R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合...
创建一个时间序列对象X,其中包含X0数据集的选定列。X将用于进行投资组合分析。SpecMVEfficientPortfolio模型是指均值-方差效率组合模型(Mean-VarianceEfficientPortfolioModel)。该模型是由美国经济学家马科维茨(HarryMarkowitz)于1952年提出的,在投资组合理论中被广泛应用。该模型的核心思想是通过最大化预期...
R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略|附代码数据
GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较matlab估计armagarch条件均值和方差模型R语言POT超阈值模型和极值理论EVT分析
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
票房均值在一亿人民币左右,其中《人在囧途之泰囧》票房达到了12.7亿,位列第一。自变量为:??影片部分genre影片类别:分类变量,共有15个类型。为了获得大量的观众群体,大多数影片都兼具许多种影片类型,因此我们仅选取了该片最主要的类型。15个类型分别是:喜剧,魔幻,动作,爱情,灾难,历史剧情,励志,主旋律,警匪,...
人工智能教程(五):Anaconda 以及更多概率论 | Linux 中国
算术平均值可以看作是一组数的平均值。标准差可以被认为是一组数的分散程度。如果标准差较小,则表示集合中的元素都接近平均值。相反,如果标准差很大,则表示集合的中的元素分布在较大的范围内。如何使用Python计算算术平均值和标准差呢?Python中有一个名为statistics的模块,可用于求平均值和标准差。但专家用户...
R语言K-Means(K-均值)聚类、朴素贝叶斯(Naive Bayes)模型分类可视化
建立贝叶斯模型naiveBayes(as.factor(clu贝叶斯的模型精度table(preds,train[,n进行预测predict(m,datapred,type="cla获取全文完整代码数据资料。本文选自《R语言K-Means(K-均值)聚类、朴素贝叶斯(NaiveBayes)模型分类可视化》。
R语言K-Means(K均值聚类)和层次聚类算法对微博用户特征数据研究
[8]HandlJulia,JoshuaKnowles,DouglasB.Kellputationalclustervalidationinpost-genomicdata本文中分析的数据会员群,扫描下面二维码即可加群!获取全文完整代码数据资料(www.e993.com)2024年9月11日。本文选自《R语言K-Means(K均值聚类)和层次聚类算法对微博用户特征数据研究》。
R语言APRIORI关联规则、K-MEANS均值聚类分析中药专利复方治疗用药...
聚类1聚类2配伍关系网络的聚类分析结果显示了抑郁症治疗中常用的中药“社团”,反映了复方中一些配伍关系相对密切、固定的中药联合,临床运用可以提高疗效。获取全文完整代码数据资料。本文选自《R语言APRIORI关联规则、K-MEANS均值聚类数据挖掘中药专利复方治疗用药规律网络可视化》。
用R语言做数据分析——lattice图形系统(一)
通常,条件变量是因子。但是,如果想以连续型变量为条件,该怎么办呢?一种方法是利用R语言的cut()函数将连续型变量转换为离散变量。另外,lattice包提供了一些将连续型变量转化为瓦块(shingle)数据结构的函数。特别地,连续型变量会被分割到一系列(可能)重叠的数值范围中。如函数:...
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
因此,本文提出了一种基于R语言改进的DCC-MGARCH模型,帮助客户探究动态条件相关系数模型对股市数据的预测和分析效果。原始数据读取数据data=read.csv("数据.csv")第一个主回归:用rtn,D1,D2,D3,D4的数据做均值方程条件方差的动态结构指定为GARCH族模型...
【视频】为什么要处理缺失数据?如何用R语言进行缺失值填充?
在本文中,我们列出了5个R语言方法。链式方程进行的多元插补通过链式方程进行的多元插补是R用户常用的。与单个插补(例如均值)相比,创建多个插补可解决缺失值的不确定性。MICE假定缺失数据是随机(MAR)缺失,这意味着,一个值缺失概率上观测值仅取决于并且可以使用它们来预测。通过为每个变量指定插补模型,可以按变量插...