r语言Bootstrap自助法重采样构建统计量T抽样分布近似值可视化|代码分享
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33939 统计量T是数据的一个函数，不依赖于任何未知参数（即我们可以根据数据计算得到它）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 这意味着给定数据值x1,x2,⋯,xn，统计量T就是一个"数字"。然而，在观察到数据之前，"数据"是随机变量X1,...
R语言临床预测模型：分层构建COX生存回归模型STRATIFIED COX MODEL、KM生存曲线、PH假设检验
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32046 stratified cox model是针对协变量不满足PHA提出的，这里的思想是对协变量分层（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 协变量的效果在一个层(部分)里是一样的，即层内没有interaction，效果是常数，这就是Non...
R语言用回归构建配对交易(Pairs Trading)策略量化模型分析股票收益和价格
对于那些不熟悉“配对交易”概念的人来说几句话。首先，您应该了解，每只股票的走势不是由公司业绩主导，而是由总体市场走势主导。这就是许多“因子模型”的由来，驱动每只股票的因素是 _市场因素_，在大多数情况下，它与标准普尔指数近似。 因此，无论多么伟大的公司，它都经不起任何大规模的市场衰退。假设这样做，买...
R语言RSTAN MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据
如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯。 但是，你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写 Metropolis-Hastings 代码，优化接受率和提议分布，或者你可以使用 RStan。 Hamiltonian Monte Carlo（HMC） HMC ...
探索UCI心脏病数据：利用R语言和h2o深度学习构建预测模型
一、引言心脏病是全球范围内的主要健康问题之一，对人类健康和生活质量造成了严重影响。随着医学研究和技术的不断发展，利用机器学习和深度学习等数据分析技术来预测心脏病的风险已经成为一种新的研究方向。本文的研究目的是基于UCI心脏病数据集[1]，利用R语言和h2o深度学习框架构建一个预测模型，旨在准确预测个...
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