R语言Stan贝叶斯回归置信区间后验分布可视化模型检验|附数据代码
贝叶斯回归是一种统计方法，它使用贝叶斯定理来估计回归模型的参数。与传统的频率派回归方法不同，贝叶斯回归提供了参数的后验分布，而不仅仅是点估计。这意味着我们可以得到参数的不确定性度量，而不仅仅是单一的估计值（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码2
R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码1：https://developer.aliyun.com/article/1501226 参数自助法似然比检验：对新的固定效应模型进行了参数自助法似然比检验。 # 模拟...
R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码1
在生态学研究领域，广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Models，简称GLMMs）是一种强大的统计工具，能够同时处理固定效应和随机效应，从而更准确地揭示生态系统中复杂关系的本质（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 随着数据分析技术的不断发展，R语言已成为生态学家们进行数据分析的首选工具之一，而GLMMs在R语言中的实现与应用也日益受到关注...
R语言主成分PCA、决策树、boost预警模型在跨区域犯罪研究数据挖掘分析|数据分享
数据挖掘技术在跨区域犯罪预警中的研究与应用尚处于起步阶段，许多跨区域犯罪预警业务信息系统还停留在初级处理水平，缺乏综合性的开发应用，智能化的分析研判，科学性的决策预警；缺乏对数据由微观到宏观的加工能力，由宏观数据到微观数据的问题发现手段（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言KNN模型分类信贷用户信用等级数据参数调优和预测可视化|数据分享
本文主要介绍了如何帮助客户通过读取信贷数据（查看文末了解数据免费获取方式）、查看部分数据、转换数据为因子并将数值变量归一化、进行描述性分析、建立knn模型等步骤对数据进行分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言SVM模型文本挖掘分类研究手机评论数据词云可视化
随着大数据时代的来临，数据挖掘和机器学习在诸多领域中的应用价值日益凸显。手机评论数据作为消费者对产品和服务的主观反馈，具有巨大的商业价值（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言lasso惩罚稀疏加法（相加）模型SPAM拟合非线性数据和可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33462 本文将关注R语言中的LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）惩罚稀疏加法模型（Sparse Additive Model，简称SPAM）。SPAM是一种用于拟合非线性数据的强大工具，它可以通过估计非线性函数的加法组件来捕捉输入变量与响应变量之间的复...
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化（下）
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化（上）：https://developer.aliyun.com/article/1498082 类别1和3 setTargetReturlMeans(X)) Spec ...
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化（上）
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33146 证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题：即预期收益与风险。那么如何测定组合投资的风险与收益和如何平衡这两项指标进行资产分配是市场投资者迫切需要解决的问题。正是在这样的背景下，在50年代和60年代初，马科维茨理论应运而生（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 该理论依据以下几个假设...
R语言改进的DCC-MGARCH：动态条件相关系数模型、BP检验分析股市数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32818 股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。传统的波动性模型往往只考虑了静态条件下的波动性和相关性，难以准确捕捉市场的复杂性和多样性（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 因此，本文提出了一种基于R语言改进的DCC-MGARCH模型，帮助客户探究动态条件相关系数模型对股市数据的预测和分析效果...
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