R语言平稳性ADF检验、ARCH-LM效应检验分析收盘价收益率数据可视化
数据读取和处理是金融分析中非常重要的一步。为了减少误差，在估计时我们可以对每个交易日的收盘价进行自然对数处理，即对日收益率进行计算（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言面板数据回归：含时间固定效应混合模型分析交通死亡率、酒驾法和啤酒税
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33874 面板数据回归可以缓解省略变量偏误的问题，特别是当没有既与感兴趣的回归变量相关又与依赖变量相关的变量信息时，并且这些变量在时间或实体维度上是恒定的（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 当客户有面板数据可用时，可以使用面板回归方法来改善多元回归模型。这是因为在这种情况下，多元回归模型可能会产生缺...
数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据（下）
数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据（上）：https://developer.aliyun.com/article/1493901 AIC Akaike信息准则（AIC）是另一个模型选择的衡量标准。与似然比检验不同，AIC的计算不仅要考虑模型的拟合度，还要考虑模型的简单性。通过这种方式，AIC处理了模型的拟...
数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据（上）
全文链接:http://tecdat.cn/?p=22813 本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后...
R语言MCMC的lme4二元对数Logistic逻辑回归混合效应模型分析吸烟、喝酒和赌博影响数据
原文下载链接：http://tecdat.cn/?p=29196 吸烟、喝酒和赌博被认为是由许多因素造成的。Logistic回归分析是一个非常有效的模型，可以检验各种解释变量和二元反应变量之间的关系。同时，双变量模型分析也被用于检验单变量模型之间的相关性。本项目的目的是利用统计方法来检验某个因素是否对吸烟、喝酒或赌博偏好有显著影响。然后用这个结果来预测这些习惯之间的组合。 ...
R语言用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24647 背景和定义 线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述。相比之下，潜在类别混合模型在于假设人口是异质的，并且由 G 潜在类别的受试者组成，其特征是 G 平均轨迹曲线。 ...
R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据（下）
R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据（上）：https://developer.aliyun.com/article/1490589 二项式 Logistic 回归 正如开头提到的，逻辑回归也可以用来为计数或比例数据建模。二项逻辑回归...
R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据(上)
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22813 本教程为读者提供了使用 频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法。本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后，还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数。 ...
R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程
背景和定义 每个动态现象都可以用一个潜过程（Λ(t)）来表征，这个潜过程在连续的时间t中演化。有时，这个潜过程是通过几个标志来衡量的，因此潜过程是它们的共同因素。 多元标记的潜过程混合模型 Proust-Lima 等人引入了潜在过程混合模型。(2006 - A Nonlinear Model with Latent Process for Cognitive Evolut...
R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应META分析心肌梗死数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23785 概述 最近，我们使用贝叶斯非参数（BNP）混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）推断。 在这篇文章中，我们通过展示如何使用具有不同内核的非参数混合模型进行密度估计。在后面的文章中，我们将采用参数化的广义线性混合模型，并展示如何切换到非参数化的随机效应表示，避免了正态分布的随机效应假设。 ...
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