通过线性模型和广义线性模型（GLM），预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差。然后，利用这些标准误差绘制出拟合回归线周围的置信区间或预测区间。置信区间（CI）的重点在于回归线，其可以解释为（假设我们绘制的是95%的置信区间）：“如果我们重复抽样X次，那么回归线将有95%的概率落在这个区间内”。另...

本文中所说的制造业数字化转型，指的是在制造企业的设计、生产、管理、销售及服务的每一个环节中，将新一代信息技术应用到制造企业的设计、生产、管理、销售及服务的每一个环节中，并可以以每一个环节中产生的数据为基础，展开控制、监测、检测、预测等生产经营活动，从而在缩短研发周期、增加采购实时性、提高生产效率...

对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本文把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性，构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险，并与其他VaR估计方法的预测结果进行比较。其次是将VaR引入到基金业绩评价中，构造RAROC指标来评价基金业绩，检验该评价指...

这篇文章的目的是指导读者逐步使用R编程语言实现Nelson-Siegel模型的步骤。您可能已经知道，估计利率期限结构是任何资产定价的关键，因此对投资者和政策制定者起着重要的作用 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ）。

在科技浪潮的推动下，人工智能行业正在经历着前所未有的变革与发展。从自然语言处理到数字社交，再到AI数字人、绿色智能制造等多个领域，人工智能正逐渐渗透到我们生活的各个角落。然而，这一过程中也伴随着新的挑战和问题，如就业影响、隐私保护、伦理安全等。

随着用户数量和项目数量的增加，数据的稀疏性成为影响推荐质量的重要因素。对此，本文帮助客户提出了一种基于混合SVD矩阵填充技术的协同过滤算法。

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...

本文就将采用K-means算法和层次聚类对基于用户特征的微博数据帮助客户进行聚类分析。首先对聚类分析作系统介绍。其次对聚类算法进行文献回顾，对其概况、基本思想、算法进行详细介绍，再是通过一个仿真实验具体来强化了解聚类算法，本文的数据是由所设计地软件在微博平台上获取的数据，最后得到相关结论和启示。

在统计建模过程中，经常会遇到空间自相关性的问题。空间自相关性是指相近位置的观测值往往比远离位置的观测值更相似。在尝试估计参数或进行预测时，空间自相关性可能会导致结果产生偏差。INLA（Integrated Nested Laplace Approximation，集成嵌套拉普拉斯近似）是一种在潜在高斯模型中，包括具有空间成分的模型，进行贝...

人工智能行业正迎来飞速发展的黄金时期，以自然语言处理技术为代表的创新应用如ChatGPT、Bard和Lama2等，不仅提升了人机交互效率，也引发了关于就业影响的广泛讨论。然而，我们更应看到人工智能在助力员工高效工作、提升工程效率以及智能分析合同等方面的巨大潜力。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末145份人工智...

随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代需求是分不开的

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，...

像谷歌、Meta和Twitter这样的大公司正大力推动其大型语言模型（LLM）的开源。最近，谷歌DeepMind团队推出了Gemma——一个由与创建谷歌Gemini模型相同的研究和技术构建的轻量级、开源LLM系列。

原文链接：[链接]新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ）。为此我们分析了疫情相关的新闻内容、发布时期以及发布内容的主题和情感倾向这些方面的数据，希望通过这些数据，能对这场疫情有更多的了解。新闻对疫情相关主题的情感倾向...

以全国31个省、市、自治区的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通与通讯、娱乐教育文化服务、其它商品和服务等 8 个指标数据为依据， 利用SPSS和R统计软件， 采用主成分分析法对当前城镇居民消费结构进行分析， 结果显示: 娱乐教育文化服务、交通通讯、家庭设备用...

本研究的目的是测量吸烟对新生儿体重的影响。研究人员需要通过控制其他协变量（例如母亲的体重和身高）来隔离其影响。这可以通过使用多元回归模型来完成，例如，通过考虑权重  Y\_i  可以建模为

深化多层次医疗保障制度的建设为商业健康保险开辟了广阔的发展空间。商业健康险与医药产业的协同并进，不仅有助于商业健康保险进一步覆盖带病人群，实现创新性的业务拓展，还能发挥其支付优势，增强创新药品的可及性。当前，商业健康保险与医药产业的合作主要聚焦于慢性非传染性疾病、肿瘤与罕见病等三大关键治疗领域。...

现在，越来越多的人意识到预测客户的流失与否是一件非常重要的事情。而且比较值得注意的是，留住原有的客户是要比吸引新客户更加容易的，而且成本更低。客户的流失可以从三个不同的方面来考虑。首先，失去现有客户相当于失去一台机器的重要零件并且不能保证马上就能换上新的，因为它们是公司的最宝贵的资产。此外，根据...

普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系

对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本文把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性，构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险，并与其他VaR估计方法的预测结果进行比较。其次是将VaR引入到基金业绩评价中，构造RAROC指标来评价基金业绩，检验该评价指...

围棋是一种非常复杂的棋类，它要求有很强的直觉，想像力和策略性的思考，而这一切在很长一段时间里都被认为是人类的天赋。如今，人工智能技术已经发展了很长时间，给很多产业带来了很大的变化。有了 Al技术的设备，这些设备可以为时装零售商提供个性化的数字建议，甚至可以在癌症检查方面赶上资深医师。据估算，人工智能...

2023年，中国经济表现稳健，零售消费稳定增长，尤其国内旅游市场迅速回暖，人们出行频率回升，酒店、餐饮和旅游服务的消费需求稳步攀升，为相关行业复苏提供了强大动力。据文化和旅游部数据显示，全年国内旅游总人次和收入均实现显著增长。同时，国家统计局报告指出，餐饮行业收入突破5万亿元，创下历史新高。多地旅游餐...

本文利用R语言，通过逐步逻辑回归模型帮助客户分析两个实际案例：麻醉剂用量对手术病人移动的影响以及汽车购买行为预测。通过构建模型并解释结果，我们探究了各自变量对因变量的影响程度。同时，借助ROC曲线可视化分析，评估了模型的预测性能。本文旨在为相关领域的研究提供方法学参考和实际应用指导。

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。...

Copulas 对多元分布中变量之间的相关性进行建模。它们允许将多变量依赖关系与单变量边缘分布相结合，允许我们对构成多变量数据的每个变量使用许多单变量模型。Copulas 在 2000 年代开始流行。根据 Salmon (2009) 的说法，Li (2000) 最近提出的Copulas应用之一是 2008 年开始的金融危机。我们将使用 copulas 来模拟四个 E...

因此，Copula方法开始逐渐代替多元GARCH模型的相关性分析，成为考察金融变量间关系的流行方法，被广泛地用于市场一体化、风险管理以及期货套期保值的研究中。

随着信息技术的飞速发展，众筹作为一个互联网金融的子领域已经成为个人和小企业主筹集资金支持梦想的创新渠道。无论对于众筹发起者还是众筹平台而言，如何利用历史数据去准确预测一个众筹项目的成功与否乃至最终筹款额度都是非常值得探讨研究的问题。

发展低空经济对于拓展市场、扩大内需具有积极意义，同时也能够推动创新、丰富供给，促进不同领域的融合发展。当前，我国在技术、基础设施和政策等多个层面为低空经济提供了优越的发展条件，为实现其高质量发展奠定了坚实基础。

Copulas 对多元分布中变量之间的相关性进行建模。它们允许将多变量依赖关系与单变量边缘分布相结合，允许我们对构成多变量数据的每个变量使用许多单变量模型。Copulas 在 2000 年代开始流行。根据 Salmon (2009) 的说法，Li (2000) 最近提出的Copulas应用之一是 2008 年开始的金融危机。我们将使用 copulas 来模拟四个 E...

全文链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。模拟SV模型的估计方法： {代码...} {代码...} 绘制上证指数收益时间序列图、散点图、自相关图与偏自相关图我们选取上证指数5分钟高频数...