经济数据

模块化设计的hesim，专门搞卫生经济建模，结构清晰，逻辑分明。R 语言为底子，加上Rcpp和data.table加持，跑大规模模拟也挺稳，响应也快。 队列建模、状态转换、PSA、患者异质性这些它都能搞定，不管你是走Markov模型路线，还是玩点儿更自由的 CTSTM，它都接得住。模型定义灵活，想通过表达式设也行，直接扔统计模型进去也行，省了不少麻烦。 而且支持概率敏感性（PSA），建模过程也贴心，参数不确定性可以直接用采样或者分布方式传播。不光稳，还能考虑现实中的患者差异，模拟出的数据也更贴地气。 最适合搞卫生经济评估的朋友，是做成本-效益的。如果你用 R 做建模，又在琢磨多状态模型或半马尔

这份数据收录了2017年国民经济行业分类的详细信息，涵盖了1967条记录。用户可以直接在MySQL数据库中运行此SQL文件，如果不使用MySQL，也可选择从我的主页下载Excel文件导入。

中国经济普查的数据挖掘方法研究.nh 的内容挺实在，尤其适合想深入了解国内宏观经济数据挖掘套路的朋友。嗯，像一些用建模型、用跑统计的场景，都有具体案例配合，理论和实操结合得还不错。 智能算法的数据挖掘思路比较系统，尤其是对经济预测的部分，结合了实际的普查数据，适合拿来试验一下自己的机器学习技能。用MATLAB跑优化、用Julia写量化模型也都提到了，蛮全的。 里面的案例不少，比如 2017 年各行业的数据、各省数字经济指标这些，都能直接作为训练集用，懒得清洗数据的你应该会喜欢，响应也快，数据格式也比较友好。 建议你要是刚接触经济统计，可以先看看那篇，配套资源挺多，跑起来也不麻烦。如果你对数据库

在MATLAB中，采用粒子群算法（PSO）和嵌套粒子群算法（Nested PSO）对经济调度进行了优化。代码结构清晰，注释详细。

经济数据在数据挖掘算法中的应用至关重要，并衍生出许多实际应用。基于当前国际宏观经济指标，构建了数据仓库模型，并阐述其结构和实现特点。利用 SQL Server 2005 数据仓库和数据挖掘解决方案对经济数据进行分析，详细介绍了系统结构和算法实现。最后，探讨了数据挖掘应用的未来发展趋势及其在经济领域的 关键技术。

根据GB/T 4754-2011标准，详细整理了国民经济行业分类的树形结构，包含了Excel源文件，便于行业数据管理和分析。

SAS系统在经济统计分析中广泛应用于数据管理、统计建模、数据可视化等方面，为经济学家和研究人员提供高效的数据分析工具。

Eviews 6.0 是一款广泛应用于经济学、金融学和统计学等领域的专业软件，以其强大的数据处理能力和直观的用户界面而备受青睐。Eviews 全称为 \"Estimation Views\"，核心功能在于时间序列数据分析。以下是关于 Eviews 6.0 的一些关键知识点： 1. 时间序列分析 Eviews 支持对按时间顺序排列的数据进行处理，提供了趋势分析、季节性调整、移动平均和滤波等工具。 2. 回归模型 Eviews 提供多种回归分析工具，如多元线性回归、非线性回归、面板数据模型、时间序列自回归模型 (ARIMA)、向量误差修正模型 (VECM) 等，适用于宏观经济政策研究和金融市场预测

量化经济建模讲义这份由 Thomas J. Sargent 和 John Stachurski 设计编写的讲义， 使用 Python 和 Julia 语言， 深入讲解了量化经济建模。

随着计算工具的进步，MATLAB正日益成为经济分析中不可或缺的工具。