然而，在生物科学、科学计算等领域，由于这些领域的计算范式和特性，许多机构和企业仍倾向于使用本地部署的智能算力，其云化部署比例相对较低，大致在10%至20%之间。Gartner：路线图：制定高效的云战略-制定战略，充分发挥云计算优势... 报告2023-03-10。华为云：融通创新公共服务平台发展研究报告-中小企业数字化转型的能力中心... 报告2024-04-02。头豹：2023年中国医院云服务行

参考原文：http://tecdat.cn/?p=4525在很多情况下，我们需要在外部环境中直接调用软件来执行某个脚本，而不需要进入软件的交互界面，这样被称为非交互方式，通过这种方式可以方便快捷地执行脚本语句达到输出结果的目的。r软件也不例外，外部调用有很多方法，其中一种被称为 Batch Processing的方法，可以通过windows或者linux中的CMD运行脚本然后将结果传送输...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24121原文出处：拓端数据部落公众号此示例说明如何使用从传感器获得的数据分析共享单车交通模式，来预处理带时间戳的数据。数据来自传感器。此示例展示了如何执行各种数据清理、调整和预处理任务，例如删除缺失值和同步具有不同时间步长的时间戳数据。此外，突出显示数据探索，包括使用timetable数据容器的可视化和分组计算：探索日常自行车交通将自行车交通与当

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23934原文出处：拓端数据部落公众号引言在本文中，我们将尝试为苹果公司的日收益率寻找一个合适的 GARCH 模型。波动率建模需要两个主要步骤。指定一个均值方程（例如 ARMA，AR，MA，ARIMA 等）。建立一个波动率方程（例如 GARCH, ARCH，这些方程是由 Robert Engle 首先开发的）。要做(1)，你需要利用著名的Box-J

原文链接:http://tecdat.cn/?p=5919在本文中，我将介绍ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。使用后移运算符计算滞后差分我们可以使用backshift运算符来执行计算。例如，后轴运算符可用于计算的时间序列值的滞后差异ÿy经由yi−Bk(yi),∀i∈k+1,…,tyi−Bk(yi)......

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,建立具体的模型,需解决如下三个问题模型的具体形式、时序变量的滞后期以及随机扰动项的结构。μ是yt的均值；ψ是系数，决定了时间序列的线性动态结构，也被称为权重，其中ψ0=1；{εt}为高斯白噪声序列，它表示时间

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23717Logistic回归，也称为Logit模型，用于对二元结果变量进行建模。在Logit模型中，结果的对数概率被建模为预测变量的线性组合。例子例1. 假设我们对影响一个政治候选人是否赢得选举的因素感兴趣。结果（因）变量是二元的（0/1）；赢或输。我们感兴趣的预测变量是花在竞选上的钱，花在竞选上的时间，以及候选人是否是现任者。例2. 一个研究者

零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此， zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型。零膨胀泊松回归示例示例 。州立野生动物生物学家想要模拟州立公园的渔民捕获了多少鱼。游客会被问到他们逗留了多长时间，团队中有多少人，团队中是否有儿童以及捕获了多少鱼。一些游客不

本文开发和应用用于生物序列分析的隐马尔可夫模型和HMM。它包含多个和成对序列比对、模型构建和参数优化、文件导入/导出、实现条件序列概率的前向、后向和 Viterbi 算法、基于树的序列加权和序列模拟的功能。隐马尔可夫模型 (HMM) 是计算生物学中许多最重要任务的基础，包括多序列比对、基因组注释以及越来越多的序列数据库搜索。最初是为语音识别算法开发的，由于计算能力的进步使得完全概率分析代替启发式近