R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向。 在这篇文章中，我将简要地学习如何用R来使用贝叶斯网络。 本教程旨在介绍贝叶斯网络学习和推理的基础知识，使用真实世界的数据来探索图形建模的典型数据分析工作流程。关键点将包括： 预处理数据; ...
R语言DTW(Dynamic Time Warping) 动态时间规整算法分析序列数据和可视化
动态时间规整（DTW,Dynamic time warping,动态时间归整/规整/弯曲）是一种衡量两个序列之间最佳排列的算法。线性序列数据如时间序列、音频、视频都可以用这种方法进行分析。DTW通过局部拉伸和压缩，找出两个数字序列数据的最佳匹配，同时也可以计算这些序列之间的距离。 DTW是干什么的？ 动态时间规整算法，故名思议，就是把两个代表同一个类型的事物的不同长度序列进行时间...
R语言聚类有效性：确定最优聚类数分析IRIS鸢尾花数据和可视化
数据集概述 这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。它包括三个鸢尾花品种，每个品种有50个样本，以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的，但其他两个花种之间不是线性可分离的。 这个数据集的给定列是: i> Id ii> 萼片长度(Cm) iii>萼片宽度(Cm) iv> 花瓣长度(Cm) v>...
R语言用HESSIAN-FREE 、NELDER-MEAD优化方法对数据进行参数估计
主要优化方法的快速概述 我们介绍主要的优化方法。我们考虑以下问题 . 无导数优化方法 Nelder-Mead方法是最著名的无导数方法之一，它只使用f的值来搜索最小值。过程： 设置初始点x1,...,...
R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测
在过去十年中，人们对高频交易和模型的兴趣成倍增长。虽然我对高频噪音中出现信号的有效性有一些怀疑，但我还是决定使用GARCH模型研究一下收益率的统计模型。与每日和较低频率的收益不同，日内高频数据有某些特殊的特点，使得使用标准的建模方法是无效的。在这篇文章中，我将使用花旗集团2008年1月2日至2008年2月29日期间的1分钟收益率。这个数据集删除了异常值。考虑的日内时间范围是09:30至16:00....
R语言数据可视化分析案例：探索BRFSS数据
加载包 library(tidyr) library(knitr) opts_chunk$set(echo = TRUE, fig.align = "center") ...
R语言使用ARIMAX预测失业率经济时间序列数据
在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测。 许多情况下都需要预测：决定是否在未来五年内再建一座发电站需要对未来的需求进行预测；安排下周呼叫中心的工作人员需要对呼叫量进行预测；储备库存需要对库存需求进行预测。一个事件的可预测性取决于几个因素，包括。 我们对造成这种情况的...
R语言用ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据
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。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。 ARIMAX模型类似于多变量回归模型，但允许利用回归残差中可能存在的自相关来提高预测的准确性。 本文提...
R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据
混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合。 混合效应逻辑回归的例子 例1：一个研究人员对40所不同大学的申请进行抽样调查，以研究预测大学录取的因素。预测因素包括学生的高中GPA、课外活动和SAT分数。一些学校的选择性较多或较少，所以每所学校的基准录取概率是不同的。学校层面的预测因素包括学校是...
R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。 数据 我们使用心脏病数据，预测急诊病人的心肌梗死，包含变量： 心脏指数 心搏量指数 舒张压 肺动脉压 心室压力 肺阻力 是否存活 ...
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