p=23485 最近我们被客户要求撰写关于神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。...使用MLP进行预测 使用R软件包，您可以生成外推（单变量）预测，也可以包含解释变量。 单变量预测 最简单的形式，您只需输入要建模的时间序列。...当重新训练网络时，它们不仅有助于模型的性能，而且还有助于结果的稳定性。 lags 允许您选择网络考虑的自回归滞后。如果未提供此参数，则网络使用lag 1到lag m，即序列的季节。...中使用LSTM解决序列问题 4.Python中用PyTorch机器学习分类预测银行客户流失模型 5.R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测 6.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析...7.R语言中ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数 8.R语言估计时变VAR模型时间序列的实证研究分析案例 9.用广义加性模型GAM进行时间序列分析
背景 在使用 R 语言的过程中，需要给函数正确的数据结构。因此，R 语言的数据结构非常重要。...一、R 与 Linux 和 Python 相似的操作 1、获取工作目录 Linux: pwd (print word directory) R:getwd()函数，获取工作目录 python：import...10、cat Linux，R，python 中都是查看文件，将文件内容在终端输出。 11、sort 排序，可以按照数值大小，也可以按照 ascii 码排序。...dta,rowSums(dta[1:8])>1) 写在最后：有时间我们会努力更新的。...大家互动交流可以前去论坛，地址在下面，复制去浏览器即可访问，弥补下公众号没有留言功能的缺憾。原地址暂未启用（bioinfoer.com）。
作者 邓培 本文为CDA数据分析师志愿者原创作品，转载需授权 ---- 导读 作者目前在一家互联网证券社交平台从事产品数据分析工作，本项目解决用户自激活 APP 到首次付费的核心路径问题。...而首次付费由于用户其实未真正体验投顾老师的水平（未买票），所以该因素由投顾实际指导效果转化为用户对老师的印象，该印象来源于用户在站内（包括APP内）的使用体验，即老师的免费服务，如回答问题，直播互动，分析文章等...的实例有多少，及该序列支尺度* 序列人数 kick.peoplenum<-t.cs.pay.dataframe$support*t.cs@info$nsequences...#计算影响到支付点击的置信度（confidence） con.kick.affectingpay<-kick.peoplenum/kick.antpeople #最终结果：将cspade出来并且优化后的序列结果...(kdifftime2)<-"difftime" t.read2<-cbind(t.read,kdifftime2)#合并原表和时间差列 #去掉一列中重复的行，'duplicated'返回一个逻辑值，判断一个数是不是会与它前面的数重复
也就是说，治疗效果的边际或未调整比值比不同于以一个或多个基线协变量为条件的治疗效果。这意味着如果调整基线测量，真实治疗效果估计实际上与边际未调整治疗效果不同。...事实证明，治疗的条件（调整后）比值比绝对值大于边际（未调整）效应。...以提高的精度估计边际处理效果 基本思想是我们可以通过添加增强函数来修改由边际（未调整）处理效果估计器求解的估计方程，该函数利用基线协变量。 这是一个二进制变量，指示受试者被随机分配到哪个治疗组。...R中的实现 我们将使用单个基线协变量模拟一些简单试验的数据： set.seed（65456461） n < - 1000 z < - 1 *（runif（n）<0.5） x < - rnorm（...正如我们预期的那样（平均而言），条件处理效应的幅度大于边际效应。 现在我们将估计边际治疗效果，但利用基线协变量来获得更精确的估计。 接下来，我们必须适应两个工作模型和。
样本值的峰度（四阶矩） cumsum 样本值的累计和 cummin , cummax 样本值的累计最大值和累计最小值 cumprod 样本值的累计积 diff 计算一阶差分（对时间序列很有用） pct_change...，你可以在str属性中找到它们 s.str.lower() s.str.len() s.str.contains(pattern) 6、时间序列 时间序列也是Pandas的一个特色。...时间序列在Pandas中就是以Timestamp为索引的Series。...pandas提供to_datetime方法将代表时间的字符转化为Timestamp对象： s = '2013-09-16 21:00:00' ts = pd.to_datetime(s) 有时我们需要处理时区问题...periods=5, freq='M') ts = pd.Series(randn(len(rng)), index=rng) Pandas提供resample方法对时间序列的时间粒度进行调整： ts_h
p=23485 用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。...当重新训练网络时，它们不仅有助于模型的性能，而且还有助于结果的稳定性。 lags 允许您选择网络考虑的自回归滞后。如果未提供此参数，则网络使用lag 1到lag m，即序列的季节。...本文选自《R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告》。...R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）...使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的
初识R语言支持的数据类型 1.1 向量 Vector : c() 1.2 矩阵 Matrix: matrix() 1.3 数据框 DataFrame: data.frame() 1.4 时间序列 XTS...初识R语言支持的数据类型 开始之前，需要先了解一下R语言支持的数据类型，以及这些常用类型的特点。以下4种类型是最常用的：向量、矩阵、数据框、时间序列。...data.frame() 时间序列 XTS: xts() 因子Factor：factor（补充） ?...，请参考文章《可扩展的时间序列xts》http://blog.fens.me/r-xts/ 2.查看数据概况 > data(iris) > head(iris,10) Sepal.Length Sepal.Width...参考→《R语言 数据（集）合并与连接/匹配 | 专题2》 4.过滤/筛选 过滤，是对数据集按照某种规则进行筛选，去掉不符合条件的数据，保留符合条件的数据。
换句话说，根据布朗运动的预期方差通过时间与瞬时差σ2线性增加。 股市模拟 首先，模拟股市一个实例为100的离散时间布朗运动，其中，扩散过程的方差为σ2=0.01。...模型和金融时间序列案例 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言COPULA和金融时间序列案例 matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析 matlab...使用Copula仿真优化市场风险 R语言多元CopulaGARCH模型时间序列预测 R语言Copula的贝叶斯非参数MCMC估计 R语言COPULAS和金融时间序列 R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测...R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析 R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测 R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险 R语言中的时间序列分析模型...条件均值和方差模型 R语言ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例
list是R语言中包容性最强的数据对象，几乎可以容乃所有的其他数据类型。 但是包容性最强也也意味着他对于内部子对象的类型限制最少，甚至内部可以存在递归结构，这样给我们提取数据带来了很大的困难。...在R语言环境中，我们最常遇到的list操作场景大概有以下三类（当然不含全部）： 1、统计模型的输出结果： 因为统计模型在跑完之后，通过会输出一系列各种指标，比如及置信区间、判定指标和拟合值等，这些对象因为大小和长度不等...mylist对象有三个子list,每一个长度都为10，按照其实际意义，可以按列合并为data.frame。...list按照列进行合并， #使之成为规整的矩阵或者数据框（其意义与作用于cbind函数并无不同）。...但是麻烦的是，list.flatten是毁灭式的清除，就是清除之后，相当于遍历了所有子节点，每一个子节点都会被识别为一个单独的字符串，这样我们下一步的数据清洗工作几乎没法进行了，所以慎用。
p=13971 R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。 包括： 自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。...高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。 丰富的交互式功能，包括 缩放/平移 和系列/点 高亮显示。 显示 序列周围的上/下条（例如，预测间隔）。...演示版 这是一个由多个时间序列对象创建的简单折线图： lungDeaths <- cbind(mdeaths, fdeaths) graph(lungDeaths) ?...请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时，将显示各个值。还可以选择要放大的图形区域（双击缩小）。 可以通过将其他命令通过管道传递到原始图表对象上来自定义图表。...这是一个时间序列分析之指数平滑法示例，它说明了阴影条，指定图标题，在x轴上绘制网格以及为系列颜色使用自定义调色板的示例： graph(predicted, main = "Predicted Lung
R语言处理数据 在R中很多内置函数，用于数据框的基本操作，比如转换、分组、排序、拼接等，常见的函数有rbind()，cbind()，dplyr()，tidyr()，reshape2，tidyverse...数据处理是ggplot2绘图的基础，同时也是R语言中花费时间较多的工作之一，提高数据处理的效率能够很快的得到可靠美观的图片。 01 表格拼接 #构建数据框 ?...02 表格融合 有时候，表格之间没有很好的保持一致，仅仅依靠rbind() 和cbind()函数直接拼接无法实现，当两个表之间有共同的列时，能够进行表格的融合，可以采用merge()函数。...#df5的变量名称country，GDP2019，GDP2018储存的向量应为数值，不能含有中文，否则melt运行失败。 ? #df_m按照year分组 ? ?...#同时按照year和country两个变量分组操作 ? ? #只有根据country分组求year和value的均值 ? ? 04 表格排序 #将df_m数据框进行排序 ? ?
，然后为什么还要跟个aa，是因为他是键值对嘛，那我们这里后端decode的时候会以为是aaa为键，|O:4:"Evil":1:{s:4:"file";s:5:"/flag";}反序列化后的对象为值，然后反序列化后..."file";s:5:"/flag";}反序列化后的对象和/flag的值会覆盖掉这组键值对，然后所以这个aa和aaaa是看不到的。...，因为后端的逻辑是查询出用户余额，然后创建订单，最后更新用户余额，后面那个订单只要赶在余额更新前查询余额，那么就会只扣一次钱了 第二种解法是取消未支付订单，这周做法就是后端逻辑问题了，并不是条件竞争，退款未支付商品也是可以成功的...第三种解法校外群内有师傅说可以修改未支付订单号，但是余额的扣除好像是按照商品判断的，你修改成多少钱的商品就是扣多少余额，我按照他的解法是无法复现的，不知道是什么原因。。。。...，这样就可以做到true or false的判断 SecurityCenter（SSTI） 这个题是我按照预期解做出的，然后看到别人的wp中有人是弹shell然后连接服务器读取的文件，也尝试一下看看 好吧环境好像关了
p=13971 R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。 包括： 自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。...高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。 丰富的交互式功能，包括 缩放/平移 和系列/点 高亮显示。 显示 序列周围的上/下条（例如，预测间隔）。...演示版 这是一个由多个时间序列对象创建的简单折线图： lungDeaths <- cbind(mdeaths, fdeaths)graph(lungDeaths) 请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时...还可以选择要放大的图形区域（双击缩小）。 可以通过将其他命令通过管道传递到原始图表对象上来自定义图表。...这是一个时间序列分析之指数平滑法示例，它说明了阴影条，指定图标题，在x轴上绘制网格以及为系列颜色使用自定义调色板的示例： graph(predicted, main = "Predicted Lung
converged> predict small fixed large 0.3484422 0.3473315 0.3042263 基于这些概率，可以在给定一些协变量（例如密度）的情况下得出索赔的预期成本...(predA,predB,predC) 为了可视化每个组成部分对溢价的影响，我们可以计算概率，预期成本（给定每个子集的成本）， > cbind(proba,pred)[seq(10,90,by=10),...探索专栏 ➔ ---- 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4....R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7....R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例
() 查看启动R时的命令行参数 getwd() 查看当前工作目录 setwd() 设定当前工作目录 list.files() 列出当前目录下的文件，同dir file.info...() 查看指定文件的详细信息 file.access() load() 载入R数据文件或保存过的工作环境 save() 保存数据，与load相对 save.image()...Sys.time() 返回系统认定的当前时刻 Sys.timezone() 当前时区 proc.time() 当前R session已经运行的时间 date() 查看当前日期与时刻...sub, gsub() 字符替换，支持模式匹配,后者支持全局匹配 grep() 查找字符串，支持模式匹配 c() 合并对象 cbind() 按列合并 rbind...unique() 去掉重复的元素 rep() 按照指定方式重复向量中的元素 cut() 将一个数值向量中的元素按指定的方式划分区间，返回一个factor变量 split() 将对象中元素按指定方式分组
图 1 ———————————————————————————————————————————— 2、文本清洗工作 文本挖掘中，对文本的清洗工作尤为重要，会出现比如：英文逗号、波浪线、英文单引号、英文双引号...去除原理就是导入停用词列表，是一列chr[1:n]的格式； 先与情感词典匹配，在停用词库去掉情感词典中的单词，以免删除了很多情感词，构造新的停用词； 再与源序列匹配，在原序列中去掉停用词。...形成一个与原序列的等长的波尔值向量，“非”函数将布尔值反向就可以去除停用词。 stopword[!...图 2 system.time(x <- segmentCN(strwords = sentence)) #每次可能耗费时间较长的过程，都要使用少量数据预估一下时间，这是一个优秀的习惯 temp <-...，比如前面对单词进行清洗，需要展平数据； rep，重复id以及label，按照单词个数，rep(c("id","su"),c(2,1))，执行之后为“id”“id”“su”。
通常情况下，数据准备和数据预处理阶段消耗的时间占整个模型开发时间的80%以上，该阶段主要的工作包括数据获取、探索性数据分析、缺失值处理、数据校准、数据抽样、数据转换，还包括离散变量的降维、连续变量的优先分段等工作...按照图3.7所示的表现时间窗口的定义方法，我们对样本总体进行统计分析，以逾期90天定义为违约，会得出表3.3所示的统计结果。...如果我们按照某个监管协议（如巴塞尔协议）的要求开发信用风险评分卡模型，则观察时间窗口也要按照监管协议的要求确定。除此之外，观察时间窗口的确定要根据样本总体和证券公司的风险偏好综合考虑确定。...我们通常使用模型稳定性指数来衡量模型稳定性变化的情况，模型稳定性指数是计算实际的和预期的分数分布之间差异的一个衡量指标，具体的计算方法如表3.25所示。...为了得到使用模型稳定性指数衡量真实（变量A）和预期（变量E）的分值分布之间的显著性差异的准则，我们可以使用R函数qchisq()，即pchisq()函数的逆，获取显著性水平为0.65和0.997时的指数水平
p=3385 最近我被要求撰写关于金融时间序列的copulas的调查。 从读取数据中获得各种模型的描述，包括一些图形和统计输出。...> oil = read.xlsx（temp，sheetName =“DATA”，dec =“，”） 然后我们可以绘制这三个时间序列 1 1997-01-10 2.73672 2.25465 3.3673...这里的启发式是第一部分用于模拟时间序列平均值的动态，第二部分用于模拟时间序列方差的动态。...本文考虑了两种模型 关于ARMA模型残差的多变量GARCH过程（或方差矩阵动力学模型） 关于ARMA-GARCH过程残差的多变量模型（基于copula） 因此，这里将考虑不同的序列，作为不同模型的残差获得...ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例》
模型估计与可视化R语言中的copula GARCH模型拟合时间序列并模拟分析matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测R语言Copula...函数股市相关性建模：模拟Random Walk(随机游走)R语言实现 Copula 算法建模依赖性案例分析报告R语言ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究...R语言COPULA和金融时间序列案例matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析matlab使用Copula仿真优化市场风险R语言多元CopulaGARCH模型时间序列预测R语言Copula...的贝叶斯非参数MCMC估计R语言COPULAS和金融时间序列R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计Python使用GARCH，EGARCH...ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测
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