原文链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于HAR-RV的研究报告，包括一些图形和统计输出。我们复制了Ghysels（2013）中提供的示例。我们进行了MIDAS回归分析，来预测季度GDP增长以及每月非农就业人数的增长预测GDP增长预测公式如下其中yt是按季度季节性调整后的实际GDP的对数增长，x3t是月度总就业非农业工资的对数增长...

在当今世界，科技进步推动着全球以空前的速度变革。面对这一形势，各国经济的核心挑战是如何实现可持续的经济增长。未来几年，全球将投入巨资以达成这一目标。而“可持续”不仅意味着长期发展，更强调了符合环境、社会和治理标准的ESG方法。在讨论经济增长时，我们必须考虑到气候变化、人口结构、资源效率和公平分配等关键...

随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，健康问题越来越受到关注。白领阶层作为社会的重要组成部分，其健康状况对于个人和社会都具有重要意义。然而，由于工作和生活方式的改变，白领阶层的健康问题逐渐凸显，如身体成分异常、动脉硬化等。

在房地产市场中，准确地预测房屋价格是至关重要的。过去几十年来，随着数据科学和机器学习的快速发展，各种预测模型被广泛应用于房屋价格预测中。而R语言作为一种强大的数据分析和统计建模工具，被越来越多的研究者和从业者选择用于房屋价格预测。

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。

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。

本文着眼普通高等学校在校学生人数,提出了不同种类学校的在校人数可能存在的影响关系从而探究教育现状的因素,建立分类模型,探求这几个因素间的数量关系。

在2023年，随着疫情期间的高增长后，整体游戏市场经历回落，动荡和低迷的经济形势为游戏开发者带来了更多挑战。在营销层面，全球手游市场呈现出两大趋势：一是广告主数量不断攀升，二是新素材占比和数量的提升。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末129份手游相关行业研究报告。

POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，EVT的优势在于结果不取决于要建模的过程。因此，人们可以使用POT来分析降水，洪水，金融时间序列，地震等。

报告合集根据实践创新，我们提出了“云上新型电力系统”，该系统将加速电力流、信息流和价值流的融通流动，通过更灵活高效的能源资源优化配置平台，支持大规模的新能源开发和利用。这一系统将为电力业务创新、电力行业发展以及全社会的绿色生产和生活提供坚实保障，并创造无限的可能性。阅读原文，获取专题报告合集全文，...

本示例使用日语元音数据集。此示例训练LSTM网络来识别给定时间序列数据的说话者，该时间序列数据表示连续讲话的两个日语元音。训练数据包含九位发言人的时间序列数据。每个序列具有12个特征，并且长度不同。数据集包含270个训练观察和370个测试观察。

在摆脱了三年的新冠疫情后，2023年的中国经济开始复苏，但步伐仍显蹒跚。前三季度，GDP同比增长5.29%，但短期内仍面临诸多挑战，如外部经济和地缘政治环境的多变，以及企业和居民消费信心尚待修复。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末92份地产相关行业研究报告。

近年来，人工智能的发展日新月异，整个行业都面临着如何有效融合和应用智能技术的关键问题。巨大的应用潜力背后，是新的硬件、新的算法和新的数据全面涌现。

自2022年11月ChatGPT发布以来，其超出预期的“涌现”能力彻底点燃了AIGC赛道。从人力资源角度来看，AIGC相关职位数量明显增加，并且人才对于这些职位的投递也更加积极。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末190份AIGC行业相关报告。

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...

全球气候变化的主要原因是二氧化碳为主的温室气体排放。尽管各国提出更严格的减排目标，但碳减排仍面临巨大挑战。2022年全球地表CO2浓度上升了2.13ppm，远超过去十年增速，比工业化前高出50%。国际能源署数据显示，2022年全球碳排放量增长0.9%，达到新高368亿吨。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末229份净零碳相...

PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法，常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。在本文中，我们帮助客户使用了PLS-DA方法来挖掘两个疾病的不同中医分组方式下存在差异的指标。

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。

股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。

一方面，随着跨境电子商务的发展，跨境电子商务的监管政策得到了进一步的改善，跨境电子商务的规模也得到了进一步的扩大，整个电子商务的发展也得到了进一步的发展。另一方面，以大数据、云计算、人工智能、区块链等为代表的数字技术，对跨境电商的每一个环节都进行了全方位的渗透，成为了模式创新、效率变革的主要推动...

人工智能是推动新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。目前，中国的人工智能产业正处于高速增长阶段，并正在快速渗透到各个行业，包括互联网娱乐、智能制造、智慧医疗、智能安防和自动驾驶等。其中，自动驾驶由于场景的复杂性和对安全的极高要求，推动了人工智能的不断迭代和演进。

2023年，中国经济从高速向高质量转型，众多保险公司将队伍转型视为寿险行业供给侧改革的关键。以招募和培养专业、职业绩优人才为核心的策略，成为代理人队伍转型的重要方向。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末79份保险相关行业研究报告。

数据集包含1987-2000年期间每日死亡率（CVD、呼吸道），天气（温度，相对湿度）和污染数据（PM10和臭氧）。数据是由健康影响研究所赞助的《国家发病率，死亡率和空气污染研究》（NMMAPS）的一部分[Samet et al.,2000a,b]。

这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法。我们将对一种叫做STL的算法进行研究，STL是 "使用LOESS(局部加权回归)的季节-趋势分解 "的缩写，以及如何将其应用于异常检测。

在近年来，随着医保开支的节约和医药资源下沉的政策导向下，借助于人工智能、互联网等科技的持续创新，医药数字营销行业得以迅猛发展。在这个大环境下，数字营销企业不断探索新的策略模式，持续提升营销的精准度，积极寻找有效途径以帮助医药企业降低成本、提高效率，同时为医生提供全面的学术解决方案，最终帮助患者提...

随着数据时代的到来，大数据分析已成为企业和研究机构决策的重要依据。特别是在人力资源管理领域，对职位要求数据的深入挖掘和分析，对于理解行业趋势、优化招聘策略以及提升组织绩效具有重要意义。本文将帮助客户利用R软件，对服装公司职位要求数据进行文本挖掘，并对其分布进行地理可视化，以期为人力资源管理和招聘提...

近年来，随着人工智能（AI）的迅猛发展，我们对技术的认知和应用也在不断刷新。在这背景下，AIGC（AI生成内容）与低代码产品市场紧密结合，引领了一场技术革命。2023年的《AIGC入局与低代码产品市场的发展研究》报告深度剖析了这一变革，揭示了AIGC为低代码产品带来的重要能力和潜在应用。阅读原文，获取专题报告合集全...

贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯

如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。

我们最近在完成一些时间序列聚类任务，偶然发现了 tslearn 库。我很想看看启动和运行 tslearn 已内置的聚类有多简单，结果发现非常简单直接。