对于影响北京市GDP 因素分析常用的方法是最小二乘回归。【1】但最小二乘有自身的缺陷，该方法要求较高，例如许多观测数据很难满足全部假设条件。相比普通最小二乘法只能描述协变量对因变量条件均值变化的影响，分位数回归能精确地描述协变量对于因变量的变化范围和分布形状的影响。【2】随着计算机技术的不断突破,分位数...

制药公司的主要业务是研究、开发、生产和销售药物，用于治疗疾病、缓解症状，并越来越多地涉足疾病预防领域。在过去的二十年里，该行业得到了显著增长，这得益于产品创新，包括基于DNA和RNA疗法的突破性治疗，以及更快的药物开发。制药行业对全球患者的健康和福祉至关重要。

全文链接：[链接]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。多元时间序列建模一直是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的研究人员的主题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ）。多元时间序列预测的一个基本假设是，其变量相互依赖。在本文中，我们专门针对客户的多元时间序列数据...

自组织地图（SOM）是一种强大的无监督数据可视化工具，它通过降维技术，在较低（通常二维）的空间中有效地展示高维数据集的内在结构和特征。在本文中，我们将详细探讨如何帮助客户利用R语言实现SOM，以可视化银行客户的信用人口属性数据。

制造业的核心竞争力在于制造能力，而工厂作为这一能力的关键载体，其建设和运营直接反映了企业的制造水平及整体竞争力。因此，今年“数字化赋能绿色智能制造高管洞察”系列报告将焦点放在工厂的建设与运营上。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末51份数字化赋能智能制造相关行业研究报告。

首先，国家对中药材产业的扶持力度不断增强，推动了中药材种植面积的大幅增加。根据初步核算，2021年中药材种植面积达到了5802万亩。这表明国家对传统中医药产业的支持，以及人们对中药的认可和需求。

2022年，中国的奢侈品消费市场一直处于不断变化和挑战之中，但随着2023年的到来，中国正在全面复苏，市场也充满了机遇和想象空间。自2019年以来，奢侈品品牌一直在中国尝试本地化和数字化策略，将中国的奢侈品消费者与国内市场更加紧密地联系在一起。这些努力为奢侈品品牌未来几年的市场韧性和稳定增长打下了坚实基础。

点模式分析（点格局分析）是一组用于分析空间点数据的技术。在生态学中，这种类型的分析可能在客户的几个情境下出现，但对数据生成方式做出了特定的假设，因此让我们首先看看哪些生态数据可能与点模式分析相关或不相关。

在存量竞争时代，快消品牌需不断拓宽渠道布局，力求最大化触达目标客户。尽管各品牌因品类、产品及客群定位的不同，在渠道结构和布局策略上存在差异，但最终均趋向构建全渠道布局，以广泛覆盖目标客户。然而，随着渠道的持续拓展，渠道与供应链物流管控体系也日趋繁杂。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末546份快...

数据处理和分析在数据科学领域中扮演着至关重要的角色。确保数据的准确性和完整性是数据处理的首要任务。在本研究中，我们以空气质量数据为例，帮助客户进行了数据处理和分析。

中国已经在汽车电动化转型道路上取得了明显的进步，但为了达到2030年碳达峰和2060年碳中和的宏伟目标，仍需加强电动汽车的推广力度。在这一过程中，构建全面而高效的充电基础设施网络起着至关重要的作用。中国政府正努力扩大并优化充电设施网络，以加速汽车电动化转型的进程。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末6...

跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段。但是，跳跃扩散过程的微积分使其难以分析非线性模型。本文开发了一种方法，用于逼近具有依赖性或随机强度的多变量跳跃扩散的转移密度。通过推导支配过程时变的方程组，我们能够通过密度因子化来近似转移密度，将跳跃扩散的动态与无跳跃扩散的动态进行对比。在这...

点模式分析（点格局分析）是一组用于分析空间点数据的技术。在生态学中，这种类型的分析可能在客户的几个情境下出现，但对数据生成方式做出了特定的假设，因此让我们首先看看哪些生态数据可能与点模式分析相关或不相关。

原文链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于疫情数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文用matlab分析疫情数据集数据源我们检查解压缩的文件。包含:confirmed.csv-确诊病例的时间序列数据deaths.csv-死亡人数的时间序列数据recovered.csv-康复人数的时间序列数据地图上可视化我们在地图上可视化已确诊病例的数量...

在当今信息时代，数据的收集和分析变得至关重要，特别是在质量管理和生产过程控制方面。控制图作为一种统计工具，广泛应用于监控过程变化、识别异常和改进生产效率。本文针对SAS启动时间、纸厂产出、钢板、采购订单数量数据集展开研究，通过帮助客户分析每个样本中与相关的时间数据，探讨了控制图在质量管理中的应用。同...

本文首先阐明了聚类算法的基本概念，介绍了几种比较典型的聚类算法，然后重点阐述了K-均值算法的基本思想，对K-均值算法的优缺点做了分析，回顾了对K-均值改进方法的文献，最后在Matlab中应用了改进的K-均值算法对数据进行了分析。

本文深入分析了国内外关于股权结构与公司绩效的影响因素; 帮助客户运用回归分析法，以ROE作为公司绩效的度量指标，考察中小企业板上市公司股权集中度、股权制衡度对公司绩效的影响因素。

疫情后的全球经济形势呈现出前所未有的复杂性和不确定性。尽管各国纷纷推出大规模经济刺激计划，全球经济的复苏速度仍然迟缓，且增长前景充满变数。同时，贸易保护主义的盛行进一步阻碍了国际资本市场的交流、技术变革的引进以及海外市场的拓展。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末255份医药相关行业研究报告。

以大桃产业为主的果品产业已成为全国农业产业结构调整的特色代表，是名副其实的富民产业、生态产业，对农民就业、农村稳定和社会主义新农村建设起到了重要作用，产生了良好的经济、生态和社会效益，产业优势比较明显。

在全球化浪潮下，众多中国企业纷纷将业务拓展至全球舞台，使得出海不再只是“可选项”，而是部分企业的战略“必选项”。从自主研发的新能源汽车到积极拓展国际市场的医疗器械，再到传递中华文化的短视频，这些企业正加速迈向世界舞台，展现中国企业的全球竞争力。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末141份出海相关行业...

消费者展现出了既有不变的坚持也有变化的需求。他们一直期望企业或品牌能够通过可持续产品与他们进行价值对话，例如产品配方的环境友好性、包装更新对生态利益的照顾以及循环再造的可能性等。这些具有可持续价值的产品对消费者具有更强的吸引力。同时，消费者对于ESG概念的理解也在不断进步，从最初的陌生到现在对ESG和...

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。

本文分析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的波动率的可预测性和可交易性。尽管已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测

和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。直观的来说 ，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元或多元的情况下，构建Copula函数模型和GARCH模型是最好的选择。

本研究旨在帮助客户利用房价数据集进行数据分析，该数据集包含82个变量和2930个数据点。研究目标是通过分类算法将房价分为两个类别。在数据预处理阶段，排除了Order、PID和SalesPrice等变量，对数据进行整合和转换以适应非线性关系。随后运用逻辑回归、GAM、LDA和KNN等算法进行建模和评估。

该模型以珊瑚覆盖层为因变量（elkhorn_LAI），草食动物种群和深度为固定效应（c。urchinden，c.fishmass，c.maxD）和调查地点作为随机效应（地点）。 。 注意：由于食草动物种群的测量规模存在差异，因此我们使用标准化的值，否则模型将无法收敛。我们还使用了因变量的对数。我正在根据这项特定研究对数据进行分组。

原文链接：[链接]作为第一步，从一个不包含协变量的空模型开始 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ）。每所学校的截距，β 0J，然后设置为平均，γ 00，和随机误差ü 0J。将（2）代入（1）产生要在SPSS中进行估算，请转至分析→混合模型→线性...相关视频 **拓端，赞13出现“ 指定主题”和“重复”菜单。在此示例中，分组变...

随着新一轮技术革命和产业变革的推动，以及国家政策的大力扶持，电动化、智能化、网联化已经成为汽车行业发展的新趋势。在这种背景下，各大企业纷纷争夺数字化人才，以推动产品的规模化落地和商业化创新应用。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末53份智能汽车相关行业研究报告。

原文链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断  贝叶斯规则是什么？  本质上，我们必须将已经知道的知识与世界上的事实相结合。这里有一个例子。假设存在这种罕见疾病，每10,000人中就有...

从回归模型的结果来看，三个自变量对因变量都有显著的意义。其中，area有正向的影响。而其他两个变量是负向的影响。从r方的结果来看，达到了0.895，模型具有较好的解释度。