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变量选择是高维统计建模的重要组成部分。许多流行的变量选择方法,例如 LASSO,都存在偏差。
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。
最近我们被客户要求撰写关于非参数估计的研究报告。在应用的设置中,我们经常遇到分类数据类型和连续数据类型的组合熟悉传统非参数核平滑方法的人会明白,这些方法假定基础数据本质上是连续的,但事实往往并非如此。
分数到小数。给定两个整数,分别表示分数的分子numerator和分母denominator,以字符串形式返回小数。
介绍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
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