相关文章
这篇应该是pandas最详细的用法了！没有之一！
介绍
在Python中，pandas是基于numpy数组构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，而numpy更适合处理统一的数值数组数据。 使用下面格式约定，引入pandas包：import pandas as pd
pandas有两个主要数据结构：Series 和…
Machine-Learning-for-Algorithmic-Trading-Second-Edition/ Create_datasets feature_engineering
本文作者：何百圣 哈尔滨工业大学（威海） 经济管理学院 数量金融方向
MLAT系列文章为校内课程作业，以blog的形式记录作业。笔者的课程任务是12gradient_boosting，本篇的Create datasets和Feature_engineering属于数据…
应用时间序列分析清华大学出版社电子版_重复测量纵向追踪数据——时间序列分析 Ramp;Mplus 的应用...
1. Intensive longitudinal data 现在由于智能手机等一系列设备的应用，极大的方便了研究者收集数据，可以不断追踪被试数天，数月甚至数十年，这样的数据通常就属于intensive longitudinal data (ILD)。如下图所示，ILD常见的形式来源有日记法，经验取样法，生态瞬时测量等，越…
matlab likelihood,Matlab做空间面板模型log-likelihood为NAN怎么办
初学者，程序完全照抄，求大神纠错 ,SAR固定效应是程序包弄的不知道哪里出了问题。。。 load pc.mat pc; load wl.mat wl; load pc1.mat pc1; T6; N30; Wnormw(wl); ypc1(:,[1]); xpc(:,[1:7]); xconstantones(N*T,1); [nobs K]size(x); % ols estimation …
这份风控最重要的核心报表一定要学会
新冠肺炎疫情笼罩下的2020年，小微企业所受冲击较大。政策要求大行加强对小微企业的金融支持，并鼓励对符合要求的贷款进行延期还本付息安排。 从增速来看，五家大行都达到了2020年要增长40%以上的政策要求。比如，工行普惠型小微贷款…
多元时间序列特征工程的指南
使用Python根据汇总统计信息添加新特性，本文将告诉你如何计算几个时间序列中的滚动统计信息。将这些信息添加到解释变量中通常会获得更好的预测性能。
简介
自回归
多变量时间序列包含两个或多个变量，研究这些数据集的目的是预测一个或多个变量&#…
Mplus—随机截距交叉滞后模型（RI-CLPM）语法
目录
Basic RI-CLPM
语法1
语法2 Basic RI-CLPM
说到RI-CLPM，通常是指将观察分数分为个体间水平和个体内水平，即在显变量层面上进行分析。 The random intercept cross-lagged panel model (RI-CLPM) as proposed by Hamaker, Kuiper and Grasman (2…
结构方程模型（SEM）高阶应用系列
结构方程模型（Structural Equation Modeling）是分析多变量间因果关系的利器，在众多学科领域具有巨大应用潜力。我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量…
基于随机森林法的预测类型问题
本文选取的是2022年五一杯数学建模b题，一道预测问题，通过可视化方法对数据进行绘制，选用随机森林模型进行预测。（只做前三问）
题目如下： 第一问第二问代码段：
import pandas as pd
from panda…
)
风控中英文术语手册(银行_消费金融信贷业务)
1、风控系统篇
1.Blaze
blaze是FICO公司产品，用于规则管理，是模型ABC卡开发的前身。信贷公司开始放贷时，数据量少，申请用户少，难以建立模型。因此前期一般会用到专家经验判断好坏客户，然后通过风控决策管…
--时间序列特征)
特征工程(V)--时间序列特征
有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。
特征工程是数据分析…
Machine Learning with Python Cookbook 学习笔记 第7章
Chapter 7. Handling Dates and Times
前言
本笔记是针对人工智能典型算法的课程中Machine Learning with Python Cookbook的学习笔记学习的实战代码都放在代码压缩包中实战代码的运行环境是python3.9 numpy 1.23.1 **anaconda 4.12.0 **上一章：(92条消息) Machin…
tigramite教程（一）解释与假定或发现的因果模型相关的关联
文章目录 0、生成一些具有同时依赖关系的示例过程1、估计（马尔可夫等价类的）因果图2、如果马尔可夫等价类有多个成员（存在未定向的边），选择类的一个成员，这可以自动完成3、对从图中提取的因果父节点进行线性…
【python量化】如何分析两段时间序列之间的相关性
作者：Andrew Chung 公众号：WealthQuant 链接： https://www.zhihu.com/question/23525783/answer/956912446 已获得作者授权转载 量化两个时间序列之间的相关性可以从很多方向着手, 下面说说我的总结仅供参考(Python). 基于你的信号类型&#…
Mplus—多指标随机截距交叉滞后模型（Multiple Indicator Random Intercept Cross-Lagged Panel Model, MI RI-CLPM）
目录
简介
Mplus语法参考
1. ResearchGate-Ellen Hamaker-How to run a multiple indicator RI-CLPM in Mplus
2. ResearchGate-Ellen Hamaker-Mplus files for the MI RI-CLPM
3. Ext. 3: multiple indicator
Mplus语法
1. 形态等值（Configural Invariance&…
Jet-Lagged Engine 开源项目安装与使用指南
Jet-Lagged Engine 开源项目安装与使用指南 jle Jet-Lagged Engine is a work-in-progress C/Lua game engine supporting Windows, Linux, Mac and browsers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jl/jle
Jet-Lagged Engine 是一个基于 C 和 Lua 的游戏引擎&…
Jet-Lagged Engine 开源项目教程
Jet-Lagged Engine 开源项目教程 jle Jet-Lagged Engine is a work-in-progress C/Lua game engine supporting Windows, Linux, Mac and browsers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jl/jle
1. 项目介绍
Jet-Lagged Engine（简称 JLE）是…
Mplus—随机截距交叉滞后模型（Random Intercepts Cross-Lagged Panel Model, RI-CLPM）
交叉滞后面板模型（Cross-Lagged Panel Model, CLPM） 说到随机截距交叉滞后模型（Random Intercepts Cross-Lagged Panel Model, RI-CLPM），就不得不提及交叉滞后模型（Cross-Lagged Panel Model, CLPM…
交叉滞后面板分析（Cross-Lagged Panel Analysis, CLPA）
交叉滞后面板分析（Cross-Lagged Panel Analysis, CLPA）是一种统计方法，它在面板数据分析中用来研究变量之间的动态关系。这种分析方法特别适用于研究时间序列数据和横截面数据的结合体，即面板数据，其中数据集包含了多个…
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