生存时间分析简单生死过程的存活时间-MATLAB开发

Matlab开发：GPS时间转换为UTC（GMT）时间。gps2utc函数将GPS时间标签转换为以闰秒为单位的UTC（GMT）时间。

SPSS11 的高级统计教程，内容还挺全的，主要围绕生存、回归和时间序列这三个常见但容易踩坑的板块讲得比较细。每一块配的都是 PDF 或 RAR 资源，手把手教你用 SPSS11 搞定各种复杂，像是Cox 回归、多元线性模型、ARIMA 预测这些，用得上的都涵盖到了。生存那部分挺有意思，适合做医疗、金融、生物数据的。你会学到像Kaplan-Meier、Cox 模型这些生存时间的关键技能，文档是《29 生存 c.pdf》，讲得不枯燥，实际场景举得也多。回归是最常用的工具之一，《16 线性模型 1c.pdf》和《21 回归 2c.pdf》里基本把主流方法都过了一遍，像是逐步回归、岭回归这类 SPS

时间序列数据分析的Matlab实现代码。

从一个空网格开始，玩家轮流在两个未连接的相邻交叉点之间添加一条水平或垂直线。完成1×1盒子的第四面的玩家获得一分，然后再转一圈。该游戏可以由2到7位玩家玩，并由鼠标控制。名称输入是可选的，并且可以更改网格的大小。您可以选择已经单击外线。

使用克多项式方法的等长 Savitzky-Golay 滤波器，有效优化 matlab 开发中的滤波时间。

MATLAB开发中，通过图形时间线展示分析数据是一种交互式的方式，可以清晰地显示函数调用的时间和持续时间。使用内置的MATLAB分析器，可以轻松查看特定会话的函数标签和时间线条。用户可以通过滑块交互地调整显示函数详细程度，从而更好地理解程序执行过程。

使用Matlab进行加速故障时间模型的开发。适用于需要进行右侧和/或左侧审查的加速故障时间模型。

进行各种时间序列分析操作的Matlab开发项目，利用Yahoo金融数据执行详尽的时间周期分析。

SAS 的时间序列，属于那种你用过一次就觉得“哦，原来可以这么干”的工具。它其实不难理解，就是把一堆按时间排的数拿来，去预测下一步要干嘛。挺适合做销量预测、网站访问量这类事儿。基本原理也不复杂。SAS 的套路是：先看趋势，再看波动，再加点统计方法，比如加权平均。简单来说，就是过去数据给多点权重，新数据靠后点，但整体来说，模型还蛮好调的。你可以试试XGBoost和LSTM来做时间序列预测，前者更偏向结构化数据，后者适合更复杂的时间依赖。比如你想预测明天的电量需求，用 LSTM 就挺合适。还有一些不错的参考资料我也整理出来了，像ForecastXGB的结合方式，还有用MATLAB实现的 CNN-B