根据报告合集显示，在消费者的亲友分享、社交平台、订单评价等环节，00后表现出活跃的参与度，而90后和95后在部分环节也较为活跃。相比之下，70后和80后在分享中的参与度最低，主要以亲友分享为主。 在快消饮品消费决策的"后链路"中，社交营销发挥着关键的作用。它强化了用户对于有意识增量囤货的需求，并激励广泛种草，积累品牌口碑。 随着品牌数字营销的发展，社交营销逐渐成为一个重要的领域。品牌主在社交营销方面的投入越来越大，提升营销效果和促进产品销售转化成为品牌关注的核心问题。 这份报告合集将关注快消饮品、数码3C、母婴育儿、美妆护肤等多个行业，深入探索消费者偏好、品牌营销和新消费趋势。结合平台选择、达...

根据报告合集显示，在消费者的亲友分享、社交平台、订单评价等环节，00后表现出活跃的参与度，而90后和95后在部分环节也较为活跃。相比之下，70后和80后在分享中的参与度最低，主要以亲友分享为主。 在快消饮品消费决策的"后链路"中，社交营销发挥着关键的作用。它强化了用户对于有意识增量囤货的需求，并激励广泛种草，积累品牌口碑。 随着品牌数字营销的发展，社交营销逐渐成为一个重要的领域。品牌主在社交营销方面的投入越来越大，提升营销效果和促进产品销售转化成为品牌关注的核心问题。 这份报告合集将关注快消饮品、数码3C、母婴育儿、美妆护肤等多个行业，深入探索消费者偏好、品牌营销和新消费趋势。结合平台选择、达...

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为了方便起见，这些模型通常简称为TAR模型。这些模型捕捉线性时间序列模型无法捕获的行为，如极限循环，幅度相关频率和跳跃现象。 数据示例 TAR模型通过抑制噪声项和截距并将阈值设置为0来获得： 模型估计 一种方法和这里讨论的方法是条件最小二乘（CLS）方法。 情况1.如果r和d都是已知的。 在这种情况下，您可以根据Yt&x2212;d&x2264;r"role="presentation">Y是否将数据分为两部分Yt&x2212;d&x2264;r"role="presentation">td≤[RÿŤd≤[R然后执行OLS来估计每个线性子模型...

互联网时代，大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中，如何利用数据分析和文本挖掘的算法，将海量文本的价值挖掘出来，成为我们团队近期的一个研究方向，本案例就是我们的一个尝试。 文本聚类其实也就是聚类分析在文本方向上的应用,首先我们要把一个个文档的自然语言转换成数学信息，这样形成高维空间点之后再去计算点与点之间的距离,然后将这些距离比较近的聚成一个簇，这些簇的中心成为簇心。而我们做的就是保证簇内点的距离足够近,簇与簇的距离足够远。 本文将通过R语言帮助客户来实现文本挖掘、聚类和词云可视化技术，体验一下舆情分析的魅力。 原始评论数据 本文获取上海玛雅水公园景区评论数据共计1692条...

最近我们被客户要求撰写关于局部加权回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 目前，回归诊断不仅用于一般线性模型的诊断，还被逐步推广应用于广义线性模型领域（如用于logistic回归模型），但由于一般线性模型与广义线性模型在残差分布的假定等方面有所不同，所以推广和应用还存在许多问题 鉴于此，本文使用图表考察logistic模型的拟合优度。 如何处理从逻辑回归中得到的残差图？为了更好地理解，让我们考虑以下数据集 glm(YX1+X2,family=binomial) 如果我们使用R的诊断图，第一个是残差的散点图，对照预测值。 >plot(reg,which=1) 也可以 >p...

在我们开始之前，让我们更好地了解当您运行PROCSGPLOT以及BY语句和SG注释数据集时会发生什么。这个例子为每个通过Sex运行PROCSGPLOT生成的图形添加了一个注释，单词“Students”。 procsortdata=sashelp.classout=c;bysex;run;dataanno1;retainx120y185function'Text'dataspace'GraphPercent'width100;label='Students';output;run;procsgplotdata=csganno=anno1tmplout='tmp1.tmp';scattery...

学习能力是将知识资源转化为知识资本的能力。它包括对所学内容的兴趣和热情，有助于更深入理解和掌握知识，提高个人的认知和思维能力。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末158份学习教育行业相关报告。 教育和娱乐支出越来越成为家庭消费的重要组成部分。这包括对18岁以下儿童的素质能力教育，18岁到40岁的职业教育，以及40岁以上中老年教育。全民参与学习的参与者已经从单一人群扩大为所有人群。如何将知识转化为价值成为当前全民学习能力发展的重要挑战。 面对当前的经济环境和教育行业的发展状况，为什么人们对提升学习能力持有越来越强烈的需求？不同年龄段的人群有哪些学习行为特征？教育企业在其中存在哪些尚未解决的...

在本文中，在学术界和金融界，分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。 摘要 它是每日风险监控和预测的基础，也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高频数据，高频时代采用了最先进的技术，用于清洗和匹配交易和报价，以及基于高收益的流动性的计算和预测。 高频数据的处理 在本节中，我们讨论高频金融数据处理中两个非常常见的步骤：（i）清理和（ii）数据聚合。 >dim(dataraw);\[1\]484847>tdata$report;initialnumbernozeropricesselectexchange484844847920795salesconditionmerges...

本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？ 研究大纲 介绍数据集和研究的目标 探索数据集 可视化 使用Chi-Square独立检验、Cramer'sV检验和GoodmanKruskaltau值对数据集进行探索 预测模型，Logisitic回归和RandomForest step() bestglm() 两个逻辑回归的实例 使用5折交叉验证对模型实例进行评估 变量选择改进 随机森林模型 用RandomForest和Logisitc回归进行预测 使用可视化进行最终的模型探索 结论和下一...

​​交叉验证​​是避免过度拟合和很好地理解预测模型性能的最有效技术之一。 相关视频：机器学习交叉验证CV原理及R语言主成分PCA回归分析犯罪率 ​​机器学习​​的交叉验证CrossValidation原理及R语言主成分PCA回归分析城市犯罪率 ，时长05:23 训练集用于训练模型，测试集用于评估其性能。但是这种方法通常应该避免，并且不应用于现实世界的场景。 这是因为如果我们长时间训练我们的模型直到找到正确的配置，我们可能会在测试集中引起过度​​拟合​​。这个概念被称为_数据泄漏_，是该领域最常见和最有影响力的问题之一。事实上，如果我们训练我们的模型在测试集上表现良好，那么_它只_对那个测试集...

  模型背景 每一个动态现象都可以用一个潜过程(Λ(t)来描述，这个潜过程在连续的时间t内演化。当对重复测量的标志变量进行建模时，我们通常不会把它看成是一个有误差测量的潜过程。然而，这正是混合模型理论所做的基本假设。潜过程混合模型利用这个框架将线性混合模型理论扩展到任何类型的结果（有序、二元、连续、类别与任何分布）。 潜类别混合模型 潜类别混合模型在Proust-Lima等人中介绍（2006  ​​https://doi.org/10.1111/j.1541-0420.2006.00573.x​​​ 和2013 ​​https://doi.or...

  在线性模型的文章中，我们已经了解了如何在给出协变量x的向量时构造线性模型。但更一般而言，我们可以考虑协变量的变换，来使用线性模型。 我们首先讨论多项式回归，进一步，我们会想到分段线性或分段多项式函数，可能还有附加的连续性约束，这些是样条曲线回归的基础。 多项式回归 谈论多项式回归时（在单变量情况下） 我们使用  coef=leg.poly(n=4)  [[1]]  1     [[2]]  x     [[3]]  -0.5+1.5x^2    ...

在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。如果我们必须使用相同的程序，但是一个程序的暴露时间为6个月，而另一个则是一年，那么自然应该假设平均而言，第二个驾驶员的事故要多两倍。这是使用标准（均匀）泊松过程来建模索赔频率的动机。人们在这里还可以看到法律问题，因为如果（部分）退还保费，则可以按比例进行。风险与暴露成正比。因此，如果   表示被保险人的理赔数量 ，则具有特征 和风险敞口 ，通过泊松回归，我们将写 或等同 根据该表达式，曝光量的对数是一个解释变量，不应有系数（此处的系数取为1）。我们不能使用暴露作为解释变量吗？我们会得到一个单位参数吗？ 当然，在进行费...

学习能力是将知识资源转化为知识资本的能力。它包括对所学内容的兴趣和热情，有助于更深入理解和掌握知识，提高个人的认知和思维能力。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末158份学习教育行业相关报告。 教育和娱乐支出越来越成为家庭消费的重要组成部分。这包括对18岁以下儿童的素质能力教育，18岁到40岁的职业教育，以及40岁以上中老年教育。全民参与学习的参与者已经从单一人群扩大为所有人群。如何将知识转化为价值成为当前全民学习能力发展的重要挑战。 面对当前的经济环境和教育行业的发展状况，为什么人们对提升学习能力持有越来越强烈的需求？不同年龄段的人群有哪些学习行为特征？教育企业在其中存在哪些尚未解决的...