拓端小助手的博客_原创(9)

R语言几何布朗运动 GBM模拟股票价格优化建立期权定价概率加权收益曲线可视化

对于模拟股票价格，几何布朗运动 (GBM) 是事实上的首选模型。它有一些很好的属性，通常与股

r语言

开发语言

建模

用例

原创 2022-05-24 01:38:21 10000+阅读

【视频】从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例|数据分享

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23344原文出处：拓端数据部落公众号本文中我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违约数据分析（查看文末了解数据获取方式）。决策树是由节点和分支组成的简单树状结构。根据每个节点的任何输入特征拆分

决策树

音视频

随机森林

数据

数据集

原创 2022-05-19 09:37:10 10000+阅读

R语言用Keras长短期记忆LSTM神经网络分类分析问答文本数据

介绍本文是在 R 中使用 Keras 的简单介绍。软件包library(tidyverse) #导入、清理、可视化 library(keras) #

lstm

r语言

人工智能

数据

时间序列

原创 2022-05-19 09:36:46 10000+阅读

R语言隐马尔可夫模型HMM连续序列重要性重抽样CSIR估计随机波动率模型SV分析股票收益率时间序列

在本笔记本中，我们向读者介绍了基本的随机波动率模型，并通过连续顺序重要性重采样讨论了它们的估计。我们使用收益

p2p

网络协议

网络

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重采样

原创 2022-05-19 09:36:22 10000+阅读

【视频】风险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22862原文出处：拓端数据部落公众号什么是风险价值（VaR）？风险价值 (VaR) 是一种统计数据，用于量化公司、投资组合在特定时间范围内可能发生的财务损失程度。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程度和概率。视频：风险价

python

开发语言

r语言

时间序列

原创 2022-05-19 09:36:08 10000+阅读

python用pystan贝叶斯IRT模型拟合Rasch模型分析学生考试问题数据

由于某大学学生人数过多，助教不足，因此有必要对期中考试给每个学生的题目数量施加五道题的限制。所有必须使用的问题必须来自大约 400 个预先批准的问题的测试库。 50% 的问题可以在期中使用。这项数据驱动研究的目标是找到应该从考试生成算法中排除的问题，以提供班级中最有意义的学生排名。

python

数据

r语言

数据集

原创 2022-05-19 09:07:13 10000+阅读

【视频】支持向量机SVM、支持向量回归SVR和R语言网格搜索超参数优化实例

是支持向量机 (SVM)？我们将从简单的理解 SVM 开始。【视频】支持向量机SVM、支持向量回归SVR和R语言网格搜索超参数优化实例支持向量机SVM、支持向量回归SVR和R语言网格搜索超参数优化实例

支持向量机

回归

r语言

数据

神经网络

原创 2022-05-19 08:57:00 3588 阅读

Matlab最小二乘法：线性最小二乘、加权线性最小二乘、稳健最小二乘、非线性最小二乘与剔除异常值效果比较

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26624原文出处：拓端数据部落公众号matlab软件在拟合数据时使用最小二乘法。拟合需要一个参数模型，该模型

p2p

linq

网络协议

拟合

数据

原创 2022-05-14 16:39:07 5612 阅读

R语言生存分析模型因果分析：非参数估计、IP加权风险模型、结构嵌套加速失效(AFT)模型分析流行病学随访研究数据

r语言

人工智能

开发语言

数据

拟合

原创 2022-05-14 16:38:59 4803 阅读

R语言用主成分分析（PCA）PCR回归进行预测汽车购买信息可视化

在这个项目中，我讨论了如何使用主成分分析 (PCA) 进行简单的预测。出于说明目的，我们将对一个数据集进行分析

r语言

数据

3d

原创 2022-05-14 16:38:34 2616 阅读

Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26562该项目包括：自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft

lstm

tensorflow

深度学习

时间序列

数据

原创 2022-05-14 16:37:50 61 阅读

拓端tecdat|R语言贝叶斯Metropolis-Hastings Gibbs 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26578原文出处：拓端数据部落公众号指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到

r语言

算法

采样器

数据

原创 2022-05-14 16:37:14 2358 阅读

拓端tecdat|Python用Keras的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子

一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题：预测天然气价格，预测范围为 10 天。“进入”时间步长也设置为 10 天。) 只需要 10 天来推断接

keras

lstm

python

时间序列

r语言

原创 2022-05-13 22:30:32 91 阅读

拓端tecdat|关联规则APRIORI挖掘豆瓣读书评论爬虫采集数据与可视化

豆瓣读书是豆瓣网上的一个子栏目，是活跃的读书网站。本文数据是从豆瓣读书网站上爬取的，分析内容将根据豆瓣读书上的书本评分、评论信息。主题将紧紧围绕下面的几个点：有哪些书籍值得推荐？书籍的价格一般都是在什么范围？书籍的评分与评论数量之间存在某种关系吗？豆瓣读书是豆瓣网的一个子版块。本文数据来源于豆瓣读书网站

数据挖掘

数据分析

人工智能

数据

建模

原创 2022-05-03 17:59:44 9554 阅读

拓端tecdat|【视频】Lasso回归、岭回归等正则化回归数学原理及R语言实例

在本视频中，我们将介绍Lasso套索回归、岭回归等正则化的回归方法的数学原理以及R软件实例。视频：Lasso回归、岭回归正则化回归数学原理及R软件实例Lasso回归、岭回归等正则化回归数学原理及R语言实例，时长13:27为什么要LASSO套索回归？套索可以通过选择最小化预测误差的变量子集来帮助选择与结果相关的变量简约子集。选择模型取决于数据集和您正在处理的问题陈述。了解数据集以

r语言

算法

开发语言

数据

岭回归

原创 2022-04-28 17:59:04 10000+阅读

拓端tecdat|Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR回归训练和预测可视化

在之前的文章中，我们研究了许多使用多输出回归分析的方法。在本教程中，我们将学习如何使用梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR拟合和预测多输出回归数据。对于给定的 x 输入数据，多输出数据包含多个目标标签。本教程涵盖：准备数据定义模型预测和可视化结果我们将从加载本教程所需的库开始。准备数据首先，我们将为本教程创建一个多输出数据集。它是随机生成的数据，具有.

r语言

数据

数据集

原创 2022-04-28 17:56:08 10000+阅读

R语言两层2^k析因试验设计（因子设计）分析工厂产量数据和Lenth方法检验显著性可视化

假设调查人员有兴趣检查减肥干预方法的三个组成部分。这三个组成部分是：记录食物日记（是/否）增加活动（是/否）家访（是/否）调查员计划调查所有，实验条件的组合。实验条件为要执行因子设计，您需要为多个因子（变量）中的每一个选择固定数量的水平，然后以所有可能的组合运行实验。这些因素可以是定量的或定性的。定量变量的两个水平可以是两个不同的温度或两个不同的浓度。...

r语言

方差

数据

正态分布

原创 2022-04-28 17:56:01 10000+阅读

R语言广义线性模型GLM：线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟

Linear models are the bread and butter of statistics, but there is a lot more to it than taking a ruler and drawing

r语言

算法

数据

线性模型

原创 2022-04-28 17:53:20 10000+阅读

R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化

介绍Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型。这些模型的扩展包括更复杂的动力学

r语言

算法

拟合

时间序列

数据

原创 2022-04-28 17:53:18 149 阅读

R语言极值理论：希尔HILL统计量尾部指数参数估计可视化

极值理论对样本尾部分布的极值指数的估计方法主要有两类：半参数方法和全参数方法，前者主要是基于分布尾部的 Hill 估计量，后者则主要基于广义帕累托分布。尾部指数的希尔HILL统计量估计。更具体地说，我们看到如果

r语言

算法

极值

数据

原创 2022-04-28 17:52:19 10000+阅读

【视频】线性回归中的贝叶斯推断与R语言预测工人工资数据|数据分享

在这个视频中，我们转向简单线性回归中的贝叶斯推断。我们将使用一个参照先验分布，它提供了频率主义解决方案和贝叶斯答案之间的联系。然后在R语言中用贝叶斯线性回归

r语言

算法

数据

线性回归

原创 2022-04-28 17:50:58 10000+阅读

拓端tecdat|R语言近似贝叶斯计算MCMC（ABC-MCMC）轨迹图和边缘图可视化

近似贝叶斯计算和类似技术基于随机模拟模型中的样本计算近似似然值，在过去几年中引起了很多关注，因为它们有望为任何随机过程提供通用统计技术。复杂性，没有由于维护“易处理”似然函数的问题而适用于“传统”统计模型的限制。

算法

r语言

数据

线性回归

原创 2022-04-28 17:49:54 10000+阅读

拓端tecdat|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

Metropolis Hastings 算法是一种非常简单的算法，用于从难以采样的分布中生成样本。假设我们要从分布 π 中进行采样，我们将其称为“目标”分布。为简单起见，我们假设 π是实线上的一维分布，尽管它很容易扩展到一维以上（见下文）。

算法

r语言

指数分布

初始化

原创 2022-04-28 17:49:36 10000+阅读

拓端tecdat|MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类

此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。要训练深度神经网络对序列数据的每个时间步进行分类，可以使用序列到序列 LSTM 网络。序列到序列 LSTM 网络使您能够对序列数据的每个单独时间步进行不同的预测。

算法

数据

时间序列

测试数据

原创 2022-04-28 17:49:07 10000+阅读

拓端tecdat|python用TensorFlow 2二维卷积神经网络CNN对图像物体识别混淆矩阵评估

什么是CNN本文演示了如何训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对图像进行分类。ConvolutionalNeuralNetworks（ConvNets 或 CNNs）是一类神经网络，已被证明在图像识别和分类等领域非常有效。与传统的多层感知器架构不同，它使用两个称为convolution和pooling的操作将图像简化为其基本特征，并使用这些特征来理解和分类图像。C...

python

算法

卷积

数据

神经网络

原创 2022-04-19 11:01:49 10000+阅读

拓端tecdat|R语言Bootstrap(自举法，自抽样法)估计回归置信区间分析股票收益

一个简单的回归，现在你有了你的. 您想知道它是否与（例如）零显着不同。一般来说，人们会查看他们选择的软件报告的统计数据或 p.value。问题是，这个 p.value 计算依赖于因变量的分布。如果没有不同的说明，您的软件假定为正态分布，那是怎么回事？例如，（95%）置信区间是,1.96 来自正态分布。建议不要这样做，bootstrapping* 的优点在于它没有分布的问题，它适用于..

r语言

bootstrap

正态分布

原创 2022-04-18 14:23:39 10000+阅读

【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析

通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它。视频：Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析，时长16:34为什么要引入Copula函数？

算法

r语言

开发语言

数据

建模

原创 2022-04-18 14:23:17 10000+阅读

R语言和Python用泊松过程扩展：霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列

该模型解释了交易的聚集到达，并展示了如何将其应用于交易数据。这是很有趣的，原因很多。例如，对于交易来说，能够预测在短期内是否有更多的买入或卖出是非常有用的。另一方面，这样的模型可能有助于理解基本新闻驱动价格与机器人交易员对价格变化的反应之间的区别

拟合

时间戳

数据

原创 2022-04-18 14:21:30 10000+阅读

拓端tecdat|R语言用回归构建配对交易(Pairs Trading)策略量化模型分析股票收益和价格

对于那些不熟悉“配对交易”概念的人来说几句话。首先，您应该了解，每只股票的走势不是由公司业绩主导，而是由总体市场走势主导。这就是许多“因子模型”的由来，驱动每只股票的因素是市场因素，在大多数情况下，它与标准普尔指数近似。因此，无论多么伟大的公司，它都经不起任何大规模的市场衰退

r语言

算法

数据

解决方案

原创 2022-04-18 14:20:40 10000+阅读

拓端tecdat|R语言分析股市相关结构：用回归估计股票尾部相关性（相依性、依赖性）

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偏最小二乘

一对一

原创 2022-04-18 14:20:20 7432 阅读

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