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2019.08.06
GAUSS
拔靴法 (bootstrap) 是一種常用的重複抽樣方法，涉及採用替換隨機樣本，來量化特定估計量或統計量的不確定性。本文使用資料 1988-2017年 S&P 500指數與10年期美國長期公債的年報酬率，應用拔靴法於50%股票和50%債券的投資組合的累積資產報酬率。
2019.08.06
EViews
EViews 11 引進幾種新的無母數方法；其中一個功能是估計函數係數模型。本文簡要地介紹無母數估計的一些最重要的理論原理與實務概述，並使用 EViews 進行說明。
2019.07.04
Stata
Stata 16 為研究人員提供了許多新功能，其中包含：以 Lasso 為基礎的機器學習、可重製的報表、統合分析 (Meta-analysis)、選擇模型、與 Python 整合、貝氏分析新增功能、匯入 SAS and SPSS 資料、載入多個資料集到記憶體、非線性 DSGE模型、Do-file編輯器新增自動完成功能…等。
2019.07.04
Altair®RapidMiner®
剛進入機器學習的領域，許多人都會遇到的問題就是要用哪個模型？其實無論您在哪個產業、有多少資料，這個問題都沒有標準答案。要做好機器學習，求知若渴的您與一顆實驗的精神是缺一不可，Rapidminer 創辦人Dr. Ingo Mierswa 提供一個套路，讓初入廬山的各位能有個方向能參考，一起找到屬於您的模型。
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