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R语言蒙特卡洛计算和快速傅立叶变换计算矩生成函数
对精算科学来说，当我们处理独立随机变量的总和时，特征函数很有趣，因为总和的特征函数是特征函数的乘积。 介绍在概率论中，让 对于 和 对于 是一些随机变量的累积分布函数 ，即 。什么是矩生成函数 ，即 ？如何编写 ？在概率教科书
R语言风险价值VaR（Value at Risk）和损失期望值ES（Expected shortfall）的估计
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位数。图2：带有分位数的预测损
R语言中的prophet预测时间序列数据模型
本文 将针对R进行的几次建模练习的结果，以魁北克数据为依据，分为13年的训练和1年的测试。prophet与基本线性模型（lm），一般加性模型（gam）和随机森林（randomForest）进行了比较。首先，设置一些选项，加载一些库，并更改工
用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统
M / M / 1系统该系统的基本参数::使用M / M / 1系统进行仿真非常简单 。 例如， 可以快速可视化随时间变化的资源使用情况。在下面，我们可以看到仿真如何收敛到系统中理论上的平均客户数。 例如，还可以通过使用参数items和来可
R语言中实现层次聚类模型
大家好！在这篇文章中，我将向你展示如何在R中进行层次聚类。 什么是分层聚类？分层聚类是一种可供选择的方法，它可以自下而上地构建层次结构，并且不需要我们事先指定聚类的数量。该算法的工作原理如下：将每个数据点放入其自己的群集中。确定最近的两个群
R语言使用倾向评分提高RCT（随机对照试验）的效率
倾向评分已成为观察性研究中混杂因素调整的常用方法。基本思想是模拟接受治疗或暴露的概率如何取决于混杂因素，即要治疗的“倾向”。 首先要注意的是，人们不会认为倾向评分在RCT中起作用。如上所述，倾向评分用于调整观察性研究中的混淆。在RCT中，随
R语言GAM（广义相加模型）对物业耗电量进行预测
人们对于电力的需求与依赖随着生活水平的提高而不断加深，用电负荷预测工作开始变得越来越重要，如果可以发现用电负荷的规律性，我们就可以合理安排用电负荷。我们使用某商业物业两个星期的电耗数据进行分析。GAM模型当因变量和自变量不呈线性关系时,可
ggplot2如何在R语言中绘制表格
偶尔我想在R中的图表旁边绘制一个表格，例如，以显示图表本身的摘要统计数据。这非常简单。该函数tableGrob创建像一个数据帧的曲线图的表，安排ggplot2图形对象的网页上。这是一个小例子： 会话信息
R语言k折交叉验证
“机器学习中需要把数据分为训练集和测试集，因此如何划分训练集和测试集就成为影响模型效果的重要因素。本文介绍一种常用的划分最优训练集和测试集的方法——k折交叉验证。”k折交叉验证K折交叉验证(k-fold cross-validation)首
r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现
介绍Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它符合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做
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R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归
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R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列
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