原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=21444 邏輯logistic回歸是研究中常用的方法,可以進行影響因素篩選、概率預測、分類等，例如醫學研究中高通里測序技術得到的數據給高維變量選擇問題帶來挑戰，懲罰logisitc回歸可以對高維數據進行變量選擇和系數估計，且其有效的算法 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=10080 Theil-Sen估計器是一種在社會科學中不常用 的簡單線性回歸估計器 。三個步驟： 在數據中所有點之間繪制一條線 計算每條線的斜率 中位數斜率是 回歸斜率 用這種方法計算斜率非常可 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=12292 預測GDP增長 我們復制了Ghysels（2013）中提供的示例。我們進行了MIDAS回歸分析，以預測季度GDP增長以及每月非農就業人數的增長。預測公式如下 ​ 其中yt是按季度季節性調整后的實際美國GDP的對數增長 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=19936 在本教程中，您將學習如何在R中創建神經網絡模型。 神經網絡（或人工神經網絡）具有通過樣本進行學習的能力。人工神經網絡是一種受生物神經元系統啟發的信息處理模型。它由大量高度互連的處理元件（稱為神經元）組成 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=18149 當我們將CNN（卷積神經網絡）模型用於訓練多維類型的數據（例如圖像）時，它們非常有用。我們還可以實現CNN模型進行回歸數據分析。我們之前使用Python進行CNN模型回歸 ，在本文中，我們在R中實現相同的方法。我們使用一維卷積 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=9508 本文將使用三種方法使模型適合曲線數據：1）多項式回歸；2）用多項式樣條進行B樣條回歸；3） 進行非線性回歸。在此示例中，這三個中的每一個都將找到基本相同的最佳擬合曲線。 多項式回歸 多項式回歸實際上只是多元回歸的一種 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=20031 簡介 資本資產定價模型（CAPM） 是用於確定是否在一個特定資產的投資是值得的。本質上，問題是：“該資產的回報是否值得投資？” 在本教程中，我們將應用CAPM模型，使用多元回歸模型查看特定股票是否值得投資。 CAPM：公式 ...

是Bootstrap 法。 本文使用BOOTSTRAP來獲得預測的置信區間。我們將在線性回歸基礎上討 ...