【视频】逆变换抽样将数据标准化和R语言结构化转换：BOX-COX、凸规则变换方法
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22251 归一化数据是数据科学中的一项常见任务。有时它可以让我们加快梯度下降的速度或提高模型的准确性，在某些情况下，它绝对是至关重要的。 一些归一化技术，如取对数，在大多数情况下可能有效，但在这种情况下，我决定尝试对任何数据都有效的方法，不管它...
R语言隐马尔可夫模型HMM连续序列重要性重抽样CSIR估计随机波动率模型SV分析股票收益率时间序列
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26678 在本笔记本中，我们向读者介绍了基本的随机波动率模型，并通过连续序列重要性重采样讨论了它们的估计。我们使用收益率数据集来讨论 CSIR 在随机波动率模型估计中的实现和性能。 第一个随机波动率模型 令 yt ...
R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=4612 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）。虽然这很好地介绍了贝叶斯原理，但是这些原则的扩展并不是直截了当的。 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语言中Gibbs抽样的Bayesian简单线性回归
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）。虽然这很好地介绍了贝叶斯原理，但是这些原则的扩展并不是直截了当的。 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，给出用于实现Gibbs采样器的R代码，并提出所谓的网格点方法...
R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归
在逻辑回归中，我们将二元响应\（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YiYi到协变量XiXi。 定义expit和分对数链接函数 logit<-func...
survey和surveyCV：如何用R语言进行复杂抽样设计、权重计算和10折交叉验证？
一、引言 在实际调查和研究中，我们往往面临着样本选择的复杂性。复杂抽样设计能够更好地反映真实情况，提高数据的代表性和可靠性。例如，多阶段抽样可以有效地解决大规模调查的问题，整群抽样能够在保证样本的随机性的同时减少资源消耗。由于复杂抽样设计中不同样本的选取概率不一致，为了确保结果的准确性和代表性，需要...
应用统计学与R语言实现学习笔记（四）——抽样方法与抽样分布
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/ESA_DSQ/article/details/71289372 Chapter 4 Sampling And Sample Distribution 本篇是第四章，内容主要是抽样方法与抽样分布。这一章...
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