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拓端tecdat|R语言SIR模型（Susceptible Infected Recovered Model）代码sir模型实例
SIR模型是一种传播模型，是信息传播过程的抽象描述。SIR模型是传染病模型中最经典的模型，其中S表示易感者，I表示感染者，R表示移除者。
R语言在不同样本量下的Little's MCAR检验
我进行一个小型仿真，以在不同样本量下测试Little的MCAR检验1。我可以研究线性回归中的异方差。我能够找到一些使用Little's MCAR检验的小样本研究人员的例子，因此我进行了仿真。
R语言中使用支持向量机（SVM）来进行分类
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R语言-自定义函数
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R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归
在逻辑回归中，我们将二元因变量Y_i回归到协变量X_i上。下面的代码使用Metropolis采样来探索 beta_1和beta_2 的后验Yi到协变量Xi。 定义expit和分对数链接函数这是MCMC的主要功能.can.sd是候选标准偏差。
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
R语言中的风险价值模型度量指标TVaR与VaR
99％的预期缺口[…]与99.6％的[…]风险值非常接近，受到“ 瑞士经验”报告中一句话的启发，在99％置信水平[...]上的预期缺口[…]对应于大约99.6％至99.8％的风险价值
R语言时变参数VAR随机模型
时变参数VAR随机模型是一种新的计量经济学方法，用于在具有随机波动率和相关状态转移的时变参数向量自回归（VAR）的大模型空间中执行随机模型规范搜索（SMSS）。这是由于过度拟合以及这些高度参数化模型中不精确的推断所致。对于每个VAR系数
R语言快速学习第一部分（有其他语言基础）
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R语言列表(list)与向量(numeric)的转换
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Matlab广义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络正则化分类预测考试成绩数据和交叉验证可视化
使用lasso变量构建数据集并使用lasso和 glm识别这些预测变量 。使用lasso正则化去除冗余预测变量创建一个X 包含 100 个观测值和 10 个预测变量的随机矩阵 。y 仅使用四个预测变量和少量噪
r语言中对LASSO，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现
Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。在规则化参数lambda的值网格上，针对LASSO套索或Elastic Net弹性网惩罚计算规则化路径。该算法非常快，并且可以利用输入矩阵中的稀疏性 x。它适合线性，逻
R语言实现绘制Sankey桑基图（河流图、分流图）流程数据可视化
我一直在寻找一种直观的方法来绘制流程中状态之间的流程或连接。一个明显的选择是，R软件包恰好满足了我的需求。将数据设置为正确的格式是一个比较麻烦的过程。现在，本文仅说明如何构建多级图。构造数据此示例的计划是在六层中的每一层具有四个节点，并且
R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归
在这篇文章中，我将对多元线性回归做同样的事情。我将得出block的Gibbs采样器所需的条件后验分布。然后，我将对采样器进行编码，并使用模拟数据对其进行测试。 贝叶斯模型假设我们有一个样本量的主题。 贝叶斯多元回归假设该向量是从多元正态分
R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化
关联规则挖掘是一种无监督的学习方法，从交易数据中挖掘规则。它有助于找出数据集中的关系和一起出现的项目。在这篇文章中，我将解释如何在R中提取关联规则。关联规则模型适用于交易数据。交易数据的一个例子可以是客户的购物历史。数据分析的第一件事是了解
python可视化探索新冠病毒与失业率是否存在线性关系
作者：Chang Gao2020年疫情愈演愈烈，新冠的检测与确诊人数也急剧上飙，失控的疫情无疑给经济造成了巨大的打击，同时也极大的影响了就业市场。对于政府来说，分析确定线性关系是对未来走向进行评估预测的重要基石，但是使用python进行提取
R语言多分类logistic逻辑回归模型在混合分布模拟个人风险损失值评估的应用
原文链接：http://tecdat.cn/?p=14017 通常，我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。 在上一篇文章中，我们没有查看数据。如果我们查看个人损失的
R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析
贝叶斯分析的许多介绍都使用了相对简单的教学实例（例如根据伯努利数据给出成功概率的推理）。虽然这可以很好地介绍贝叶斯原理，但是将这些原理扩展到回归并不是直接的。这篇文章将概述这些原理如何扩展到简单的线性回归。我将导出感兴趣参数的后验条件分布，
R语言对混合分布中的不可观测与可观测异质性因子分析
今天上午，在课程中，我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别（从经济角度出发）。为了说明这一点，我们看了以下简单示例。让
R语言画ROC曲线总结
在本文中，我描述了如何在CRAN中搜索用于绘制ROC曲线的包，并重点介绍了六个有用的包。 我使用pkgsearch来搜索CRAN并查看
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r语言中对LASSO，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现
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使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析
2023-02-07 10:34:04
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2023-02-10 05:50:35
