m0_62638421的博客

R语言数据分析案例48-辽宁省产业情况分析和预测

R语言数据分析案例46-不同区域教育情况回归分析和探索

R语言数据分析案例47-上海译文出版社旗舰店图书分析和可视化

R语言数据分析案例45-全国汽车销售数据分析（可视化与回归分析）

基于时间序列模型对股票预测分析和研究

R语言数据分析案例43-酒店数据统计分析（可视化、假设检验等）

R语言数据分析案例42-结婚意愿问卷数据统计分析

上证00001股票多元线性回归和预测

华安中证基金多元线性回归和分析预测

合肥市AQI聚类和多元线性回归

高等教育学生成绩分析（多元线性回归）

旅游景点聚类分析

酒店数据分析(多元线性回归)

针对招商银行股价预测分析

基于ARIMA模型的武汉市房价趋势与预测研究

基于logistic回归下的信用卡违约情况分析

针对芬兰污染指数的分析与考察

运用差分整合移动平均自回归模型对世界主要国家的污染物排放量进行研究预测

基于ARMA模型的股价短期预测——以贵州茅台股票为例

基于ARIMA模型的武汉市房价趋势与预测研究

对数据集可视化和T检验

使用随机森林模型对家庭资产的回归预测分析

美元兑换欧元汇率分析与研究

基于向量自回归模型的标准普尔 500 指数长期预测与机制分析

北京市气温预测分析与研究

公共物品问卷分析

R语言数据探索和分析22-使用随机森林和聚类算法探索和预测健康状况

根据这些因素对 GDP 影响大小来宏观经济的有效调控。

北京市气温预测分析

基于时间序列的中美汇率预测

....总之，本文的研究提供了湖北省CPI指数未来一年的预测结果，并强调了通货膨胀的稳定性和对经济的潜在影响。政府、企业和消费者都可以根据这些预测结果来制定相应的战略，以应对可能的经济变化。这种研究对于维护经济稳定和提高国民生活水平具有重要意义。

例如，一个1%的一日VaR为$1百万意味着在任何给定的日子里，只有1%的概率投资组合的损失会超过100万美元。另选一只股票，采用排序法计算其一年期 70%置信度的日度 VaR，若回测时次日跌幅超过 VaR 预测的闯值，则判定为一次“违约’。理想情况下，ROC 曲线会向左上角弯曲，靠近左上角的（0,1）点，这表明模型具有很高的真正例率和很低的假正例率。尽管它是一个有力的工具，但专业人士和监管机构都认识到，依赖单一风险度量标准是不足够的，需要结合其他风险管理技术和工具。时间范围越长，潜在损失的估计通常越大。

近年来，随着我国科技和经济高速发展，人们生活质量也随之显著提高。但是， 环境污染问题也日趋严重，给人们的生活质量和社会生产的各个方面都造成了许多不 利的影响。空气污染作为环境污染主要方面，更是严重危害着人们身体健康，为有效地改善人们生活环境，开展大气污染防治工作刻不容缓。空气污染影响因素有很多，如工厂废气、汽车尾气的排放等。除此之外，不同的 地理区域对于空气污染也有着不同的影响，例如冬季北方的空气质量普遍较差等。现研究中对于空气污染状况的衡量指标有两类，分别是单个指标和综合指标。

XGBOOST模型预测

P值

R语言数据分析案例-巴西固体燃料排放量预测与分析

R语言数据分析案例-股票题目分析

股票可视化分析

碳排放分析和预测

年份的t值非常高，表明年份对GDP的影响是统计上显著的。残差标准误差（Residual standard error）表明实际数据点与拟合线的平均偏差大约是66820000000，这个数值的大小需要结合GDP的实际数值来看，但看起来误差相对于GDP的量级是较小的。从图中可以看出，这20年间，中国的GDP呈现出了显著的上升趋势，且增长速率在整个时间段内似乎是加速的，这可以从曲线的斜率增加看出。具体来看，GDP的增长不是线性的，而是有着一定的曲率，表明每年的增长量不是恒定的，而是随着时间的推移而增加。