R语言

原文链接： http://tecdat.cn/?p=6105 介绍 聚类模型是一个概念，用于表示我们试图识别的聚类类型。四种最常见的聚类方法模型是层次聚类，k均值聚类，基于模型的聚类和基于密度的聚类 可以基于两个主要目标评估良好的聚类算法： 高级内相似性 低级间相似性 基于模型的聚类 是迭代方法，通过优化聚类中数据集的分布，将一组数据集拟合到聚类中。高斯分布只不过是正态分布。此方法分三步进行： 首先随机选择高斯参数并将其拟合到数据点集。 迭代地优化分布参数以适应尽可能多的点。 一旦收敛到局部最小值，您就可以将数据点分配到更接近该群集的分布。 有关高斯混合模型的详细信息 基于概率模型的聚类技术已被广泛使用，并且已经在许多应用中显示出有希望的结果，从图像分割，手写识别，文档聚类，主题建模到信息检索。基于模型的聚类方法尝试使用概率方法优化观察数据与某些数学模型之间的拟合。 生成模型通常使用 EM 方法求解， EM 方法是用于估计有限混合概率密度的参数的最广泛使用的方法。基于模型的聚类框架提供了处理此方法中的几个问题的主要方法，例如组件密度（或聚类）的数量，参数的初始值（EM算法需要初始参数值才能开始），以及分量密度的分布（例如，高斯分布）。 EM 以随机或启发式初始化开始，然后迭代地使用两个步骤来解决计算中的循环： E-Step 。使用当前模型参数确定将数据点分配给群集的预期概率。 M

为了方便起见，这些模型通常简称为TAR模型。这些模型捕捉线性时间序列模型无法捕获的行为，如极限循环，幅度相关频率和跳跃现象。 数据示例 TAR模型通过抑制噪声项和截距并将阈值设置为0来获得： 模型估计 一种方法和这里讨论的方法是条件最小二乘（CLS）方法。 情况1.如果r和d都是已知的。 在这种情况下，您可以根据Yt−d≤r" role="presentation">Y是否将数据分为两部分Yt−d≤r" role="presentation">t - d≤ [RÿŤ - d≤[R 然后执行OLS来估计每个线性子模型的参数。 情况2.如果r未知。 搜索一系列r" role="presentation">r值r" role="presentation">[R它必须介于时间序列的最小值和最大值之间，以保证系列实际跨越阈值。然后排除搜索值中最高和最低值的10％ 为不同的r=yt" role="presentation">rr=yt" role="presentation">=r=yt" role="presentation">y值估算一个TAR模型r=yt" role="presentation">Ť[R=ÿŤ 在这个限制带内。选择r" role="presentation">r的值r" role="presentation">[R 导致相应回归模型的最小残差平方和。 最小AIC（MAIC

原文： http://tecdat.cn/?p=3871 MATLAB 根轨迹图的稳定性分析 根轨迹分析 在下文中，我们提供了用于根轨迹分析的强大MATLAB命令的简要描述。读者可能想知道为什么当强大的MATLAB命令可用时，教师强调学习手工计算。对于给定的一组开环极点和零点，MATLAB立即绘制根轨迹。在极点和零点中进行的任何更改都会立即产生新的根位点，依此类推。 根据我们的背景和能力，我们可能会在一段时间后开始对模式有所了解。也许我们终于开始制定一套规则，使我们能够在极点和零点出现的那一刻快速制作根轨迹的心理草图。换句话说，通过反复试验，我们找到了根轨迹的规则。 通过系统地制定根轨迹的一套规则，我们寻找对系统动态现象的最清晰，最简单的解释。根轨迹的规则使我们能够清楚而准确地理解无限的特征方程组可以创建的无穷模式。我们最终可以在没有这些规则的情况下学会设计，但我们的技能水平永远不会那么高，或者我们的理解也不会那么好。对于其他分析技术也是如此，例如Bode图，Nyquist图，Nichols图等，在本课程后面将介绍。 MATLAB允许特征方程的根轨迹 1 + G（s）H（s）= 0 用rlocus（GH）命令绘制 。可以使用[K，p] = rlocfind（GH）命令以交互方式选择根轨迹上的点（将十字准线放置在适当的位置）。然后MATLAB

文章来源：公众号-智能化IT系统。 回归模型有多种，一般在数据分析中用的比较常用的有线性回归和逻辑回归。其描述的是一组因变量和自变量之间的关系，通过特定的方程来模拟。这么做的目的也是为了预测，但有时也不是全部为了预测，只是为了解释一种现象，因果关系。 还是按照老风格，不说空泛的概念，以实际的案例出发。 还是先前的案例，购房信息，我们这次精简以下，这8位购房者我们只关注薪水和年龄这两个因素，信息如下： 用户ID 年龄 收入 是否买房 1 27 15W 否 2 47 30W 是 3 32 12W 否 4 24 45W 是 5 45 30W 否 6 56 32W 是 7 31 15W 否 8 23 30W 否 我们用这个案例说明我们提到的线性回归模型和逻辑回归模型。 线性回归 首先我们看线性回归模型。如果我们想试图看下收入和年龄是否有什么直接的关系，这里，我们把收入看成自变量，年龄是因变量，那么线性模型的关系图自然是直线，按照方程，我们可以得出： y(收入)=a + bx(年龄) 这里，b是回归系数，a是回归常数。但是俗话说，理想很丰满，现实很骨干，偏差一定存在，所以实际上还有残差e存在。所以这个方程更精确的应该是： y(收入)=a + bx(年龄) + e 现在我们来计算具体的回归系数和回归常数。具体计算公式如下： b = ∑(y - Y)(x - X)/∑(x - X)(x - X)

原文链接： http://tecdat.cn/?p=4228 使用LASSO预测收益 1.示例 一个热门目标。只要有金融经济学家，金融经济学家一直在寻找能够预测股票回报的变量。对于最近的一些例子，想想Jegadeesh和Titman（1993），它表明股票的当前收益是由前几个月的股票收益预测的，侯（2007），这表明一个行业中最小股票的当前回报是通过行业中最大股票的滞后回报预测，以及Cohen和Frazzini（2008），这表明股票的当前回报是由其主要客户的滞后回报预测的。 两步流程。当你考虑它时，找到这些变量实际上包括两个独立的问题，识别和估计。首先，你必须使用你的直觉来识别一个新的预测器，然后你必须使用统计来估计这个新的预测器的质量， 不能总是使用直觉。但是，现代金融市场庞大，快速，密集。可预测性并不总是发生在易于人们直觉的尺度上，使得解决第一个问题的标准方法成为问题。例如，联邦信号公司的滞后收益率是2010 年10月一小时内所有纽约证券交易所上市电信股票的重要预测指标。你真的可以从虚假的预测指标中捕获这个特定的变量吗？单凭直觉？而且，你究竟应该在几分钟内完成这项工作？ 2.使用LASSO LASSO定义。LASSO是一种惩罚回归技术，在Tibshirani（1996）中引入。它通过投注稀疏性来同时识别和估计最重要的系数，使用更短的采样周期 - 也就是说

安装R语言 我们使用apt的方式进行安装,步骤如下: 首先需要在/etc/apt/sources.list文件的末尾添加 deb https://<my .favorite .cran .mirror >/bin/linux/ubuntu artful/ deb https://<my .favorite .cran .mirror >/bin/linux/ubuntu xenial/ deb https://<my .favorite .cran .mirror >/bin/linux/ubuntu trusty/ 在/etc/apt/sources.list文件中，用您喜欢的CRAN镜像的实际URL替换 sudo apt- get update sudo apt- get install r- base # 需要从源代码编译R软件包的用户[例如软件包维护人员或任何使用install.packages（） # 安装软件包的人）也应该安装r-base-dev软件包： sudo apt- get install r- base -dev 之后为可选内容 Ubuntu的R软件包与Debian软件相似。您可以在位于 https://cran.R-project.org/bin/linux/debian/ 的Debian README文件中找到更多信息。

R语言入门1：安装R和RStudio 曹务强 中科院遗传学博士研究生 9 人赞同了该文章 1. Windows安装R 在Windows系统上，安装R语言比较简单，直接从 R的官方网站 下载，按照正常的软件安装流程点下一步即可。 2. Windows安装RStudio R语言自带的工作窗口界面非常不美观，用起来也非常不方便。于是有人发明了RStudio： RStudio是R语言的一种集成开发环境，它是免费自由软件。RStudio同时有桌面版和服务器版。RStudio基于C++开发，它的图形用户界面基于Qt。Rstudio使R更加方便和容易使用。 Windows操作系统下，安装RStudio也非常简单，从 官网 下载后直接安装即可。 3. Linux 安装R 要在Linux操作系统上安装最新版本的R，我们可以使用apt-get命令。但是，在这之前，我们需要更新系统的源文件。对于Ubuntu操作系统，不同的版本具有不同的源文件，我们需要先查看自己的操作系统版本，添加并更新相应的源文件后，才可以安装。 1. 查看Linux操作系统的版本 # 使用如下命令查看操作系统的版本 lsb_release -a 显示我的操作系统版本是Ubuntu 16.04，代码是xenial，根据 官方的安装文档 提示，我们需要在 /etc/apt/sources.list 中，添加相应的下载源： #

原文链接： http://tecdat.cn/?p=6632 我将建立道琼斯工业平均指数（DJIA）日交易量对数比的ARMA-GARCH模型。 获取数据 load(file='DowEnvironment.RData') 日交易量 每日交易量内发生的 变化。 plot(dj_vol) ​ 首先，我们验证具有常数均值的线性回归在统计上是显着的。 ​ 在休息时间= 6时达到最小BIC。 以下是道琼斯日均交易量与水平变化（红线） 。 plot(bb, summary(bp_dj_vol) ## ## Optimal（m + 1）段分区： ## ##致电： ## breakpoints.formula（formula = dj_vol~1，h = 0.1） ## ##观察编号的断点： ## ## m = 1 2499 ## m = 2 896 2499 ## m = 3 626 1254 2499 ## m = 4 342 644 1254 2499 ## m = 5 342 644 1219 1649 2499 ## m = 6 320 622 924 1251 1649 2499 ## m = 7 320 622 924 1251 1692 2172 2499 ## m = 8 320 622 924 1251 1561 1863 2172 2499 ## #

原文链接： http://tecdat.cn/?p=5374 我们要估计的模型是 y=a+bx+cd+ey=a+bx+cd+e， 其中是解释变量，，和是我们想要估计的系数。是控制变量，是治疗变量。我们特别关注我们的治疗效果对。 生成数据 首先，让我们生成数据。 假设 的工具变量和之间的相关矩阵如下： <span style="color:#009999">0.001</span>,<span style="color:#009999">1</span>,<span style="color:#009999">0.7</span>,<span style="color:#009999">0.3</span>, rownames(R)<-colnames(R)<-c(<span style="color:#dd1144">"x"</span>,<span style="color:#dd1144">"d"</span>,<span style="color:#dd1144">"z"</span>,<span style="color:#dd1144">"e"</span>) R</code></span></span> ## x d z e ## x 1.000 0.001 0.002 0.001 ## d 0.001 1.000 0.700 0.300 ## z 0.002 0

R语言服务器程序 Rserve详解 http://blog.fens.me/r-rserve-server/ Rserve的R语言客户端RSclient https://blog.csdn.net/u011955252/article/details/65442783 http://blog.fens.me/series-r/ R的极客理想系列文章 R的极客理想系列文章 ，涵盖了R的思想，使用，工具，创新等的一系列要点，以我个人的学习和体验去诠释R的强大。 R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育，银行，电商，互联网….都在使用R语言。 要成为有理想的极客，我们不能停留在语法上，要掌握牢固的数学，概率，统计知识，同时还要有创新精神，把R语言发挥到各个领域。让我们一起动起来吧，开始R的极客理想。 图书推荐 图书出版《R的极客理想-工具篇》 图书出版《R的极客理想-高级开发篇》 图书出版《R的极客理想-量化投资篇》 R基础知识 R是最值得学习的编程语言 [视频购买] [试看] R语言知识体系概览 [视频购买] [试看] 吐槽R的未来 – 统计圈群聊 R的历史版本安装Ubuntu R基础课 fortunes 记录R语言的大智慧