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No.019

多模型-分位数回归与区间预测系统

集成分位数回归与区间预测方法，用于分析不同条件分位上的变量关系并估计预测区间，适合存在异方差或不确定性的预测任务。

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No.033

线性判别和二次判别（LDA和QDA）

用于使用线性判别和二次判别（LDA和QDA）完成回归或分类建模，可辅助进行模型训练、预测和效果评估，适合具有明确目标变量的结构化数据分析；具体参数与输出以软件界面为准。

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No.037

线性回归分析OLS(非机器学习）

用于建立普通最小二乘（OLS）线性回归模型，分析因变量与一个或多个自变量之间的线性关系，并辅助查看系数、显著性和拟合结果。

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No.038

ARIMA-自回归差分移动平均模型

用于建立 ARIMA 时间序列模型，通过自回归、差分和移动平均结构刻画序列变化，适合具有趋势或自相关特征的单变量预测。

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No.039

BayesianRidge-贝叶斯岭回归

用于建立贝叶斯岭回归模型，在岭正则化基础上估计参数不确定性，适合存在共线性或希望获得稳定回归结果的数据。

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No.040

Copula-连接函数

用于使用 Copula 连接函数描述多个变量之间的依赖结构，适合相关性分析、联合分布建模和风险研究。

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No.041

DID-双重差分

用于开展双重差分（DID）分析，通过处理组与对照组在政策前后的变化差异评估政策或事件影响。

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No.042

ElasticNet-弹性网

用于建立 Elastic Net 弹性网回归，结合 L1 与 L2 正则化进行变量筛选和稳定估计，适合高维或共线性数据。

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No.043

ETS-指数平滑

用于使用指数平滑（ETS）方法分解并预测时间序列中的误差、趋势和季节成分。

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