R语言Stan贝叶斯回归置信区间后验分布可视化模型检验|附数据代码
贝叶斯回归是一种统计方法,它使用贝叶斯定理来估计回归模型的参数。与传统的频率派回归方法不同,贝叶斯回归提供了参数的后验分布,而不仅仅是点估计。这意味着我们可以得到参数的不确定性度量,而不仅仅是单一的估计值(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 ...
R语言改进的DCC-MGARCH:动态条件相关系数模型、BP检验分析股市数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=32818 股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。传统的波动性模型往往只考虑了静态条件下的波动性和相关性,难以准确捕捉市场的复杂性和多样性(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 因此,本文提出了一种基于R语言改进的DCC-MGARCH模...
R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=30914 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 采样时间:2021年1月1号~2021年12月31号 采样地点:全国各地。 本次调查搜集...
R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据(2)
全子集回归来选出最优的模型 全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。 重新拟合模型 ...
R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据(1)
全文链接:http://tecdat.cn/?p=30914 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 采样时间:2021年1月1号~2021年12月31号 采样地点:全国各地。 本次调查搜集...
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