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拓端tecdat|R語言平滑算法LOESS局部權重回歸、三次樣條、變化點檢測拟合電視節目《白宮風雲》線上收視率原文連結：http://tecdat.cn/?p=24067
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04-24
拓端tecdat|R語言結構方程SEM中的power analysis 效能檢驗分析簡介背景介紹衡量标準F0RMSEAMcGFIAGFI不基于非中心性的方法SRMRCFIPower Analysis效能分析A-Priori：确定所需的N，給定α、β、效應和df事後分析Post-hoc：給定α、N、效應和df，确定達到的效能折衷效能分析：給定α/β比率、N、效應和df，确定α和βPower Plots效能圖确定給定效應的效能是N的函數在給定的N下，确定效能與效應大小的函數關系參考文獻
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04-13
拓端tecdat|在R語言中實作sem進行結構方程模組化和路徑圖可視化引言文法簡介基礎知識指定模型拟合模型路徑分析間接效應的Bootstrapping置信區間确認性因素分析加載資料指定模型拟合模型不正确的模型比較模型
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03-13
拓端tecdat|資料感覺遊客的森林公園遊憩需求要點提示主題一影響遊客對森林公園總體評分的因素主題二不同滿意度的遊客各次元景觀感覺差異主題三不同安全性感覺遊客的各次元評分差異
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03-13
拓端tecdat|R語言JAGS貝葉斯回歸模型分析博士生延期畢業完成論文時間準備--導入和探索資料繪圖回歸
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03-13
拓端tecdat|R語言用線性混合效應（多水準/層次/嵌套）模型分析聲調高低與禮貌态度的關系定義例子随機效應來自同一主體的樣本的相關性用随機截距對個體平均值進行模組化更多模型資訊随機斜率測試顯著性擷取P值模型比較例子
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03-13
R語言廣義加性模型GAMs分析溫度、臭氧環境資料繪制偏回歸圖與偏殘差圖原文連結： http://tecdat.cn/?p=236971) 基本的資料設定2) 簡單的GAM模型--溫度對臭氧3) 重新制作偏殘差圖
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03-13
拓端tecdat|R語言實作随機前沿分析SFA、資料包絡分析DEA、自由處置包分析FDH和BOOTSTRAP方法原文連結：http://tecdat.cn/?p=23709 用R進行模拟模拟資料資料的表示方法"真實前沿 "效率測算可重複研究随機前沿随機前沿效率測算DEA - FDH 表示DEA-FDH效率前沿/衡量标準Naive Bootstrap對真實資料的分析散點圖3-d資料結構效率的衡量标準Bootstrap
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03-13
R語言邏輯回歸(對數幾率回歸,Logistic)分析研究所學生錄取資料執行個體原文連結：http://tecdat.cn/?p=23717 例子資料的描述你可能考慮的分析方法使用logit模型
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03-13
拓端tecdat|R語言可視化漸近正态性、收斂性：大數定律、中心極限定理、經驗累積分布函數原文連結： http://tecdat.cn/?p=23777
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03-13
拓端tecdat|R語言計量經濟學：工具變量法(兩階段最小二乘法2SLS)線性模型分析人均食品消費時間序列資料和回歸診斷簡介2SLS估計的回顧異常資料診斷診斷非線性：一個例子
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03-13
拓端tecdat|【資料分享】學生受歡迎程度評價資料集資料簡介資料詳情資料浏覽變量探索：資料擷取參考文獻
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03-13
拓端tecdat|R語言貝葉斯非參數模型：密度估計、非參數化随機效應meta分析心肌梗死資料原文連結：http://tecdat.cn/?p=23785概述運作MCMC算法生成混合分布的樣本從混合分布中生成樣本使用stick-breaking 表示法拟合伽馬DP混合分布運作MCMC算法貝葉斯非參數化：非參數化随機效應心肌梗死（MIs）的參數化meta分析模型的制定運作MCMC用于meta分析的基于DP的随機效應模型運作MCMC
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03-13
R語言回測交易：根據曆史信号/交易建立股票收益曲線
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03-13
R語言社群檢測算法可視化網絡圖：ggplot2繪制igraph對象分析物種相對豐度原文連結： http://tecdat.cn/?p=23836
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03-13
拓端tecdat|R語言nlme、nlmer、lme4用（非）線性混合模型non-linear mixed model分析藻類資料執行個體序言資料使用nlmenlmerAD模型生成器固定效應模型随機效應結論擴充
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03-13
拓端tecdat|r語言有限正态混合模型EM算法的分層聚類、分類和密度估計及可視化原文連結：http://tecdat.cn/?p=23825簡介聚類初始化分類交叉驗證誤差密度估計多變量Bootstrap推理降維使用調色闆參考文獻
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03-13
R語言用FNN-LSTM假近鄰長短期記憶人工神經網絡模型進行時間序列深度學習預測4個案例原文連結:http://tecdat.cn/?p=23792設定從重建到預測模型定義和訓練設定FNN-LSTMVANILLA LSTM資料準備實驗間歇泉資料集電力資料集心電圖資料集小鼠資料集讨論
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03-13
拓端tecdat|Python用稀疏、高斯随機投影和主成分分析PCA對MNIST手寫數字資料進行降維可視化準備資料高斯随機投影稀疏随機投影PCA投影MNIST資料的投影
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03-13
拓端tecdat|python用支援向量機回歸(SVR)模型分析用電量預測電力消費原文連結：http://tecdat.cn/?p=23921關于支援向量機的快速說明導入一些包和資料預處理分類變量：平日與周末/假期/在家工作日更多的分類變量：一周中的一天，小時時間序列：需要附加上以前的用電需求的曆史視窗分成訓練期和測試期标準化變量訓練SVR模型預測和測試誤差測量均方根誤差平均絕對百分比誤差平均偏置誤差變異系數
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03-13