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原创 R语言基础之第六部分 分类（史上最全含ddply、aggregate、split、by）
R语言基础之第六部分 分类（史上最全含ddply、aggregate、split、by）数据：某市2014年-2018年空气质量指数日数据，需要按年分类计算每年 warm值为1和 0的均值。数据长这个样子：目标：求下列的均值一、数据处理（提取年月）首先需要处理一下日期数据，拿到想要的年月。这里先看一下R语言自带的 和 lubridate包的 提取年月季度的函数 的区别>...
2019-08-30 15:10:52
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原创 R读取金融数据的那些事儿 | 怎么让收盘价的‘日期’甩不掉++牛市出现在‘哪天’
*R读取金融数据的那些事儿 之怎么让收盘价的‘日期’甩不掉 ++ 牛市出现在‘哪天’简书同步链接 详戳此处来自灵魂一问：行名列名你真的知道是什么吗？敢情这么多年我一直不知道啥叫行名列名？？还真是今天才明白过来…1、划重点！！！！不要以为日期date放第一列了就是行名了，要是AAPL Open放第一列也不会把他当做是行名吧？（不要受了惯性思维的限制）所以如果是表2这种数据形式，此时这个表是只有列名没有行名的。但是如果我们的数据是表3这种形式，它是有行名和列名的，其中行名是：1 2 3 ……10
2021-02-06 01:39:45
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原创 平衡面板数据中的缺失值可以存在吗？
简书地址-平衡面板数据中的缺失值可以存在吗？答案是可以。看一组含缺失值NA的数据和将缺失值NA设置为0的数据得到的结果。（3个截面数、9个年份）1、缺失值按NA处理2、缺失值按0处理3、1和2结果对比可以发现，若以平衡面板数据的形式导入含有缺失值的数据，则在所有分析过程中，它会自动删除含有缺失值的那条观测，因此显示只有18条观测。实际上若将缺失值给补上，应有33条观测。...
2020-12-10 21:25:30
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原创 回归模型中变量伸缩变换带来的模型结果的变化是什么
最近经常会做到这样的回归模型：比如变量y x1 x2，将其中的自变量x1做一个变换（比如将x1的值缩小20倍），然后看模型前后有啥变化 。数据：data1中的自变量x1/20得到data2中的x11，其他变量值不变。结果比较-未发生变化的：1、残差比较2、估计系数比较3、拟合优度等比较结果比较-发生变化的：发生变化的只有那个做过数据变换的变量，即x1、x11。从上述蓝色部分可知，数据变换：x1/x11=20，系数估计：x1/x11=1/20，Std.Error：x1/x11
2020-11-24 22:44:14
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原创 第12届CDA考试
坐标太原 考的建模分析师 下午场只有三个人…少…选择题100道 —— 总分70分单选60（30分） 多选30（30分） 内容选择题10道（10分）案例题1道——总分30分分类题目 以模型F1值高低进行得分考完觉得 考证其实没啥用 真本事最重要...
2020-07-25 18:31:24
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原创 指数平滑方法深度解析（一次二次三次）
指数平滑方法说起来感觉挺简单的，不就是几期求均值吗，但是你知道在Eviews里做指数平滑模型的时候，1、他的初始值是如何确定的吗？2、初始值的确定方法可以按照我们想的去改变吗？ 3、Eviews得到结果中的 End of Period Levels: Mean 代表什么意思？ 4、如果进行预测，期数增加1期或者2期，3期的话，序列对应的sm又是什么样的？今天我们就结合Excel 和 Evie...
2020-04-21 20:15:03
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原创 Eviews3种面板模型的选择-F检验操作详情
简书同步链接Eviews3种面板模型的选择-F检验操作详情之前有小伙伴问小编关于三种面板模型（不变系数、变截距、变系数）的选择，具体如何操作，所以今天小编亲自来实操咯。今天看书又对这三种模型有了新的理解，所以赶紧分享记录一下，以防被遗忘（这该死的记性）。--------------------------------------我是美丽的分割线--------------------先上模...
2020-04-09 18:34:38
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原创 Eviews ARMA模型的操作和方程表示
本文主要内容：1、ARMA模型、AR模型、MA模型方程的理解推导2、三种模型在Eviews如何操作3、三种模型对应的Eviews结果如何书写最近看书才发现之前用Eviews操作时间序列模型的时候，在操作和模型结果方程的表达上有不少问题，今天小编就这些问题做一个分析和总结。1、针对问题1的回答需要知道的是，我们建立的时间序列模型，是在各类模型中都已剔除了所有确定性成分，即不含有均值项、时...
2020-04-01 22:03:16
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原创 动态面板数据模型及Eviews实现
模型介绍动态面板数据模型，即面板数据模型的解释项 中纳入 被解释变量 的滞后项，以反映动态滞后效应。参数估计方法GMM广义矩估计数据准备1998-2017年中国30个省数据因变量：afdi自变量：age open laborEviews实现！数据录入方式与面板模型数据录入方式不同1、file-new-workfile2、右键-new object-series-因变量...
2020-02-07 17:25:04
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原创 第11届CDA考试
河北没考点，在太原考的。考的1级。官方发布的模拟题和考试题型不太一样。官网模拟题全是选择题60单选40多选。考试考的50道单选，15道多选，10道业务分析题。考的都比较零散，但是他给的资料挺有用的。其实只要一本统计学书和SQL这两本就够了。但是，考CDA的人也太少了叭。我那个考点一共就10个人参加1级考试，除了我一个学生，剩下都是工作了的人。所以这个证到底有啥用…好多都是别的专业的人来考，我...
2019-12-28 11:14:31
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原创 平滑技术之简单移动平均和季节调整及Eviews实现
时间序列构成因素的组合模型乘法模型: Y = T · S · C · I加法模型: Y = T + S + C + IT：长期趋势S：季节变动C：循环变动I：不规则变动乘法模型假定四个成分对现象发展的影响是相互的。长期趋势成分取与时间序列原始指标值Y相同计量单位的绝对量，以长期趋势为基础，其余成分均以比率表示。加法模型假定四个因素的影响是独立的，每个成分均以时间序列原始指标数值Y相...
2019-10-07 21:03:16
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原创 R语言基础之第四部分 : 排序
R语言基础之第一部分：5种数据对象类型R语言基础之第二部分：操纵数据/取子集R语言基础之第三部分：重要函数apply族函数的使用R语言基础之第四部分 : 排序R语言基础之第五部分 : 总结数据信息R语言基础之第六部分：分类ddply /aggregate/ split/ by...
2019-08-30 15:38:50
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原创 R语言基础之第一部分：5种数据对象类型
R语言基础之第一部分：5种数据对象类型R语言基础之第二部分：操纵数据/取子集R语言基础之第三部分：重要函数apply族函数的使用R语言基础之第四部分 : 排序R语言基础之第五部分 : 总结数据信息R语言基础之第六部分：分类ddply /aggregate/ split/ by...
2019-08-30 15:37:51
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原创 R语言基础之第二部分 :操纵数据/取子集
R语言基础之第一部分：5种数据对象类型R语言基础之第二部分：操纵数据/取子集R语言基础之第三部分：重要函数apply族函数的使用R语言基础之第四部分 : 排序R语言基础之第五部分 : 总结数据信息R语言基础之第六部分：分类ddply /aggregate/ split/ by...
2019-08-30 15:33:34
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原创 R语言基础之第五部分 : 总结数据信息
R语言基础之第一部分：5种数据对象类型R语言基础之第二部分：操纵数据/取子集R语言基础之第三部分：重要函数apply族函数的使用R语言基础之第四部分 : 排序R语言基础之第五部分 : 总结数据信息R语言基础之第六部分：分类ddply /aggregate/ split/ by...
2019-08-30 15:24:31
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原创 R语言基础之第三部分：重要函数apply族函数的使用
欢迎跳转链接阅读~R语言基础之第一部分：5种数据对象类型R语言基础之第二部分：操纵数据/取子集R语言基础之第三部分：重要函数apply族函数的使用R语言基础之第四部分 : 排序R语言基础之第五部分 : 总结数据信息...
2019-08-25 23:26:02
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原创 R语言：遍历文件&多元回归&股票数据
今天要呈现的是：对2014年1月2日到2018年12月28日，5只股票进行多元回归分析。因变量：个股当日日收益率，自变量：前两日市场收益率，前1日市场收益率，当日日市场收益率，未来1日日收益率，未来2日日收益率。数据比较妖艳儿：从数据看，有这么几个特点：股票数据是面板数据；收益率不是直接给的；能否遍历所有股票同时进行多元回归分析；R语言：遍历文件&多元回归&股票...
2019-06-17 00:22:20
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原创 揭秘：最大方差旋转法数学公式推导
今天也是准备因子分析的一天，今天主要解决的问题是——目标函数：最大方差旋转法是如何用公式表示的。背景：为什么需要因子旋转？解释：如何用数学公式解释最大方差旋转详情请点击：揭秘：最大方差旋转法数学公式推导...
2019-06-10 13:16:39
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原创 Eviews面板数据之数据写入和常用面板回归模型案例实战
Eviews写入面板数据①Eviews写入面板数据①Eviews写入面板数据②Eviews写入面板数据②Eviews常用面板回归模型案例实战Eviews常用面板回归模型案例实战
2019-06-09 22:53:44
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原创 揭秘：SPSS同一个表‘解释的总方差’可以同时解释主成分分析的方差贡献和因子分析的方差贡献
揭秘：SPSS同一个表‘解释的总方差’可以同时解释主成分分析的方差贡献和因子分析的方差贡献又是一个轮到自己讲课的难过周，主题是因子分析和主成分分析，刚好可以对比二者的差别。然后就被一个细节困住了：为什么同一个解释的总方差表可以解释因子分析的因子方差贡献率又可以解释主成分分析的主成分方差贡献率？解释见链接又是一个轮到自己讲课的难过周，主题是因子分析和主成分分析，刚好可以对比二者的差别。然后就被一...
2019-06-09 22:46:45
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缺失值按na处理.wf1
2020-12-10
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