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共 28 个算法 · 已配置资料 27 个

类目全部评价与决策分析预测与时间序列数学统计与计量金融机器学习（监督学习）聚类与降维（无监督）深度学习与时序网络自然语言处理（NLP）异常检测优化与多目标（智能优化）灰色系统与模糊理论可解释性与 AutoML 工具类(可视化,公式识别)及工具箱计算机CV类

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No.056 资料已配置

RobustRegression-鲁棒回归

用于鲁棒回归，降低异常值和高影响点对回归估计的干扰，适合含离群观测的数据。

Word · 56-RobustRegression-鲁棒回归-20260801-062912.docx PDF · 56-RobustRegression-鲁棒回归-20260801-062912.pdf

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No.057 资料已配置

用于合成控制法（SCM），通过多个对照单位构造合成对照，评估政策或事件对单个处理对象的影响。

Word · 57-SCM-合成控制法（Synthetic Control）-20260801-065122.docx PDF · 57-SCM-合成控制法（Synthetic Control）-20260801-065122.pdf

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No.059 资料已配置

用于计算 VaR 与 CVaR 风险指标，衡量给定置信水平下的潜在损失及尾部平均损失。

Word · 59-VaR_CVaR-VaR和CVaR风险-20260801-062924.docx PDF · 59-VaR_CVaR-VaR和CVaR风险-20260801-062924.pdf

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No.060 资料已配置

用于建立向量自回归（VAR）模型，分析多个时间序列之间的动态影响、滞后关系和联合预测。

Word · 60-VAR-向量自回归（VAR）-20260801-062932.docx PDF · 60-VAR-向量自回归（VAR）-20260801-062932.pdf

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No.061 资料已配置

用于建立向量误差修正模型（VECM），分析存在协整关系的多变量时间序列的短期波动与长期均衡。

Word · 61-VECM-协整向量误差修正（VECM）-20260801-063946.docx PDF · 61-VECM-协整向量误差修正（VECM）-20260801-063946.pdf

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No.160 资料已配置

用于采用Copula 异常识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。

Word · 160-COPOD-Copula 异常-20260801-061121.docx PDF · 160-COPOD-Copula 异常-20260801-061121.pdf

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No.161 资料已配置

用于采用椭圆包络、鲁棒协方差识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。

Word · 161-EllipticEnvelope-椭圆包络、鲁棒协方差-20260801-061125.docx PDF · 161-EllipticEnvelope-椭圆包络、鲁棒协方差-20260801-061125.pdf

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No.164 资料已配置

用于采用核密度异常识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。

Word · 164-KDE_OD-核密度异常-20260801-061135.docx PDF · 164-KDE_OD-核密度异常-20260801-061135.pdf

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