潜在类别成员由离散随机变量 ci 定义，如果主题 i 属于潜在类别 g (g = 1, …,G)，则该变量等于 g。变量 ci 是潜在的；根据协变量 Xci 使用多项逻辑模型描述其概率：

在选择最佳拟合实验数据的方程时，可能需要一些经验。当我们没有文献信息时该怎么办？我们建立模型的方法通常是经验主义的。也就是说，我们观察过程，绘制数据并注意到它们遵循一定的模式。

近年来，"养老"、"三胎政策"、"医疗成本"等一系列备受关注的民生话题，使得保险服务备受瞩目，并逐渐渗透到每个人的生活中。自2020年以来，由于多种因素的影响，人们对健康的意识不断提高，这正在重新塑造中国消费者对保险的认知。

在双碳背景下，为了实现碳达峰、碳中和目标，构建清洁低碳、安全高效的能源体系成为首要任务。清洁电力作为能源转型的关键，对于保障中国能源安全具有重要意义。为了适应新能源的大规模接入，新型电力系统应运而生，以确保电力系统的安全可靠运行。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末114份电力相关行业研究报告。

本文中，我们讨论了一个将Poisson过程与Wiener过程结合在一起的最佳算法的问题。实际上，为了生成泊松过程，我们总是习惯于模拟跳跃之间的持续时间。我们使用给定时间间隔内跳跃的均匀性，该条件取决于跳跃的次数。

本报告合集将基于中国工业产业升级和智能制造的背景，通过对供应端市场和产业链的分析，结合投资视角，探讨工业机器人企业如何增强自身竞争力，推动中国工业产业发展，为企业带来新的增长和转型机会，并从而思考中国工业机器人行业的现状和未来趋势。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末190份全球制药相关行业研究...

本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。它应用了Hamilton（1989）的滤波器和Kim（1994）的平滑器

本文主要介绍了如何帮助客户通过读取数据、查看部分数据、转换数据为因子并将数值变量归一化、进行描述性分析、建立knn模型等步骤对数据进行分析。通过分别选择不同的k值进行建模，并对比它们的准确度，找到最优的参数k。文章还介绍了如何扩大参数的范围，找到最优的k值，并绘制数据的散点图，查看每个分类的分布情况。...

当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。我们之前使用Python进行CNN模型回归 ，在本文中，我们在R中实现相同的方法。

关联规则挖掘是一种无监督的学习方法，从交易数据中挖掘规则。它有助于找出数据集中的关系和一起出现的项目。在这篇文章中，我将解释如何在R中提取关联规则。\关联规则模型适用于交易数据。交易数据的一个例子可以是客户的购物历史。

随着大数据时代的来临，数据挖掘和分析在商业决策中扮演着越来越重要的角色。商店的顾客消费行为数据是商业决策的关键信息之一，通过对这些数据的深入分析，可以更好地理解顾客的消费习惯和偏好，从而优化商品销售策略，提高销售业绩。本文将使用SPSS Modeler软件，帮助客户通过决策树分类模型对商店顾客消费商品数据进...

随着软件包的进步，使用广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）变得越来越容易。由于我们发现自己在工作中越来越多地使用这些模型，我们开发了一套R shiny工具来简化和加速与对象交互的lme4常见任务。 

这份报告合集探讨了中国工业互联网平台在工业产业升级和智能制造背景下的现状、挑战和机遇。报告分析了工业互联网平台市场的发展阶段、平台玩家的产品和服务的底层逻辑以及变化趋势，并深入探讨了补贴减少、数据归属权之争、标准化与盈利模式、ChatGPT等因素对工业互联网平台企业的影响。同时，报告还关注了工业5G全连接...

全文链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于ARIMA的研究报告，包括一些图形和统计输出。使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列在本文中，我们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型，并将其扩展到Seasonal ARIMA（SARIMA）和SARIMAX模型。时间序列预测简介时间序列是在定期时间间隔内记录度量的序列。根据频率...

金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量

相对强弱指标（RSI）是最常见的技术指标之一。它用于识别超卖和超买情况。传统上，交易者希望RSI值超过70代表超买市场状况，而低于30则代表超卖市场状况。但是，这些主张是否有效？为什么70，为什么30？此外，不同的趋势市场如何影响RSI信号？

仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人，具备自主决策和规划行动的能力，正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。

本报告集合了中国工业机器人产业的发展背景、市场规模、产业链情况以及未来趋势。报告首先阐明了工业机器人的定义和发展历程，指出了其在中国工业产业升级和智能制造中的重要性。然后从市场宏观和产业链的角度分析了中国工业机器人的发展推动因素和产业链情况，以及未来的发展趋势。报告还重点介绍了中国仿生机器人产业...

茶碱数据文件报告来自抗哮喘药物茶碱动力学研究的数据。给 12 名受试者口服茶碱，然后在接下来的 25 小时内在 11 个时间点测量血清浓度。

航班延误是航空公司、旅客和机场管理方面都面临的一个重要问题。航班延误不仅会给旅客带来不便，还会对航空公司和机场的运营产生负面影响。因此，对航班延误的影响因素进行预测分析，对于航空公司、旅客和机场管理方面都具有重要意义。

本文主要研究了汽车品牌的影响力以及汽车行业的营销新增量。通过调研新能源汽车及用户需求、特点和偏好，分析了中国新能源汽车市场的发展趋势和内容生态。同时，探讨了智能汽车的发展趋势、云服务和数字化人才需求。此外，还分析了中国汽车出海、新能源车险、再制造和全球汽车供应链核心企业竞争力等方面的机遇和挑战。...

本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量

Google Trends， 即谷歌趋势。谷歌趋势是谷歌旗下一款基于搜索数据推出的一款分析工具。它通过分析谷歌搜索引擎每天数十亿的搜索数据，告诉用户某一关键词或者话题各个时期下在谷歌搜索引擎中展示的频率及其相关统计数据。

验证回归模型的首选方法是模拟来自它们的数据，并查看模拟数据是否捕获原始数据的相关特征。感兴趣的基本特征是平均值。我喜欢这种方法，因为它可以扩展到广义线性模型（logistic，Poisson，gamma，...）和其他回归模型，比如t -regression。

随着全球电商市场在疫情后持续发展，中国市场占据了半壁江山，对全球电商格局产生了重大影响。中国的三至五线城市的城镇人口众多，约占总城镇人口的65%，并且随着移动互联网的普及，这些城市构成了纵深市场，其用户规模正在稳步增长。移动互联网发展的主要驱动力之一是纵深市场的消费者，他们对线上购物充满热情，使得电...

我们常说的中药挖掘，一般是用药挖掘，还有穴位的挖掘，主要是想找出一些用药的规律。在中医挖掘中，数据的来源比较广泛,有的是通过临床收集用药处方，比如，一个著名老中医针对某一疾病的用药情况;有的是通过古籍，古代流传下来的药方;还有一种情况是在论文数据框里查找专门治疗某一疾病的文献，从中找到处方，用来分析。

最近几年，对那些致力于全球化的公司而言，国际市场上充斥着更多的不确定性与挑战。新冠疫情对全球供应链的直接冲击，再加上日益加剧的地缘政治因素，导致全球全球化进程减缓，国际贸易与外资在一定程度上受到了影响。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末130份企业国际化相关行业研究报告。

主要思路为了准确的估计股票价格,了解股票的一般规律,更好的为资本市场提供参考意见和帮助股民进行投资股票作出正确的决策,本文从股票价格指数与整个经济环境角度出发,使用SPSS软件采用多元回归分析方法,应用月度时间序列数据,通过选取综合反映股票市场上所有公司股票价格整体水平的指标建立了线性回归模型,得出了股票价...

人工智能的发展正在深刻地改变着我们的生活和工作方式，尤其是在医疗、智能家居、大语言模型等领域。中国作为人工智能领域的重要发展国家，在技术研发和应用方面具有显著优势。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末408份人工智能AI相关行业研究报告。

自2022年年末以来，人工智能大模型已成为技术领域甚至全球创新领域最受关注的话题。以ChatGPT为代表的大模型产品发展迅速，预测数据显示，到2030年，AIGC市场规模有望超过万亿元。2023年，国内主要厂商也相继推出自研的大语言模型产品，同时，国内也推出了大量的大语言模型应用，逐步构建了基于中文语言特色的大语言模型...