数据分享|R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32265 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间，那么预测误差必须是不相关的， 而且必须是服从零均值、 方差不变的正...
R语言MCMC-GARCH、风险价值VaR模型股价波动分析上证指数时间序列
金融风险是指由于经济活动的不确定性、市场环境的变化、决策的失误等因素的影响，导致实际回报与预期回报出现偏离的可能性。 VaR通过建立系统分析方法定量化分析风险，可以评估复杂的金融产品、反映风险的敏感，在合理的范围内规避风险，是量化市场风险行之有效的工具。文章将帮助客户采用风险价值VaR模型定量刻画风...
R语言量化技术分析的百度指数关注度交易策略可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31556 传统的经济理论认为股票市场是有效的，价格波动是对市场信息的反应，投资者能够及时处理所有实时信息并做出最优决策（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 交易策略基本思想 投资者的当期关注和股票当期收益呈现正向变动关系，而投资者的滞后关注对...
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为...
数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30131 最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据（查看文末了解数据免费获取方式）间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下（点击文末“...
R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26105 在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数（点击文末“...
数据分享|R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26105 在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。 本文说明了LCTM的...
【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福指数可视化|数据分享（下）
【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福指数可视化|数据分享（上）：https://developer.aliyun.com/article/1491650 欧氏距离 我们将使用欧几里得距离找到彼此最相似的国家，并将它们分组在一起。 ...
【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福指数可视化|数据分享（上）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24198 聚类是将总体或数据点划分为多个组的任务，以使同一组中的数据点与同一组中的其他数据点更相似，而与其他组中的数据点不相似。它基本上是基于它们之间的相似性和相异性的对象的集合。 在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据（查看文末了解数据获取方式...
R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|数据分享
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26105 潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。 本文说明了LCTM的基...
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