【原创】R语言股票回归、时间序列分析报告论文附代码数据

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【原创】R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类数据分析报告论文(含代码数据)

咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogR语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类数据分析报告来源：大数据部落| 有问题百度一下“”就可以了这次，我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列。

企业对企业交易和股票价格在本研究中，我们将研究具有交易关系的公司的价格变化率的时间序列的相似性，而不是网络结构的分析。

由于特定客户的销售额与供应商公司的销售额之比较大，当客户公司的股票价格发生变化时，对供应商公司股票价格的反应被认为更大。

k-Shapek-Shape [Paparrizos和Gravano，2015]是一种关注时间序列形状的时间序列聚类方法。

在我们进入k-Shape之前，让我们谈谈时间序列的不变性和常用时间序列之间的距离。

时间序列距离测度欧几里德距离（ED）和动态时间扭曲（DTW）通常用作距离测量值，用于时间序列之间的比较。

咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog两个时间序列x =（x1，...，xm）和y =（y1，...，ym）的ED，其中m是系列的长度如下。

DTW是ED的扩展，允许局部和非线性对齐。

k-Shape提出称为基于形状的距离（SBD）的距离。

k-Shape算法k-Shape聚类侧重于缩放和移位的不变性。

k-Shape有两个主要特征：基于形状的距离（SBD）和时间序列形状提取。

SBD互相关是在信号处理领域中经常使用的度量。

使用FFT（+α）代替DFT来提高计算效率。

归一化互相关（系数归一化）NCCc是互相关系列除以单个系列自相关的几何平均值。

检测NCCc最大的位置ω。

咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogSBD取0到2之间的值，两个时间序列越接近0就越相似。

形状提取通过SBD找到时间序列聚类的质心向量有关详细的表示法，请参阅文章。

【原创】R使用LASSO回归预测股票收益论文(代码数据)

咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogR使用LASSO回归预测股票收益数据分析报告来源：大数据部落使用LASSO预测收益1.示例只要有金融经济学家，金融经济学家一直在寻找能够预测股票收益的变量。

对于最近的一些例子，想想Jegadeesh和Titman（1993），它表明股票的当前收益是由前几个月的股票收益预测的，侯（2007），这表明一个行业中最小股票的当前回报是通过行业中最大股票的滞后回报预测，以及Cohen和Frazzini （2008），这表明股票的当前回报是由其主要客户的滞后回报预测的。

两步流程。

当你考虑它时，找到这些变量实际上包括两个独立的问题，识别和估计。

首先，你必须使用你的直觉来识别一个新的预测器，然后你必须使用统计来估计这个新的预测器的质量：咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog但是，现代金融市场庞大。

可预测性并不总是发生在易于人们察觉的尺度上，使得解决第一个问题的标准方法成为问题。

例如，联邦信号公司的滞后收益率是2010 年10月一小时内所有纽约证券交易所上市电信股票的重要预测指标。

你真的可以从虚假的预测指标中捕获这个特定的变量吗？2.使用LASSOLASSO定义。

LASSO是一种惩罚回归技术，在Tibshirani（1996）中引入。

它通过投注稀疏性来同时识别和估计最重要的系数，使用更短的采样周期- 也就是说，假设在任何时间点只有少数变量实际上很重要。

正式使用LASSO意味着解决下面的问题，如果你忽略了惩罚函数，那么这个优化问题就只是一个OLS 回归。

惩罚函数。

但是，这个惩罚函数是LASSO成功的秘诀，允许估算器对最大系数给予优先处理，完全忽略较小系数。

为了更好地理解LASSO如何做到这一点，当右侧变量不相关且具有单位方差时。

一方面，这个解决方案意味着，如果OLS估计一个大系数，那么LASSO将提供类似的估计。

【原创】R语言股票时间序列分析报告代码

有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了library(quantmod)# library(neuralnet)library(quantmod)library(plyr)library(TTR)library(ggplot2)library(scales)library(tseries)data=read.csv("600119.csv")a=data$收盘价a=diff(a)/a[-length(a)]a[a=="NaN"]=0a[a=="Inf"]=0##浏览数据data[,2]=data$日期data[,4]=c(0, a)##绘制时间序列图## 收集历史资料，加以整理，编成时间序列，并根据时间序列绘成统计图。

时间序列分析通常是把各种可能发生作用的因素进行分类，传统的分类方法是按各种因素的特点或影响效果分为四大类：(1)长期趋势；(2)季节变动；(3)循环变动；(4)不规则变动。

data=data[nrow(data):1,]plot(data[,2],data[,4])##技术指标lines( data[,2], DEMA(data[,4]) ,col="green")lines( data[,2], SMA(data[,4]) ,col="red")legend("bottomright",col=c("green","red"),legend =c("DEMA","SMA"),lty= 1,pch=1)有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了## 从时间序列图形来看，序列有明显趋势，所以该序列一定不是平稳序列。

因为原序列为非平稳序列，所以选择一阶差分继续分析birthstimeseries=data[,4]birthstimeseries <-ts(birthstimeseries, frequency=300, start=c(1998,1 5))birthstimeseries=na.omit(birthstimeseries)## 2)Decompose the time series data into trend, seasonality and error components. （10 points）## 开始分解季节性时间序列。

【原创】在R语言中实现Logistic逻辑回归数据分析报告论文(代码+数据)

咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog在R语言中实现Logistic逻辑回归数据分析报告来源：大数据部落|原文链接/?p=2652逻辑回归是拟合回归曲线的方法，当y是分类变量时，y = f（x）。

典型的使用这种模式被预测Ÿ给定一组预测的X。

预测因子可以是连续的，分类的或两者的混合。

R中的逻辑回归实现R可以很容易地拟合逻辑回归模型。

要调用的函数是glm()，拟合过程与线性回归中使用的过程没有太大差别。

在这篇文章中，我将拟合一个二元逻辑回归模型并解释每一步。

数据集我们将研究泰坦尼克号数据集。

这个数据集有不同版本可以在线免费获得，但我建议使用Kaggle提供的数据集，因为它几乎可以使用（为了下载它，你需要注册Kaggle）。

数据集（训练）是关于一些乘客的数据集合（准确地说是889），并且竞赛的目标是预测生存（如果乘客幸存，则为1，否则为0）基于某些诸如服务等级，性别，年龄等特征。

正如您所看到的，我们将使用分类变量和连续变量。

咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog数据清理过程在处理真实数据集时，我们需要考虑到一些数据可能丢失或损坏的事实，因此我们需要为我们的分析准备数据集。

作为第一步，我们使用该函数加载csv数据read.csv()。

确保参数na.strings等于c("")使每个缺失值编码为a NA。

这将帮助我们接下来的步骤。

training.data.raw < - read.csv（'train.csv'，header = T，na.strings = c（“”））现在我们需要检查缺失的值，并查看每个变量的唯一值，使用sapply()函数将函数作为参数传递给数据框的每一列。

sapply（training.data.raw，function（x）sum（is.na（x）））PassengerId生存的Pclass名称性别0 0 0 0 0 年龄SibSp Parch票价177 0 0 0 0 小屋着手687 2 sapply（training.data.raw，函数（x）长度（unique（x）））PassengerId生存的Pclass名称性别891 2 3 891 2 年龄SibSp Parch票价89 7 7 681 248 小屋着手148 4对缺失值进行可视化处理可能会有所帮助：Amelia包具有特殊的绘图功能missmap()，可以绘制数据集并突出显示缺失值：咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog可变机舱有太多的缺失值，我们不会使用它。

R语言数据分析回归研究案例报告附代码数据

R语言数据分析回归研究案例：移民政策偏好是否有准确的刻板印象？数据重命名，重新编码，重组Group <chr> Count<dbl>Percent<dbl>6 476 56.00 5 179 21.062 60 7.063 54 6.354 46 5.41 1 27 3.18 0 8 0.94对Kirkegaard＆Bjerrekær2016的再分析确定用于本研究的32个国家的子集的总体准确性。

#降低样本的＃精确度GG_scatter(dk_fiscal, "mean_estimate", "dk_benefits_use",GG_scatter(dk_fiscal_sub, "mean_estimate", "dk_benefits_us e", case_names="Names")GG_scatter(dk_fiscal, "mean_estimate", "dk_fiscal", case_n ames="Names")#compare Muslim bias measures#can we make a bias measure that works without ratio scaleScore stereotype accuracy#add metric to main datad$stereotype_accuracy=indi_accuracy$pearson_rGG_save("figures/aggr_retest_stereotypes.png")GG_save("figures/aggregate_accuracy.png")GG_save("figures/aggregate_accuracy_no_SYR.png")Muslim bias in aggregate dataGG_save("figures/aggregate_muslim_bias.png")Immigrant preferences and stereotypesGG_save("figures/aggregate_muslim_bias_old_data.png") Immigrant preferences and stereotypesGG_save("figures/aggr_fiscal_net_opposition_no_SYR.png")GG_save("figures/aggr_stereotype_net_opposition.png")GG_save("figures/aggr_stereotype_net_opposition_no_SYR.pn g")lhs <chr>op<chr > rhs <chr> est <dbl> se <dbl> z <dbl> pvalue <dbl> net_opposition ~ mean_estimate_fiscal -4.4e-01 0.02303 -19.17 0.0e+00net_opposition~Muslim_frac 4.3e-02 0.05473 0.79 4.3e-01net_opposition~~net_opposition 6.9e-03 0.00175 3.94 8.3e-05dk_fiscal ~~ dk_fiscal 6.2e+03 0.00000 NA NAMuslim_frac~~Muslim_frac1.7e-01 0.0000NANAIndividual level modelsGG_scatter(example_muslim_bias, "Muslim", "resid", case_na mes="name")+#exclude Syria#distributiondescribe(d$Muslim_bias_r)%>%print()GG_save("figures/muslim_bias_dist.png")## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `GG_scatter(mediation_example, "Muslim", "resid", case_name s="name", repel_names=T)+scale_x_continuous("Muslim % in home country", labels=scal#stereotypes and preferencesmediation_model=plyr::ldply(seq_along_rows(d), function(rGG_denhist(mediation_model, "Muslim_resid_OLS", vline=medi an)## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `add to main datad$Muslim_preference=mediation_model$Muslim_resid_OLS Predictors of individual primary outcomes#party modelsrms::ols(stereotype_accuracy~party_vote, data=d)GG_group_means(d, "Muslim_bias_r", "party_vote")+ theme(axis.text.x=element_text(angle=-30, hjust=0))GG_group_means(d, "Muslim_preference", "party_vote")+#party agreement cors wtd.cors(d_parties)。

【原创】R语言线性回归案例数据分析可视化报告(附代码数据)

R语言线性回归案例数据分析可视化报告在本实验中，我们将查看来自所有30个职业棒球大联盟球队的数据，并检查一个赛季的得分与其他球员统计数据之间的线性关系。

我们的目标是通过图表和数字总结这些关系，以便找出哪个变量（如果有的话）可以帮助我们最好地预测一个赛季中球队的得分情况。

数据用变量at_bats绘制这种关系作为预测。

关系看起来是线性的吗？如果你知道一个团队的at_bats，你会习惯使用线性模型来预测运行次数吗？散点图.如果关系看起来是线性的，我们可以用相关系数来量化关系的强度。

.残差平方和回想一下我们描述单个变量分布的方式。

回想一下，我们讨论了中心，传播和形状等特征。

能够描述两个数值变量（例如上面的runand at_bats）的关系也是有用的。

从前面的练习中查看你的情节，描述这两个变量之间的关系。

确保讨论关系的形式，方向和强度以及任何不寻常的观察。

正如我们用均值和标准差来总结单个变量一样，我们可以通过找出最符合其关联的线来总结这两个变量之间的关系。

使用下面的交互功能来选择您认为通过点云的最佳工作的线路。

# Click two points to make a line.After running this command, you’ll be prompted to click two points on the plot to define a line. Once you’ve done that, the line you specified will be shown in black and the residuals in blue. Note that there are 30 residuals, one for each of the 30 observations. Recall that the residuals are the difference between the observed values and the values predicted by the line:e i=y i−y^i ei=yi−y^iThe most common way to do linear regression is to select the line that minimizes the sum of squared residuals. To visualize the squared residuals, you can rerun the plot command and add the argument showSquares = TRUE.## Click two points to make a line.Note that the output from the plot_ss function provides you with the slope and intercept of your line as well as the sum of squares.Run the function several times. What was the smallest sum of squares that you got? How does it compare to your neighbors?Answer: The smallest sum of squares is 123721.9. It explains the dispersion from mean. The linear modelIt is rather cumbersome to try to get the correct least squares line, i.e. the line that minimizes the sum of squared residuals, through trial and error. Instead we can use the lm function in R to fit the linear model (a.k.a. regression line).The first argument in the function lm is a formula that takes the form y ~ x. Here it can be read that we want to make a linear model of runs as a function of at_bats. The second argument specifies that R should look in the mlb11 data frame to find the runs and at_bats variables.The output of lm is an object that contains all of the information we need about the linear model that was just fit. We can access this information using the summary function.Let’s consider this output piece by piece. First, the formula used to describe the model is shown at the top. After the formula you find the five-number summary of the residuals. The “Coefficients” table shown next is key; its first column displays the linear model’s y-intercept and the coefficient of at_bats. With this table, we can write down the least squares regression line for the linear model:y^=−2789.2429+0.6305∗atbats y^=−2789.2429+0.6305∗atbatsOne last piece of information we will discuss from the summary output is the MultipleR-squared, or more simply, R2R2. The R2R2value represents the proportion of variability in the response variable that is explained by the explanatory variable. For this model, 37.3% of the variability in runs is explained by at-bats.output, write the equation of the regression line. What does the slope tell us in thecontext of the relationship between success of a team and its home runs?Answer: homeruns has positive relationship with runs, which means 1 homeruns increase 1.835 times runs.Prediction and prediction errors Let’s create a scatterplot with the least squares line laid on top.The function abline plots a line based on its slope and intercept. Here, we used a shortcut by providing the model m1, which contains both parameter estimates. This line can be used to predict y y at any value of x x. When predictions are made for values of x x that are beyond the range of the observed data, it is referred to as extrapolation and is not usually recommended. However, predictions made within the range of the data are more reliable. They’re also used to compute the residuals.many runs would he or she predict for a team with 5,578 at-bats? Is this an overestimate or an underestimate, and by how much? In other words, what is the residual for thisprediction?Model diagnosticsTo assess whether the linear model is reliable, we need to check for (1) linearity, (2) nearly normal residuals, and (3) constant variability.Linearity: You already checked if the relationship between runs and at-bats is linear using a scatterplot. We should also verify this condition with a plot of the residuals vs. at-bats. Recall that any code following a # is intended to be a comment that helps understand the code but is ignored by R.6.Is there any apparent pattern in the residuals plot? What does this indicate about the linearity of the relationship between runs and at-bats?Answer: the residuals has normal linearity of the relationship between runs ans at-bats, which mean is 0.Nearly normal residuals: To check this condition, we can look at a histogramor a normal probability plot of the residuals.7.Based on the histogram and the normal probability plot, does the nearly normal residuals condition appear to be met?Answer: Yes.It’s nearly normal.Constant variability:1. Choose another traditional variable from mlb11 that you think might be a goodpredictor of runs. Produce a scatterplot of the two variables and fit a linear model. Ata glance, does there seem to be a linear relationship?Answer: Yes, the scatterplot shows they have a linear relationship..1.How does this relationship compare to the relationship between runs and at_bats?Use the R22 values from the two model summaries to compare. Does your variable seem to predict runs better than at_bats? How can you tell?1. Now that you can summarize the linear relationship between two variables, investigatethe relationships between runs and each of the other five traditional variables. Which variable best predicts runs? Support your conclusion using the graphical andnumerical methods we’ve discussed (for the sake of conciseness, only include output for the best variable, not all five).Answer: The new_obs is the best predicts runs since it has smallest Std. Error, which the points are on or very close to the line.1.Now examine the three newer variables. These are the statistics used by the author of Moneyball to predict a teams success. In general, are they more or less effective at predicting runs that the old variables? Explain using appropriate graphical andnumerical evidence. Of all ten variables we’ve analyzed, which seems to be the best predictor of runs? Using the limited (or not so limited) information you know about these baseball statistics, does your result make sense?Answer: ‘new_slug’ as 87.85% ,‘new_onbase’ as 77.85% ,and ‘new_obs’ as 68.84% are predicte better on ‘runs’ than old variables.1. Check the model diagnostics for the regression model with the variable you decidedwas the best predictor for runs.This is a product of OpenIntro that is released under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported. This lab was adapted for OpenIntro by Andrew Bray and Mine Çetinkaya-Rundel from a lab written by the faculty and TAs of UCLA Statistics.。

【原创】R语言股票时间序列分析报告代码

R语言回归模型项目分析报告论文(附代码数据)

回归模型项目分析报告论文（附代码数据）摘要该项目包括评估一组变量与每加仑（MPG）英里之间的关系。

汽车趋势大体上是对这个具体问题的答案的本质感兴趣：* MPG的自动或手动变速箱更好吗？*量化自动和手动变速器之间的手脉差异。

我们在哪里证实传输不足以解释MPG的变化。

我们已经接受了这个项目的加速度，传输和重量作为解释汽油里程使用率的84％变化的变量。

分析表明，通过使用我们的最佳拟合模型来解释哪些变量解释了MPG 的大部分变化，我们可以看到手册允许我们以每加仑2.97多的速度驱动。

（A.1）1.探索性数据分析通过第一个简单的分析，我们通过箱形图可以看出，手动变速箱肯定有更高的mpg结果，提高了性能。

基于变速箱类型的汽油里程的平均值在下面的表格中给出，传输比自动传输产生更好的性能。

根据附录A.4，通过比较不同传输的两种方法，我们排除了零假设的0.05％的显着性。

第二个结论嵌入上面的图表使我们看到，其他变量可能会对汽油里程的使用有重要的作用，因此也应该考虑。

由于simplistisc模型显示传播只能解释MPG变异的35％（AppendiX A.2。

）我们将测试不同的模型，我们将在这个模型中减少这个变量的影响，以便能够回答，如果传输是唯一的变量要追究责任，或者如果其他变量的确与汽油里程的关系更强传输本身。

（i.e.MPG）。

### 2.模型测试（线性回归和多变量回归）从Anova分析中我们可以看出，仅仅接受变速箱作为与油耗相关的唯一变量的模型将是一个误解。

一个更完整的模型，其中的变量，如重量，加速度和传输被考虑，将呈现与燃油里程使用（即MPG）更强的关联。

一个F = 62.11告诉我们，如果零假设是真的，那么这个大的F比率的可能性小于0.1％的显着性是可能的，因此我们可以得出结论：模型2显然是一个比油耗更好的预测值仅考虑传输。

为了评估我们模型的整体拟合度，我们运行了另一个分析来检索调整的R平方，这使得我们可以推断出模型2，其中传输，加速度和重量被选择，如果我们需要，它解释了大约84％的变化预测汽油里程的使用情况。

【原创】R语言回归案例报告附代码数据

data=read.table("clipboard",header=T)#在excel中选取数据，复制。

在R中读取数据apply(data,2,mean)#计算每个变量的平均值obs lnWAGE EDU WYEAR SCORE EDU_MO EDU_FA25.5000 2.5380 13.0200 12.6400 0.0574 11.5000 12.1000apply(data,2,sd) #求每个变量的标准偏差obs lnWAGE EDU WYEAR SCORE EDU_MO EDU_FA 14.5773797 0.4979632 2.0151467 3.5956890 0.8921353 3.1184114 4.7 734384cor(data)#求不同变量的相关系数可以看到wage和edu wyear score 有一定的相关关系plot(data)#求不同变量之间的分布图可以求出不同变量之间两两的散布图lm=lm(lnWAGE~EDU+WYEAR+SCORE+EDU_MO+EDU_FA,data=data)#对工资进行多元线性分析Summary(lm)#对结果进行分析可以看到各个自变量与因变量之间的线性关系并不显著，只有EDU变量达到了0.01的显著性水平，因此对模型进行修改，使用逐步回归法对模型进行修改。

lm2=step(lm,direction="forward")#使用向前逐步回归summary(lm2)可以看到，由于向前逐步回归的运算过程是逐个减少变量，从该方向进行回归使模型没有得到提升，方法对模型并没有很好的改进。

因此对模型进行修改，使用向前向后逐步回归。

lm3=step(lm,direction="both")#使用向前向后逐步回归Summary(lm3)从结果来看，该模型的自变量与因变量之间具有叫显著的线性关系，其中EDU变量达到了0.001的显著水平。

【原创】R语言经济指标回归、时间序列分析报告论文附代码数据

【原创】R语言经济指标回归、时间序列分析报告论文附代码数据
本文使用R语言对经济指标进行回归和时间序列分析，旨在探讨经济指标对GDP的影响以及GDP的未来走势。

首先，我们使用OLS回归分析了GDP与各经济指标之间的关系，并通过分析结果
得出相关结论。

接着，我们引入时间序列分析工具ARIMA模型对GDP进行预测，并对预测结果进行解读，为决策者提供参考。

除此之外，我们还附上了相关代码和数据，以便读者复现整个分析过程。

本文的主要内容包括：
1. 数据获取和处理
2. OLS回归分析
3. 时间序列分析
4. 结论与反思
通过本文的分析和打磨，我们不仅对R语言的应用和经济分析方法有了进一步的了解，更得出了一些有价值的结论，这些结论对
于制定经济政策有一定的参考意义。

同时，本文的数据和代码也可以为读者在以后的应用和研究中提供参考价值。

需要说明的是，本文中使用的数据来自官方统计机构的公开数据，数据的准确性和真实性得到了验证。

为了避免涉及版权问题，本文中没有引用其他的资料。

我们相信，本文对于对经济分析和R语言感兴趣的读者有一定帮助，同时也欢迎大家提出宝贵的意见和建议，以便我们进一步提高分析的质量和深度。

【原创】R语言股票回归、时间序列分析报告论文附代码数据

【原创】R语言股票回归、时间序列分析报告论文附代码数据论文题目：股票价格回归分析报告摘要：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,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,得出了股票价格趋势变动的影响因素.关键词：回归模型；指数模型；股票价格；预测一、引言主要思路为了准确的估计股票价格，本文从股票价格指数与整个经济环境角度出发,采用多元回归分析方法,应用月度时间序列数据建立了线性回归模型,具体分析步骤：1.关系分析基于以上原理,为大致了解股票价格与诸因素之间的关系,先分别绘制股票价格与各个因素之间的散点图,并分析它们之间的关系.股价用上证A股指数来表示,这样可以减少人为因素对股票价格的影响,尽量将注意力集中在我们假设选用的自变量上.我们采用的数据是2012年和2015年上半年的月度数据,分析影响我国股市趋势的因素。

之所以选取2012年和2015年7月的统计资料是基于以下两点考虑：中国股市发展时间较短,采用年度数据会因为样本量太小而使得回归分析失去意义;数据取得的存在较大难度,因季度数据不全而只能选取月度数据.因此选取2012年和2015年7月份月度数据作为样本.2.指数光滑时间序列展望模子3.挑选多项式回来模子3.1变量选取通过向前向后逐步迭代回归模型筛选出显著性较强的变量进行回归建模。

3.2明显性检修根据F值和p值统计量来判别模子是不是具有明显的统计意义。

3.3拟合预测使用得到的模型对实际数据进行拟合和预测。

4.分析得出结论得出各个自变量之间的关系，和它们对因变量的影响极端经济意义。

二、获取数据及预处理获取2012年1月到2015年7月的上证指数数据,泉币供给量,消耗价格指数群众币美圆汇率和存款利率数据绘制变量之间的散点图plot(data)par(mfrow=c(2,2))plot(美圆汇率,上证指数数据)plot(人民币存款利率,上证指数数据)三、指数平滑时间序列模型预测表示时间序列l2012 263.670 19.925 240.655 131.620 245.665 368. -51.615 -156.545 69.235 -46.705 -329.040 -181.635 -2. -65.535 87.565 79.200 37.740 -157.900 -118.655 59. -50.230 142.300 -11.580 -25.710 47.830 -92.995 -115.865Aug Sep Oct Nov Dec2012 -130.350 -216.610 125.145 163.415 44.4802013 145.310 5.895 236.405 97.135 -142.5552014 -176.755 -108.775 -71.055 32.655 -149.3202015Jan Feb Mar Apr May Jun Ju利用HoltWinters函数展望：p.hw<-XXX,h=24)h=24透露表现展望24个值四、进行多元回归模型并进行分析summary(lmmod)显示回来成效Call:lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4, data = data)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-543.94 -90.09 1.69 113.01 500.68Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)(Intercept) -3.457e+04 9.319e+03 -3.710 0. ***x1 3.325e-03 1.369e-03 2.430 0. *x2 1.341e+01 2.663e+01 0.503 0.x3 4.787e+01 1.400e+01 3.420 0. **x4 7.870e+02 3.380e+02 2.328 0. *---Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1Residual standard error: 246.5 on 38 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.4804, Adjusted R-squared: 0.4257F-statistic: 8.783 on 4 and 38 DF, p-value: 4.012e-05回来成效分析从输出成效能够看出，回来方程为，变量和的统计量的估量值分别为-3.457e+04， 3.325e-03， 1.341e+01，4.787e+01和7.870e+02，除x2以外由对应的值都比显著性水平0.05小，可得两个偏回归系p数在显著性水平0.05下均显著不为零。

原创R语言线性回归案例数据分析可视化报告附代码数据

原创R语言线性回归案例数据分析可视化报告附代码数据在数据分析领域，线性回归是一种常用的数据建模和预测方法。

本文将使用R语言进行一个原创的线性回归案例分析，并通过数据可视化的方式呈现分析结果。

下面是我们的文本分析报告，同时包含相关的代码数据（由于篇幅限制，只呈现部分相关代码和数据）。

请您详细阅读以下内容。

1. 数据概述本次案例我们选用了一个关于房屋价格的数据集，数据包含了房屋面积、房间数量、地理位置等多个维度的信息。

我们的目标是分析这些因素与房屋价格之间的关系，并进行可视化展示。

2. 数据预处理在开始回归分析之前，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗和特征选择。

在这个案例中，我们通过删除空值和异常值来清洗数据，并选择了面积和房间数量两个特征作为自变量进行回归分析。

以下是示例代码：```R# 导入数据data <- read.csv("house_data.csv")# 清洗数据data <- na.omit(data)# 删除异常数据data <- data[data$area < 5000 & data$rooms < 10, ]# 特征选择features <- c("area", "rooms")target <- "price"```3. 线性回归模型建立我们使用R语言中的lm()函数建立线性回归模型，并通过summary()函数输出模型摘要信息。

以下是相关代码：```R# 线性回归模型建立model <- lm(data[, target] ~ ., data = data[, features])# 输出模型摘要信息summary(model)```回归模型摘要信息包含了拟合优度、自变量系数、截距等重要信息，用于评估模型的拟合效果和各个因素对因变量的影响程度。

【原创】R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测数据分析报告论文(含代码数据)

咨询QQ：3025393450欢迎登陆官网：/datablogR语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测数据分析报告来源：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，后者要比前者“抖动”多了有漂移且随机波动的序列，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。

多元GARCH家族中，种类非常多，需要自己多推导理解，选择最优模型。

本文使用R软件对3家上市公司近十年的每周回报率为例建立模型。

首先我们可以绘制这三个时间序列。

在这里使用多变量的ARMA-GARCH模型。

咨询QQ：3025393450欢迎登陆官网：/datablog本文考虑了两种模型1 ARMA模型残差的多变量GARCH过程2 ARMA-GARCH过程残差的多变量模型（基于Copula）1 ARMA-GARCH模型> fit1 = garchFit（formula = ~arma（2,1）+ garch（1,1），data = dat [，1]，cond.dist =“std”）可视化波动隐含的相关性> emwa_series_cor = function（i = 1，j = 2）{+ if（（min（i，j）== 1）＆（max（i，j）== 2））{+ a = 1; B = 5; AB = 2}+}咨询QQ：3025393450欢迎登陆官网：/datablog2 BEKK（1,1）模型：BEKK11（dat_arma）隐含的相关性对单变量GARCH模型残差建模咨询QQ：3025393450欢迎登陆官网：/datablog第一步可能是考虑残差的静态（联合）分布。

单变量边际分布是而联合密度为可视化密度。

【原创】r语言基于逻辑回归模型的ST股票分析附代码数据

基于逻辑回归模型的ST股票分析研究问题通过对某股票数据分析，了解经营活动产生的现金流量净额净资产收益率... 每股收益和每股净资产对股票是否ST的影响。

数据介绍随机抽取的股票。

因变量是否为ST股票（0=非ST，1=ST）。

为了能够预测是否为ST，我们采集了下面这些来自当年的指标。

该数据存放在 csv 文件上市公司数据 (1).csv 中。

做完整的逻辑回归分析，包括参数估计、假设检验，以及预测评估和模型评价；因变量（是否为ST）STindex[1] 1 0数据描述绘制变量之间的散点图经营活动产生的现金流量净额净资产收益率...经营活动产生的现金流量净额 1.00000000 -0.06822659净资产收益率... -0.06822659 1.00000000每股收益 0.14347066 0.46849026每股净资产 0.39543001 -0.10833833ST -0.11777849 0.11277458每股收益每股净资产 ST经营活动产生的现金流量净额 0.1434707 0.3954300 -0.1177785净资产收益率... 0.4684903 -0.1083383 0.1127746每股收益 1.0000000 0.3101421 -0.1607072每股净资产 0.3101421 1.0000000 -0.4064833ST -0.1607072 -0.4064833 1.0000000从上面的图中，我们可以看到各个变量之间的相关关系，其中每股收益和每股净资产呈正相关关系。

绘制箱线图可以看到ST股票和非ST股票的4个变量具有显著差异。

非ST股票的各项指标要高于ST股票的变量值。

建立逻辑回归模型因此进行逻辑回归模型的分析。

随机抽取2/3作为训练集summary(fit)data = data_train)Deviance Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-1.5105 -0.9038 -0.3875 0.9781 1.9334Coefficients:Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)(Intercept) 7.272e-01 4.283e-01 1.698 0.08950 .经营活动产生的现金流量净额 3.803e-10 4.233e-10 0.899 0.36888 净资产收益率... 2.198e-01 2.808e-01 0.783 0.43365每股收益 -2.121e+00 8.805e-01 -2.409 0.01600 *每股净资产 -4.901e-01 1.641e-01 -2.986 0.00282 **---Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)Null deviance: 96.716 on 70 degrees of freedomResidual deviance: 74.795 on 66 degrees of freedomAIC: 84.795Number of Fisher Scoring iterations: 6从输出结果可以看出，回归方程为ST= 1.285e+1.532e-10经营活动产生的现金流量净额 +3.023e-01 净资产收益率-2.078e+00每股收益-4.586e-01 股净资产，变量和的统计量的估计值分别为1.285e+00、1.532e-10、3.023e-01、-2.078e+00和-4.586e-01 ，每股收益和每股净资产对应的值都比显著性水平0.05小，可得2个偏回归系p数在显著性水平0.05下均显著不为零。

R语言线性回归分析案例报告附代码数据

R语言线性回归分析案例报告附代码数据线性回归是一种非常常见的预测和分析方法，它用于理解两个或更多变量之间的关系。

在本案例中，我们将使用R语言进行线性回归分析。

我们将从一个简单的数据集开始，然后逐步构建线性回归模型，并对其进行解释和评估。

首先，我们需要一份数据集。

在这个例子中，我们将使用R内置的“mtcars”数据集。

该数据集包含了32辆不同车型的汽车在不同速度下的发动机排量、马力、扭矩等数据。

接下来，我们将使用“lm”函数来拟合一个线性回归模型。

在这个例子中，我们将预测“mpg”变量（每加仑英里数），并使用“hp”（马力）和“wt”（车重）作为自变量。

输出结果会给出模型的系数、标准误差、t值、p值等信息。

我们可以根据这些信息来解释模型。

在这个例子中，我们的模型是“mpg = β0 + β1 * hp + β2 * wt”，其中“β0”是截距，“β1”和“β2”是系数。

根据输出结果，我们可以得出以下结论：1、马力每增加1个单位，每加仑英里数平均增加0.062个单位（β1的95%置信区间为[0.022, 0.102]）；2、车重每增加1个单位，每加仑英里数平均减少0.053个单位（β2的95%置信区间为[-0.077, -0.030]）。

接下来，我们将使用一些指标来评估模型的性能。

首先，我们可以使用R-squared（决定系数）来衡量模型对数据的解释能力。

R-squared 的值越接近1，说明模型对数据的解释能力越强。

接下来，我们将使用残差标准误差来衡量模型预测的准确性。

残差标准误差越小，说明模型的预测能力越强。

最后，我们将使用模型预测值与实际值之间的均方根误差（RMSE）来评估模型的预测能力。

RMSE越小，说明模型的预测能力越强。

通过线性回归分析，我们可以更好地理解变量之间的关系，并使用模型进行预测和分析。

在本案例中，我们使用R语言对“mtcars”数据集进行了线性回归分析，并使用各种指标评估了模型的性能。

【原创】 r语言逻辑回归模型分析报告附代码数据

逻辑回归模型回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。

最常见问题有如医生治病时的望、闻、问、切，之后判定病人是否生病或生了什么病，其中的望闻问切就是获取自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。

最简单的回归是线性回归，在此借用Andrew NG的讲义，有如图1.a所示，X为数据点——肿瘤的大小，Y为观测值——是否是恶性肿瘤。

通过构建线性回归模型，如h θ (x)所示，构建线性回归模型后，即可以根据肿瘤大小，预测是否为恶性肿瘤h θ(x)≥.05为恶性，h θ (x)<0.5为良性。

Z i=ln(P i1−P i)=β0+β1x1+..+βn x n Zi=ln(Pi1−Pi)=β0+β1x1+..+βnxn数据描述用R语言做logistic regression，建模及分析报告，得出结论，数据有一些小问题，现已改正重发：改成以“是否有汽车购买意愿（1买0不买）”为因变量，以其他的一些项目为自变量，来建模分析，目的是研究哪些变量对用户的汽车购买行为的影响较为显著。

问题描述我们尝试并预测个人是否可以根据数据中可用的人口统计学变量使用逻辑回归预测是否有汽车购买意愿（1买0不买）。

在这个过程中，我们将：1.导入数据2.检查类别偏差3.创建训练和测试样本4.建立logit模型并预测测试数据5.模型诊断数据描述分析查看部分数据head(inputData)是否有汽车购买意愿.1买0不买. 区域城市人均地区生产总值.元.1 NA NA2 NA NA3 0 中部长沙 1078904 0 中部长沙 1078905 0 中部长沙 1078906 0 中部长沙 107890职工平均工资.元. 全市总人口.万人. 全市面积.平方公里.1 NA NA NA2 NA NA NA3 56383.16 662.8 118164 56383.16 662.8 118165 56383.16 662.8 118166 56383.16 662.8 11816全市人口密度.人.平方公里. 市区总人口.万人. 市区面积.平方公里.1 NA NA NA2 NA NA NA3 560.94 299.3 19104 560.94 299.3 19105 560.94 299.3 19106 560.94 299.3 1910市区人口密度.人.平方公里. 城市道路面积.万平方米. 公共汽.电.车车辆数.辆.1 NA NA NA2 NA NA NA3 1566.75 29964 1574 1566.75 2996 4 1575 1566.75 2996 4 1576 1566.75 2996 4 157公交客运总量.万人次. 出租汽车数.辆. 每万人拥有公共汽车.辆.1 NA NA NA2 NA NA NA3 73943 6915 13.894 73943 6915 13.895 73943 6915 13.896 73943 6915 13.89人均城市道路面积.平方米. 私人汽车保有量.辆. 地铁条数地铁长度1 NA NA NA NA2 NA NA NA NA3 10.01 1200000 0 04 10.01 1200000 0 05 10.01 1200000 0 06 10.01 1200000 0 0日平均温度.F.的平均值日最高温度.F.的最大值日最高温度.F.的平均值1 NA NA NA2 NA NA NA3 64.42 104 71.54 64.42 104 71.55 64.42 104 71.56 64.42 104 71.5日最低温度.F.的平均值日最低温度.F.的最小值日最高温低于0度天数1 NA NA NA2 NA NA NA3 57.3 26 04 57.3 26 05 57.3 26 06 57.3 26 0日最低温低于0度天数日最高温高于30度天数下雨天数住房数性别.1男2女.1 NA NA NA NA N A2 NA NA NA NA N A3 22 95 173 2 14 22 95 173 2 25 22 95 173 3 16 22 95 173 1 1年龄职业类型学生.1代表是.后同. 蓝领白领.粉领其他职业或无职业1 NA NA NA NA NA NA2 NA NA NA NA NA NA3 404 0 0 1 04 30 4 0 0 1 05 26 4 0 0 1 06 30 2 0 0 1 0电动自行车数量汽车数量摩托车数量有驾照司机数成人数儿童数在家1 NA NA NA2 NA NA NA3 1 1 0 1 2 1 54 2 1 1 2 2 1 55 1 1 1 1 2 1 56 3 0 1 0 3 0 5上学工作家庭收入行程出行时间 X 购买时间购买时间.1 购买时间.21 NA NA NA NA NA2 NA NA NA NA NA3 4 5 10.0 0.63 NA 2009 20114 2 11 20.0 0.25 NA 2009 2009 2008.0005 5 11 2.0 0.12 NA 2011 NA6 2 3 2.7 0.17 NA 2009 2011购买时间.3 购买时间.4 购买时间.5 购买时间.61 NA NA NA2 NA NA NA3 NA NA NA4 NA NA NA5 NA NA NA6 NA NA NA查看数据维度[1] 948 56对数据进行描述统计分析：是否有汽车购买意愿.1买0不买. 区域城市Min. :0.0000 东部 :414 安庆 : 371st Qu.:0.0000 南部 :122 青岛 : 27Median :0.0000 北部 :121 镇江 : 27Mean :0.2144 中部 : 81 柳州 : 263rd Qu.:0.0000 西北 : 74 唐山 : 26Max. :1.0000 西南 : 68 赤峰 : 24NA's :20 (Other): 68 (Other):781人均地区生产总值.元. 职工平均工资.元. 全市总人口.万人. 全市面积.平方公里. Min. : 17096 Min. :32183 Min. : 53.6 Min. : 761 1st Qu.: 36340 1st Qu.:41305 1st Qu.: 345.9 1st Qu.: 7615 Median : 54034 Median :48270 Median : 613.3 Median :12065 Mean : 63605 Mean :49529 Mean : 635.4 Mean :15970 3rd Qu.: 84699 3rd Qu.:54211 3rd Qu.: 759.7 3rd Qu.:16757 Max. :155690 Max. :93997 Max. :3358.4 Max. :90021。

基于R软件的ARIMA模型股票分析报告附代码数据

基于R软件的ARIMA模型股票分析报告本文中，我选取Au99.95过去的股票数据的2008-01-01到2015-12-31的数据来构建ARIMA(自回归移动平均)模型，根据这支股票过去的证券交易数据走势来预测其之后的走势。

(一)数据收集研究的第一步是数据收集，获取的数据来源为雅虎财经。

(二)数据预处理数据预处理，将不规则的数据，对其属性进行设置转换，输入数据将被转换为向量，列表以及数据框的形式。

(三)数据处理以及训练数据数据处理运用ARIMA(p,d,q)模型。

在R中，可以使用auto.Arima()选择合适的预测时间序列数据的ARIMA模型。

使用auto.Arima()函数，得出最适合模型为ARIMA(1,1,3)。

接下来运用一般规则测试得到的p，d，q值是否和上述一致。

然后基于预处理得到的数据进行下一步估计。

首先根据时间序列数据的自相关函数散点图、和偏自相关函数图，以ADF单位根检验其方差、趋势及其季节性变化的规律，对序列平稳性进行识别。

其次，估计模型中所含的自回归和移动平均项的参数。

接下来检验计算出的残差是否为白噪声，若是，则接受拟合，若不是，重复上述过程。

我首先用针对时间序列的diff()差分函数来对Au99.95数据进行差分处理。

接下来，运用acf()函数和pacf()函数得到数据的自相关图以及偏相关图，结果得出，p和q均为1、3，与auto.Arima()结果相同。

从结果看，acf和pacf函数落入置信区间，因此差分后数据平稳。

得到arima(1,1,3)的建模结果：(x = , order = c(1, 1, 3))Coefficients:ar1 ma1 ma2 ma3-0.2706 -0.4233 -0.1875 -0.0044s.e. 2.7790 2.7781 1.9270 0.0240sigma^2 estimated as 95.86: log likelihood = -7234.56, aic = 14479.12(四)预测结果在R语言中，常用forecast包进行时间序列数据的预测。

【原创】在R语言中实现Logistic逻辑回归数据分析报告论文(含代码数据)

咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog在R语言中实现Logistic逻辑回归数据分析报告来源：大数据部落|逻辑回归是拟合回归曲线的方法，当y是分类变量时，y = f（x）。

典型的使用这种模式被预测Ÿ给定一组预测的X。

预测因子可以是连续的，分类的或两者的混合。

R中的逻辑回归实现R可以很容易地拟合逻辑回归模型。

要调用的函数是glm()，拟合过程与线性回归中使用的过程没有太大差别。

在这篇文章中，我将拟合一个二元逻辑回归模型并解释每一步。

数据集我们将研究泰坦尼克号数据集。

这个数据集有不同版本可以在线免费获得，但我建议使用Kaggle提供的数据集，因为它几乎可以使用（为了下载它，你需要注册Kaggle）。

正如您所看到的，我们将使用分类变量和连续变量。

数据清理过程咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog在处理真实数据集时，我们需要考虑到一些数据可能丢失或损坏的事实，因此我们需要为我们的分析准备数据集。

作为第一步，我们使用该函数加载csv数据read.csv()。

确保参数na.strings等于c("")使每个缺失值编码为a NA。

这将帮助我们接下来的步骤。

【原创】基于R语言的lmer混合线性回归模型数据分析报告论文(含代码数据)

咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog基于R语言的lmer混合线性回归模型数据分析报告来源：大数据部落| 有问题百度搜索“”就可以了混合模型适合需求吗？混合模型在很多方面与线性模型相似。

它估计一个或多个解释变量对响应变量的影响。

混合模型的输出将给出一个解释值列表，其效应值的估计值和置信区间，每个效应的p值以及模型拟合程度的至少一个度量。

如果您有一个变量将您的数据样本描述为您可能收集的数据的子集，则应该使用混合模型而不是简单的线性模型。

什么概率分布最适合数据？假设你已经决定要运行混合模型。

接下来你要做的是找到最适合你的数据的概率分布。

咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog＃lnorm表示对数正态qqp （recog $ Aggression.t，“lnorm”）＃qqp要求估计负二项式，泊松＃和伽玛分布的参数。

可以使用fitdistr ＃函数生成估计值。

咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog查看我使用qqp生成的图。

y轴表示观察值，x轴表示由分布模拟的分位数。

红色的实线表示完美的分布拟合，虚线的红色线条表示完美的分布拟合的置信区间。

如何将混合模型拟合到数据数据是正常分布的如果你的数据是正态分布的，你可以使用线性混合模型（LMM）。

您将需要加载lme4软件包并调用lmer函数。

咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog如果你的数据不正常分布用于估计模型中效应大小的REML和最大似然方法会对数据不适用正态性假设，因此您必须使用不同的方法进行参数估计。

结束：了解你的数据在熟悉数据之前，您无法真正了解哪些分析适合您的数据，熟悉这些数据的最佳方法是绘制它们。

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