R语言做滚动garch模型 roll-garch model前几天做了一个滚动garch模型，刚开始没搞清楚，走了很多弯路，最后终于搞好了。 接下来就是分析我写roll-garch的思路。其实roll-garch模型在rugarch里面其实是有的。但是，我也看了开发者写的文档，如果你希望更快，更复杂的滚动garach模型，你就要自己写函数。我的天，我哪里会，其实我连garch模型都没搞懂，但是我会
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2023-06-07 12:48:39
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前言第1章 概率统计模型11.1 数据的描述性分析11.1.1 数据的数字特征11.1.2 随机变量的分布51.1.3 常用的分布61.1.4 数据的图形描述91.2 参数的区间估计与假设检验131.2.1 单个总体的区间估计与假设检验131.2.2 两个总体的区间估计与假设检验141.2.3 区间估计与假设检验的计算161.2.4 两个正态总体方差比σ21/σ22的估计与检验221.3 非参数检
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2024-05-29 22:17:10
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目录前言一、第1问1.1 计算模型中等待时间t2MATLAB程序1.2 计算模型中等待时间t2（灵敏度分析）MATLAB程序二、第2问2.1 代入t2到模型进行计算MATLAB程序2.2 代入t2到模型进行计算（灵敏度分析）MATLAB程序三、第3问3.1 第3问求解MATLAB程序3.2 第3问仿真MATLAB程序四、第4问4.1 第4
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2023-12-13 10:48:58
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R 各种文档查询R Package Documentation (rdrr.io)1 MARS方法earth function - RDocumentationMultivariate Adaptive Regression Splines (sonic.net)理论回归算法 - 多元自适应回归(MARS) - 《Deeplearning Algorithms Tutorial（深度学习算法教程）
自从Python流行后，R貌似逐渐被人遗忘，可是，每款语言和工具都有它存在的价值，R也具有强大的可视化功能，你真的了解R吗？还是说，掌握了Python就不用再掌握R了。本文科普性的介绍下R，带你走进R的世界。R是一种应用统计软件和语言，主要为统计计算和绘图而生，而且R是一套开源的数据分析解决方案。它主要包括简单却很强大的R语言、数据存储和处理、数据运算工具、完整的统计分析工具、优秀的统计可视化以及
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2024-01-04 14:20:49
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目录0引言1、课本介绍1.1理论的书1.2 R语言的书2、构造数据3、相关性分析4、多元回归模型的建立4.1建立模型5.2模型分析5.3方差分析表5、变量选择5.1 逐步回归5.2所有子集法5.3套索法6、回归模型常用函数总结7、参考文献 0引言在毕业实用模型一1、二2、三3中介绍了时间序列模型的建模思路与在R语言中的调参，今天来讲解一下回归模型的建模思路和实现。 在这里你将会学到：推荐的回归模
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2023-10-25 21:22:28
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本文介绍caret包中的建立模型及验证的过程。主要涉及的函数有train()，predict()，confusionMatrix()，以及pROC包中的画roc图的相关函数。建立模型在进行建模时，需对模型的参数进行优化，在caret包中其主要函数命令是train。 train(x, y, method = "rf", preProcess = NULL, ...,
weights
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2023-08-16 09:53:43
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说话人识别这里，博主对说话人两个baseline模型应该matlab的MSR工具箱进行处理。1、GMM-UBM说话人识别
这里主要分为4个步骤：
1、训练UBM通用背景模型
2、最大后验准则MAP从UBM通用背景模型里面训练每一个说话人的声学模型
3、交叉得分
4、计算最终的测试效果，这里用AUC和EER表示，可以方便与最近的深度学习方法做比较。
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2024-07-06 11:15:18
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# R语言轨迹建模指南
## 1.简介
在本文中，我将向你介绍如何使用R语言进行轨迹建模。轨迹建模是一种分析和预测移动对象行为的方法。通过对移动对象的位置数据进行分析，我们可以了解它们的行为模式、趋势和未来的动态。
## 2.流程概述
下表展示了整个R语言轨迹建模的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据加载和预处理 |
| 2 | 轨迹可视化 |
| 3
原创
2024-01-09 08:51:57
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# R语言建模实例教程
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title R语言建模实例流程
section 开始
开始 --> 数据准备
section 建模
数据准备 --> 数据清洗
数据清洗 --> 数据分析
数据分析 --> 模型训练
模型训练 --> 模型评估
原创
2024-04-24 07:57:29
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# 习题2
# 2.1
x=c(1,2,3)
y=c(4,5,6)
e=c(rep(1,3))
z=2*x+y+e;z
x%*%y # 若x，y如答案那样定义为矩阵，则不能用%*%,因为，维数不对应，
x%o%y
# 答案
x<-matrix(1:3,nrow=3)
y<-matrix(4:6,nrow=3)
e<-matrix(c(1,1,1),nrow=3)
z<-
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2023-06-06 22:03:13
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波动率是众多定价和风险模型中的关键参数，例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中，或者说在教科书中，这些模型中的波动率通常被认为是一个常数。然而，情况并非如此，根据学术研究，波动率是具有聚类,厚尾和长记忆特征的时间序列变量。本博客比较了GARCH模型（描述波动率聚类），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
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2023-09-11 11:25:52
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模型前言为了帮助大家更好的使用R语言进行建模分析，本文将借助波士顿房价数据集来展示常见的模型。本章节学习的目的是帮助大家了解模型的适用范围以及如何建模，不会对模型的底层原理进行深入的研究。回归模型： 回归模型是一种有监督的、预测性的建模技术，它研究的是因变量和自变量之间的关系。分类模型： 分类模型也是一种有监督的机器学习模型。与回归模型不同的是，其标签(因变量)通常是有限个数的定类变量。最常见的是
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2023-06-25 15:05:04
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案例1:使用逻辑回归模型,预测客户的信用评级数据集中采用defect为因变量,其余变量为自变量1.加载包和数据集library(pROC)
library(DMwR)
model.df <- read.csv('E:\\Udacity\\Data Analysis High\\R\\R_Study\\高级课程代码\\数据集\\第一天\\4信用评级\\customer defection da
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2023-06-07 14:35:33
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# 机器学习R语言建模
机器学习是一种让计算机系统通过数据自动学习模式和规则，从而实现任务的技术。而R语言是一种强大的数据分析和统计建模语言，结合两者可以实现强大的机器学习建模。本文将介绍如何使用R语言进行机器学习建模，并通过代码示例展示具体操作步骤。
## 机器学习建模流程
机器学习建模通常包括以下几个步骤：
1. 数据准备：加载数据集并进行数据清洗、特征选择等预处理工作。
2. 模型选
原创
2024-07-02 07:06:51
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# R语言 聚类 建模
## 介绍
聚类是一种常用的数据分析方法，可以将数据集中的样本分为不同的群组，使得同一群组内的样本相似度高，不同群组之间的样本相似度低。聚类分析在数据挖掘、模式识别、图像处理等领域具有广泛的应用。
R语言是一种强大的统计分析和数据可视化工具，也提供了丰富的聚类算法和函数。本文将介绍如何使用R语言进行聚类建模，并提供代码示例。
## 数据准备
首先，我们需要准备一个
原创
2023-08-01 12:20:39
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## R语言逻辑回归建模教程
### 一、整体流程
下面是使用R语言进行逻辑回归建模的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 探索性数据分析 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 拟合逻辑回归模型 |
| 5 | 模型评估 |
| 6 | 模型应用 |
接下来，我会逐步解释每个步骤需要做什么，以及使用的代码。
### 二
原创
2023-10-31 15:40:37
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copula是将多变量分布函数与其边际分布函数耦合的函数，通常称为边缘。Copula是建模和模拟相关随机变量的绝佳工具。Copula的主要吸引力在于，通过使用它们，你可以分别对相关结构和边缘（即每个随机变量的分布）进行建模。 copulas如何工作 首先，让我们了解copula的工作方式。 set.seed（100） m < - 3 n < - 2000 z <
# R语言建模中的变量选择
在数据科学和统计建模中，变量选择是一个至关重要的步骤。变量选择的目的是从众多的候选变量中筛选出那些对模型预测结果贡献最大、最具解释力的变量。合理的变量选择不仅可以提高模型的性能，还能减少模型的复杂度，降低过拟合的风险。本文将重点介绍R语言中变量选择的几种常用方法，并提供代码示例以帮助理解。
## 变量选择的常用方法
在R语言中，有多种方法可以进行变量选择，包括：
# R语言建模LPM方案
## 问题描述
假设我们有一组员工的数据，包括员工的年龄、工作经验、教育水平和薪资水平等信息。我们想建立一个线性概率模型（LPM），来预测员工是否会离职。
## 数据准备
首先，我们需要准备数据。假设我们已经有了一个包含员工数据的CSV文件，可以通过以下代码读取并查看数据的前几行：
```R
# 读取数据
data
原创
2024-03-13 07:44:56
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