R语言时间序列TAR阈值自回归模型 / 开普饭

[导读] 在某些情况下,统计学中的显著性检验并不适合定量地理学,同样也并不适合其他学科和更为复杂的统计文献.本文主要概述了目前定量推断方法的进展,并考虑了这些方法在人文地理学研究环境中的适用性,对于从 ...

加工速度是理解认知的重要概念.本研究旨在控制任务特异性,以了解认知加工速度背后的神经机制.对40名被试执行两种方式(听觉和视觉)和两种水平的任务规则(相容和不相容)的注意任务.block设计的功能磁共 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22360 在这篇文章中,我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法,即广义自回归条件异方差(GARCH)模型. 价格波动的 GARCH 模型 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21757 时间序列模型根据研究对象是否随机分为确定性模型和随机性模型两大类. 随机时间序列模型即是指仅用它的过去值及随机扰动项所建立起来的模型,建立 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=3232 我们最近有一个很棒的机会与一位客户合作,要求构建一个适合他们需求的异常检测算法.业务目标是准确地检测各种营销数据的异常情况,这些数据包括跨多 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22458 简介本文提供了一个经济案例.着重于原油市场的例子.简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA), ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22511 标准的ARIMA(移动平均自回归模型)模型允许只根据预测变量的过去值进行预测.该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值,以及过去 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22350 在心理学研究中,个人主体的模型正变得越来越流行.原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程.另一个原因是,由于移动设备无处不在,从个人获得 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22521 在大数据的趋势下,我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定.其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来.这种方法我们通常被称为 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22273 动机如果你了解数据科学领域,你可能听说过LASSO.LASSO是一个对目标函数中的参数大小进行惩罚的模型,试图将不相关的变量从模型中排除 ...

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