一、什么是典型相关分析通常情况下，为了研究两组变量{X=(x1,x2,⋯ ,xp)Y=(y1,y2,⋯ ,yq)\left\{ \begin{array}{l}X=\left( x_1,x_2,\cdots ,x_p \right)\\\\Y=\left( y_1,y_2,\cdots ,y_q \right)\\\end{array} \right.⎩⎨⎧​X=(x1​,...

转载自：https://blog.csdn.net/weixin_43266960/article/details/99624729第一阶段——传统DEA模型数据包络分析方法（Data Envelnt Analysis，简称DEA）是管理科学、系统工程和运筹学等领域最为常见的一种非参数前沿效率分析方法，它不需要设定生产函数的具体形式,能够处理多输入多输出系统,是一种要素投入与产出之间的相对效率评价

集对分析是在一定的问题背景下，对集对中2个集合的确定性与不确定性以及确定性与不确定性的相互作用所进行的一种系统和数学分析。通常包括对集对中2个集合的特性、关系、结构、状态、趋势、以及相互联系模式所进行的分析；这种分析一般通过建立所论2个集合的联系数进行，有时也可以不借助联系数进行分析。...

最近写论文建模时，需要用到eviews软件。以前学过，但是基本忘了，前来做个记录。创建工作文件在命令输入窗口键入命令Create 时间频率类型 起始期 终止期例如创建一个1990年到2004年的时间数据工作文件，则需键入命令：CREATE A 1990 2004创建一个1990年1月到2004年12月的时间数据工作文件，则需键入命令：CREATE M 1990：1 2004：12序列的创建Seri

1 聚类分析聚类分析这种多元统计分析方法，用于定量分析指标或样品的分类问题。在一个数据样本中，不同的样本具有各方面的差异，如果目标是对其进行分组，可根据一批样品的多个观测指标，找出用于度量变量之间相似程度的统计量，并在此基础上利用聚类分析进行分组，使同一组中的样本的特征具有较大相似性，不同组间的样本差异较大2 因子分析因子分析法是一种多变量统计分析方法，是以所观察变量的内在相关性为研究基础，将这些

不同的定性预测模型方法或定量预测模型方法各有其优点和缺点，它们之间并不是相互排斥的，而是相互联系、相互补充的。由于每种预测方法利用的数据信息不尽相同，不同的预测方法从不同的角度挖掘各方面有用的信息。在预测的过程中，如果想当然的认为某个单项预测方法的预测误差较大，随之把该种预测方法弃之不用，就可能造成部分有用的信息丢失，使预测精度受到影响。组合模型即是将多个模型的结果进行组合，从而充分利用各个模型的

学习笔记来源：Python文本挖掘视频教程补充文献：从离散到分布，盘点常见的文本表示方法文本向量化（理论篇）文章目录1 文档信息的向量化1.1 文档信息的离散表示1.1.1 One-Hot独热编码表示法1.1.2 词袋模型Bag of Words（BOW)1.1.3 生成 文档词条矩阵1.1.3.1 用sklearn库实现1.1.4 从词袋模型到N-gram（离散表示）1.2 文档信息的分布式表示

缺失值的分类按照数据缺失机制可分为：可忽略的缺失完全随机缺失，所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关，也与未观察到的数据无关随机缺失，假设缺失数据发生的概率与所观察到的变量是有关的，而与未观察到的数据的特征是无关的。不可忽略的缺失或非随机缺失，如果不完全变量中数据的缺失既依赖于完全变量又依赖于不完全变量本身，这种缺失即为不可忽略的缺失。缺失值的处理不处理删除存在缺失值的样本（或特征）缺失值插

一、灰色系统理论灰色是外延明确，內延不明确1.1 基本概念信息完全已知——白信息完全未知——黑部分信息明确，部分信息不明确——灰1982年，中国学者邓聚龙教授创立灰色系统理论，是一种研究少数据，贫信息不确定性问题的新方法。该理论以“部分信息已知，部分信息未知”的“少数据”，“贫信息”不确定性系统为研究对象，主要通过对“部分”已知信息的挖掘，提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和

2017年微软公司提出了LightGBM算法（Light Gradient Boosting Machine），该算法也是基于GBDT算法的改进，，但相较于GBDT、XGBoost算法，LightGBM算法有效地解决了处理海量数据的问题，在实际应用中取得出色的效果。