表示被感染（infec

SIR模型

原创推荐 2021-05-13 08:45:46 2070 阅读

回归分析

Nelsen-Siegel—Svensson扩展模型简介

Nelson—Siegel模型也即参数拟合模型，最先 ~Charles Nelson~1]Andrew Siegel在1978年提出。该模型通过建立远期瞬时利率的函数，来完成即期利率函数形式的推导，其最大的应用优势是估量参数较少，简化了操作，对于构建利率期限结构较为适宜，尤其是在估计债权数量不多的情况下，而且这些函数蕴含的经济含义各异，便于人们对模型内容的理解。Nelson和Sie

Nelsen-Siegel

Svensson

原创 2021-05-13 08:29:53 588 阅读

SAS用K-Means 聚类最优k值的选取和分析

什么是聚类？“聚类是将数据集分为几组的过程，其中包括相似的数据点”。聚类是一种无监督的机器学习，在您拥有未标记的数据时使用。比如：坐在餐馆的用餐者。假设餐厅中有两个桌子。桌子1中的人可能彼此相关，可能是一组家庭成员或同事。类似的，桌子2中的人可能彼此相关。但是，当比较坐在两个桌子的人时，他们是完全不同的，可能根本没有关联。聚类也以相同的方式工作。一个聚类中的数据点与另一聚类中的数据点完全不同。同一

Means

原创 2021-05-13 08:29:30 577 阅读

SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型

什么是神经网络？人工神经网络最初是由研究人员开发的，他们试图模仿人脑的神经生理学。通过将许多简单的计算元素（神经元或单元）组合成高度互连的系统，这些研究人员希望产生诸如智能之类的复杂现象。神经网络是一类灵活的非线性回归，判别模型。通过检测数据中复杂的非线性关系，神经网络可以帮助做出有关实际问题的预测。神经网络对于存在以下条件的预测问题特别有用：尚无将输入与输出相关的数学公式。预测模型比解释模型更

SAS

原创 2021-05-13 08:28:42 1164 阅读

Tableau 数据可视化：探索性图形分析新生儿死亡率数据

介绍Tableau Public今天，我们将与Tableau Public合作，使用该工具，可以创建各种交互式图表，地图和表格，并将它们组织成仪表板和故事，然后可以将其保存到云中并嵌入到Web中。我们今天将使用的数据 nations.csv来自世界银行指标门户的数据。包含以下字段：iso2c iso3c由国际标准化组织分配的每个国家的两个字母和三个字母的代码。country 国家的名字。yea

Tableau

数据可视化

原创 2021-05-13 08:27:22 901 阅读

Tableau制作地图可视化和树形图、条形图

选择Worksheet>New Worksheet从顶部的菜单，并双击Country。Tableau识别和州/省的名称。其默认的地图绘制是在每个区域的地理中心或质心处放置一个圆圈，可以对其进行缩放和着色以反映数据值：但是，我们需要每个/地区按区域填充颜色。使用Show Me，切换到该filled maps选项，每个都应该填充颜色。拖动Region至Color，看看我们以前

Tableau

原创 2021-05-13 08:26:50 508 阅读

R平方/相关性取决于预测变量的方差

在我今天参与的一个讨论中，提出了一个问题，即在具有单个连续预测器的线性回归模型中R平方如何/是否取决于预测变量的方差。这个问题的答案当然是肯定的。可视化我们还可以在R中轻松地可视化前面的概念。我们首先从具有非常大的样本大小的线性模型中模拟数据：n < - 10000 x < - 100 * runif（n） y < - x + rnorm（n）我们有： Y对X，对

预测变量

原创 2021-05-13 08:26:27 485 阅读

机器学习：在SAS中运行随机森林

为了在SAS中运行随机森林，我们必须使用PROC HPFOREST指定目标变量，并说明天气变量是“类别”还是“定量”。为了进行此分析，我们使用了目标（Repsone变量），该目标是分类的（SAS语言中标称的），如下面的图像代码中所描述的黄色和红色：运行代码后，我们得到了一系列表格，这些表格将详细分析数据。例如，模型信息让我们知道，随机选择了3个变量来测试每个节点或每个树中可能的分割（黄色）。我们

机器学习

原创 2021-05-13 08:25:54 790 阅读

sas神经网络：构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件

神经网络是一种非常通用的灵活预测模型，可用于解决各种问题，包括分类，降维和回归。现实世界中的一些业务应用示例包括图像处理，医疗诊断，金融服务和欺诈检测。此样本说明如何使用SAS®In-Memory Statistics中的NEURAL语句来构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件。该示例中使用的数据集是机器学习存储库中的经典Spambase数据集。请注意，SAS®内存中统计信息具有直接将数据直接从URL

神经网络

原创 2021-05-13 00:01:00 1180 阅读

sas神经网络：构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件

神经网络是一种非常通用的灵活预测模型，可用于解决各种问题，包括分类，降维和回归。现实世界中的一些业务应用示例包括图像处理，医疗诊断，金融服务和欺诈检测。此样本说明如何使用SAS®In-Memory Statistics中的NEURAL语句来构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件。该示例中使用的数据集是UCI机器学习存储库（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase）中的经典Spambase数据集。请注意，SAS®内存中统计信息具有直接将数据直接从URL加载到内

sas

神经网络

原创推荐 2021-05-13 00:00:45 1997 阅读

在RapidMiner中建立决策树模型

本教程的目的是介绍如何在RapidMiner中创建基本决策树。在本教程中，我将使用“ Iris”默认数据集。 1）访问此数据集，请单击“进程”选项卡，然后转到存储库并单击显示数据的存储库，然后打开下拉菜单以查看数据集“Iris”，如下图所示。 2）单击并将数据集拖到主流程窗口中。数据集的对象在窗口中应该出现一行线。将那条线连接到窗口角落的凹凸处，然后在屏幕顶部单击运

RapidMiner

原创 2021-05-13 00:00:27 1070 阅读

数据观察“双十一”网购新常态

在国内疫情稳定的新常态下，“双十一”点燃了消费者的购物热情，在购物热潮中，消费热点、消费者理念与行为将出现哪些变化？▼本文基于消费者调研的定量分析数据，与您共同探讨“双十一”，消费者的购物计划与活动偏好的最新变化趋势。双十一网购心理都在发生着变化从2009年第一次双十一购物节至今，十余年时间，在这一购物狂欢节中，“血拼”、“剁手”成为买家的关键词，网购工具、网购清单和网购心理都在发生着变化图表

数据观察

原创 2021-05-12 23:59:46 1035 阅读

R方和线性回归拟合优度

原文连接：http://tecdat.cn/?p=6267我最近一直在教授建模课程，并一直在阅读和思考适合度的概念。 R方由协变量X解释的结果Y的变化比例通常被描述为拟合优度的度量。这当然看起来非常合理，因为R平方测量观察到的Y值与模型的预测（拟合）值的接近程度。然而，要记住的重要一点是，R平方不会向我们提供有关我们的模型是否正确指定的信息。也就是说，它没有告诉我们我们是否正确...

R

线性回归

原创 2021-05-12 23:58:54 2003 阅读

R方和调整R方

当拟合线性回归模型时，人们经常报告的一个数量是R平方值。这可以通过协变量/预测变量来解释结果Y中变化的比例。如果R平方接近于1（在我的工作中不常见），则意味着协变量可以共同解释结果Y的变化。这意味着可以使用协变量准确地预测Y（在某种意义上）。相反，低R平方意味着Y由协变量预测不佳。当然，效果可能具有实质性的重要性，但不一定能解释大量的变异 - 血压会影响心血管疾病的风险，但它并不足以解释结果的大量...

R

程序开发

原创 2021-05-12 23:58:36 6234 阅读

用SAS进行泊松，零膨胀泊松和有限混合Poisson模型分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6145泊松模型 proc fmm data = tmp1 tech = trureg;model majordrg = age acadmos minordrg logspend / dist = truncpoisson; probmodel age acadmos minordrg logspend;...

SAS

模型

原创 2021-05-12 23:58:15 998 阅读

亚马逊商品销售数据爬虫分析报告

原文链接：http://tecdat.cn/?p=1474家电产业和消费者升级悄然地展开。市场的这种变化使消费者对家用电器的期望不再仅仅是一个简单的功能满足，而是更多的细节体验和技术创新。通过洞察家用电器的消费特点，有利于确定市场的未来趋势，从而积极应对市场变化。▼tecdat在家电品牌网络调研项目中，倾听主流电商平台上网民消费者对于家电的各种看法，我们发现在人们的消费...

销售数据爬虫分析报告

分析报告

原创推荐 2021-05-12 23:57:50 4139 阅读

二手闲置物品交易数据快照

原文链接：http://tecdat.cn/?p=4482近年来，中国社会消费品零售总额不断增长，2019 年1-4 月,消费品零售总额达到128375.8 亿元，同比增长8%。消费者购买力的增强和电商行业的发展，给购买行为提供便利条件，消费者冲动消费后的闲置产品，给二手交易行业的发展提供机会。▼近年来，中国社会消费品零售总额不断增长，2019 年 1-4 月,消费品零售总额达到...

交易数据快照

数据快照

原创 2021-05-12 23:57:23 1129 阅读

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