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拓端tecdat|R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9384目录模型与数据估算值预测误差脉冲响应识别问题正交脉冲响应结构脉冲反应广义脉冲响应参考文献脉冲响应分析是采用向量自回归模型的计量经济学分析中的重要一步。它们的主要目的是描述模型变量对一个或多个变量的冲击的演化

03-16
Visual Studio 编辑R语言环境搭建

Visual Studio 编辑R语言环境搭建关于Visual Studio 编辑R语言环境搭建具体的可以看下面三个网址里的内容，我这里就讲两个问题，关于r包管理和换本地的r的服务。1.r包管理：Ctrl+72.R本地服务管理：Ctrl+9Visual Studio R官方帮助文档（中文）： https://docs

03-16
拓端tecdat|R语言代写实现向量自回归VAR模型

原文链接：http://tecdat.cn/?p=8478 澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节支出。因此，零售商报告销售强劲，经济受到刺激。因此，收入增加了。VAR面临的批

03-16
[译]用R语言做挖掘数据《五》 r语言数据挖掘简单实例

一、实验说明1. 环境登录无需密码自动登录，系统用户名shiyanlou，密码shiyanlou2. 环境介绍本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境，实验中会用到程序：1. LX终端（LXTerminal）: Linux命令行终端，打开后会进入Bash环境，可以使用Linux命令2. GVim：非常好

03-08
拓端tecdat|Mac系统R语言升级后无法加载包报错 package or namespace load failed in dyn.load(file, DLLpath = DLLpath, ..

问题重现：我需要安装R软件包stochvol，该软件包仅适用于3.6.0版的R。因此，我安装了R（3.6.0 版本），并使用打开它 RStudio。但是现在，即使我成功使用来安装软件包，也无法加载任何库。具体来说，我需要加载的库是stochvol ，Rcpp和 caret

03-08
拓端数据tecdat|R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22838 原文出处：拓端数据部落公众号问题：使用R中的鸢尾花数据集(a)部分：k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means聚类法将数据集聚成3组。画一个图来显示聚类的情况(b)部分：

03-08
《R语言数据挖掘》读书笔记：七、离群点(异常值)检测

第七章、异常值检测（离群点挖掘）概述：一般来说，异常值出现有各种原因，比如数据集因为数据来自不同的类、数据测量系统误差而收到损害。根据异常值的检测，异常值与原始数据集中的常规数据显著不同。开发了多种解决方案来检测他们，其中包括

03-08
拓端数据tecdat|R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归

原文链接：http://tecdat.cn/?p=20882 1导言这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。 2回归模型假设我们有一些带有两个属性Y和X的数据。如果它们是线性

03-08
拓端数据tecdat|R语言时间序列平稳性几种单位根检验（ADF，KPSS，PP）及比较分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21757 时间序列模型根据研究对象是否随机分为确定性模型和随机性模型两大类。随机时间序列模型即是指仅用它的过去值及随机扰动项所建立起来的模型,建立具体的模型,需解决如下三个问题模型的具体形式、时序变量的滞后期以及随

03-08
拓端tecdat|R语言风险价值VaR（Value at Risk）和损失期望值ES（Expected shortfall）的估计

原文链接： http://tecdat.cn/?p=15929 风险价值VaR和损失期望值ES是常见的风险度量。首先明确：时间范围-我们展望多少天？概率水平-我们怎么看尾部分布？在给定时间范围内的盈亏预测分布，示例如图1所示。图1：预测的损益分布给定概率水平的预测的分

03-08
拓端tecdat|R语言代写基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究

原文链接：http://tecdat.cn/?p=3060 在对诊断测试准确性的系统评价中，统计分析部分旨在估计测试的平均（跨研究）敏感性和特异性及其变异性以及其他测量。灵敏度和特异性之间往往存在负相关，这表明需要相关数据模型。由于用户，分析在统计上具有挑战性处理

03-08
拓端tecdat|R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=14874 通常，GLM的连接函数可能比分布更重要。为了说明，考虑以下数据集，其中包含5个观察值 x = c(1,2,3,4,5) y = c(1,2,4,2,6) base = data.frame(x,y)然后考虑具有不同分布的几个模型，以及一个链接 regNId = glm(y~x,

03-08
[译]用R语言做挖掘数据《三》数据挖掘——基于r语言的实战

一、实验说明1. 环境登录无需密码自动登录，系统用户名shiyanlou，密码shiyanlou2. 环境介绍本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境，实验中会用到程序：1. LX终端（LXTerminal）: Linux命令行终端，打开后会进入Bash环境，可以使用Linux命令2. GVim：非常好

03-08
拓端tecdat|R语言缺失值的处理：线性回归模型插补

原文链接： http://tecdat.cn/?p=14528 在当我们缺少值时，系统会告诉我用-1代替，然后添加一个指示符，该变量等于-1。这样就可以不删除变量或观测值。我们在这里模拟数据，然后根据模型生成数据。未定义将转换为NA。一般建议是将缺失值替换为-1，然后拟

03-08
R语言由浅入深：二、数据处理 r语言:从数据思维到数据实战

一、变量的创建、编码、命名将数据表示为矩阵或数据框仅是数据准备的第一步，数据分析时，大量的时间都花在了数据处理上1.创建新变量变量名-表达式2.算数运算符运算符描述+加-减*乘/除^或**求幂x%%y求余(x mod y) 5%%2=1x%/%y整数除法。 5%/%2=23.创

03-08
数据科学与R语言: 关于我 Rer

数据科学与R语言: 关于我关于我钱钟书曾说，鸡蛋好吃不一定要去认识下蛋的母鸡。不过人类是社会化的动物，访客和博主都希望有多一些的交流。在2012年元旦之即，写下这篇短文算是我的简介吧。最早接触的计算机还是一台386，那时作为Geek的成就感来自于迅速的

03-08
拓端tecdat|R语言逻辑回归分析连续变量和分类变量之间的“相关性“

原文链接：http://tecdat.cn/?p=18169 比如说分类变量为是否幸存、是因变量，连续变量为年龄、是自变量，这两者可以做相关分析吗？两者又是否可以做回归分析？我们考虑泰坦尼克号数据集， titanic = titanic[!is.na(titanic$Age),] attach(titanic)

03-08
使用R语言和XML包抓取网页数据-Scraping data from web pages in R with XML package

In the last years a lot of data has been released publicly in different formats, but sometimes the data we're interested in are still inside the HTML of a web page: let's see how to get those data. One of the existing packages for doing th

02-12
R语言画曲线图 r语言绘制调和曲线图

本文以1950年到2010年期间我国的火灾统计数据为例,数据如下所示：(0)加载数据data-read.csv("E:\\MyDocument\\p\\Data\\1950~2010火灾情况.csv") x=t(data[1]) y=t(data[2]) z=t(data[3])w=t(data[4])maxy=max(y) maxz=max(z) maxw=max(w) (1)将火灾数

02-09
R语言的ARIMA模型预测 r语言arima参数估计

R通过RODBC连接数据库stats包中的st函数建立时间序列funitRoot包中的unitrootTest函数检验单位根forecast包中的函数进行预测差分用timeSeries包中diffstats包中的acf和pacf处理自相关和偏自相关stats包中的arima函数模型

02-09