滑坡风险

贝加莫大学工程学院针对贝加莫省开发了一种简化的GIS方法，用于滑坡风险评估。该方法易于理解、快速、不严谨，但可靠性好。研究计划进一步完善风险模型，并尝试更严格的方法以优化成果。

给定协方差矩阵和权重向量，函数将返回每个资产的 Shapley 风险分解值。此外，还会计算 Euler 风险分解值以作对比。

使用 SAS 语言从头到尾详细介绍评分卡开发与实施，附带 SAS 宏代码示例。

计算风险价值 (VaR) 的方法 本部分探讨几种计算风险价值 (VaR) 的常用方法： 数据可视化与标准化: 在进行 VaR 计算之前，对数据进行可视化分析和标准化处理至关重要。数据可视化帮助识别数据特征和潜在风险，而标准化则确保不同风险因素对 VaR 计算的影响一致。 历史模拟法: 历史模拟法是一种非参数方法，直接利用历史数据模拟未来的收益率分布。通过对历史收益率进行排序，可以得到不同置信水平下的 VaR 值。 基于随机收益率序列的蒙特卡罗风险价值计算: 蒙特卡罗模拟是一种强大的工具，可以模拟各种复杂的风险场景。通过生成大量的随机收益率序列，可以估计投资组合在不同情景下的潜

利用 MATLAB 开发的高级金融模型，深入了解期权定价中的风险中性密度。

针对中小型滑坡灾害的特点，比较了各种稳定性评估方法的优缺点，得出工程类比法更加适用于当前中小型滑坡灾害隐患点状态的评估现状。创新性地将一种多元统计分析的判别函数法应用到滑坡灾害隐患点的状态评估中，建立了一种基于历史资料的工程类比方法。 首先，确定了影响中小型滑坡灾害的主要因素，并根据历史数据分析了各影响因素指标与滑坡稳定性之间的相关性。随后，将稳定性作为多维统计变量，投影至一维直线，尽可能区分不同稳定性类别的投影点。接着，通过距离判别法建立了判别准则，并选取重庆市武隆地区为例进行实际评估，验证了方法的准确性及适用性。

滑坡灾害的地质背景+SPSS 统计，听起来学术味重对吧？其实内容还蛮实用，尤其是你想搞明白多灾种叠加下的影响评估。像这篇研究就挺下功夫的，地质调查结合定量，信息量还挺大。SPSS 的使用还蛮系统的，采用性统计和卡方检验来验证变量独立性。如果你平时做项目涉及到灾害、地理、城市规划那类的，这种研究方法可以直接借鉴。数据思路比较清晰，调查问卷+访谈+文献调研这一套搞下来，结果也比较可信。文中提到的高度风化的橄榄石辉长岩作为诱发滑坡的关键地质条件，挺值得注意的，是搞地质或灾害模拟的朋友，可以结合自己的区域看看是不是类似结构。推荐你顺手看下几个相关资源：SPSS 统计基础，如果你对统计还不熟，先从这个入

临床预测模型里的竞争风险模型，是那种看着有点吓人但其实上手挺快的工具。练习数据也好了，直接可以动手试试。你要做生存、风险建模啥的，这模型就蛮合适。尤其那种存在多个“结局”的情况，比如病人会因为不同原因住院，搞清楚谁的影响大，靠它就挺稳。 数据过程中，经常不是只看一个结果，比如一个病人肿瘤复发也死于其他原因，这时候竞争风险模型就派上用场了。它比传统 Cox 模型更细致，能帮你判断不同风险事件的影响力。用起来不复杂，关键是搞清楚哪个事件算“终点”。 如果你想再深入一点，推荐几个关联内容：像R 语言的可视化优化，这篇讲得比较通俗，还有NRI 评估方法，可以帮你判断模型预测效果是不是真有提升。类似项目

该系统运用数据挖掘技术，通过对海量数据进行分析，构建商户风险评分模型，帮助金融机构识别和评估商户风险，提升风控效率。

SPSS（统计产品与服务解决方案）是一款广泛应用于社会科学、医学研究和市场调查等领域的强大统计分析软件。聚焦于分析中国青少年的健康风险行为，通过数据挖掘和分析揭示青少年可能面临的健康问题和行为模式。我们从收集青少年的基本信息、健康习惯和家庭背景开始，保证数据的完整性和准确性。接着，利用SPSS进行描述性统计、交叉表分析、相关性和回归分析，以及聚类和因子分析等方法，深入探讨影响青少年健康行为的关键因素。最终，为政策制定者和教育工作者提供科学依据，以制定有效的预防和干预策略。