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[2025-09-17 23:19:44] [email protected]: 【整理】美國可能有停滯性通貨膨脹的證據三、失業率⭐截至2025年6月時出現水平的短期趨勢線⭐7月數據加入後，趨勢微幅上升⭐8月數據加入後，趨勢繼續上升2025年2月到6月，月均0%2025年2月到7月，月均上升0.006%2025年2月到8月，月均上升0.0179%@academicchatter @ida #經濟 #財經 #美國 #失業 #停滯性通貨膨脹 #useconomy #unemployment #usstagflation #MathAI #economy

[2025-09-17 23:09:45] [email protected]: 【整理】美國可能有停滯性通貨膨脹的證據二、PCE物價指數年增率(經季節調整)⭐週期循環⭐近兩條短期趨勢線的低點出現右邊比左邊高完整：https://sites.google.com/view/usinflation/PCE@academicchatter @ida #經濟 #財經 #美國 #通貨膨脹 #停滯性通貨膨脹 #useconomy #usinflation #usstagflation #MathAI #economy

[2025-09-17 23:05:47] [email protected]: 【整理】美國可能有停滯性通貨膨脹的證據一、CPI年增率(未經季節調整)從2024年12月開始的短期趨勢，下降速度持續趨緩。直到8月數據公布，短期趨勢趨於水平線。@academicchatter @ida #經濟 #財經 #美國 #通貨膨脹 #停滯性通貨膨脹 #useconomy #usinflation #usstagflation #MathAI #economy

[2025-09-16 12:09:36] [email protected]: 本來沒想做美國核心通貨膨脹率的數據。但一直看到川普說美國沒有通貨膨脹問題。那麼剔除波動較大的食品和能源價格後，更能反映通膨的真實趨勢的核心通貨膨脹率到底告訴我們什麼事情呢？從數據的短期趨勢可以看到最右邊的那條紅色線。是的！是條明確的上升趨勢線了。⭐從哪個時間點開始呢？答案是2025年3月。從事後諸葛觀點來看，為什麼會是2025年3月呢？因為美國四月開始宣布關稅提高政策，之後開始實施。而消費者物價指數衡量的產品種類多數都受到影響，因此，可以明顯看到美國關稅政策開始到正在實施的期間，通貨膨脹率的趨勢情況。⭐持續多久了？3月到8月，已經持續6個月囉！你說美國有沒有發生通貨膨脹呢？本週聯準會宣布降息，後面通貨膨脹會怎樣呢？繼續長期追蹤😁@ida @academicchatter #經濟 #財經 #美國 #通貨膨脹 #AI #MathAI #USA #usinflation #inflation #economywatch

[2025-09-10 16:58:50] [email protected]: 美國通貨膨脹率(CPI年增率)從1948年1月到2025年7月的數據建模。左上：直方圖這是一般對數據分布的表現方式，但這樣的表現方式並沒有告訴我們任何有關機率模型的數學式。右上：以分11組的美國通貨膨脹率組中點和對應的相對次數，進行AI數據分析的AI-based piecewise linear regression建模，得到兩條數學式。整體的準確率達0.83%。左下：分更多組的美國通貨膨脹率組中點和對應的相對次數。精準建模後，產生31條直線方程式。整體的準確率達0.94%。右下：運用改良式適合度檢定，為美國通貨膨脹率從45種機率分布中測定最小卡方值的分布。這個Gumbel結果並無P值小於0.05。再根據Gumbel分布的第一個參數為條件，模擬生成美國通貨膨脹率的分布情況。@academicchatter @econometrics @ida #AI #economywatch #economy #inflation #CPI #USA #datamining #datascience #bigdata #MathAI #math #mathematics

[2025-09-04 00:54:36] [email protected]: 從檢定發現美國失業率是廣義極值分配特性。同時，Gumbel,type I有機率密度函數，真實告訴你美國失業率的機率模型，而不是出一張圖代表存在機率模型。以上這些方法都是超越傳統AI的數據分析方法，真正從數據本質出發打造精確統計模型，解決通用模型無法捕捉真實數據規律的難題，通過自動化建模過程揭示隱藏的數學規律。你學的是落在哪種層次呢？直線建模能做到，當然非線性的人工智慧自動化建模同樣能做到。數據規律的數學化、自動化(更新+建模+模擬)、強大而直觀的統計分析工具集成，統計學習達成。其中一種非線性建模：https://x.com/meiyulee357/status/1963281302423241168@academicchatter @econometrics @ida #AI #數據分析 #失業 #美國 #經濟 #計量經濟 #modelling #econometrics #unemployment #Statistics #USA #dataanalysis

[2025-09-04 00:48:39] [email protected]: 如何建構美國失業率的機率模型？機率模型最後要有數學式顯示，不能只是圖形。1) 直方圖？別想了，沒有數學式。只是圖像視覺化，不是數據分析，也不是人工智慧該有的數據模型。【不合格】2) 用直方圖的組中點和對應機率值？11組可以使用AI-based piecewise linear regression method的結果是兩段直線。整體的R2達73%。【合格】3) 建立更多分組的直方圖產生組中點與機率值。運用AI-based piecewise linear regressin method，產生9段直線。整體的R2達93%。【合格】4) 運用適合度檢定，檢定45種機率分配？發現美國失業率的機率模型服從Gumbel,type I(a=0.68,b=27.82)。根據a值升序模擬產生條件機率分配。【合格】@academicchatter @econometrics @ida #AI #數據分析 #失業 #美國 #經濟 #計量經濟 #modelling #econometrics #Statistics #artificialintelligence

[2025-09-03 13:03:42] [email protected]: Q：什麼是AI-based piecewise linear regression？A：piecewise linear regression是非直線的數據規律仍想使用直線建模的一種方法。對非直線數據規律的轉折位置(或稱為斷點)進行尋找。通常使用metric measurement的做法，找到斷點，近幾年則偏向使用各種演算法加上AIC/BIC準則尋找斷點。AI-based piecewise linear regression則不使用前述方法，而是基於人工智慧的運算與判斷原則，在迴歸分析的估計準則下，將樣本數內生化。換句話說，人工智慧需要根據數據規律的排序，依序將樣本加入運算直線迴歸。由原本的迴歸準則R2進行判斷是否新加入的樣本與前面的樣本符合一直線關係。產生的多條直線迴歸線組是否能代表數據規律的最佳模型，是藉由整體樣本與多條直線迴歸線組的估計值，產生殘差，計算MSE。整體樣本會因每次至少要多少樣本形成一條直線迴歸而需要重複運算。運算程序需人工智慧運算與判斷。@econometrics @academicchatter @ida

[2025-09-03 12:50:23] [email protected]: 美國聯準會喜歡的PCE物價指數年增率短期趨勢告訴我們什麼事情呢？Q：川普的關稅政策有沒有影響到PCE物價指數年增率？A：有的。看一下最右邊的兩調短期趨勢線。2024年10月到2024年2月平均每月上升0.077%2025年3月到2025年7月平均每月上升0.085%如果加上受到季節調整影響，回到原本當初2025年2月取得數據的情況，2024年10月到2025年2月平均每月上升0.079%。這顯示川普關稅政策影響下PCE物價指數年增率增長速度變快，代表美國通貨膨脹五個月內其實是較去年同期為基準下，增長速度變快。@econometrics @academicchatter@ida#美國 #川普 #Trump #Trumpeconomy #USA #Tariff #經濟 #財經 #economy #economics #economywatch #inflation #usinflation

[2024-07-30 22:24:41] [email protected]: AI數據分析應用 - 金融指標美國小型銀行存款金額趨勢圖黃線: 小型銀行吸收到的存款金額穩定上升，從2020年4月到2022年1月。🔍關注追蹤我!!❤️🎁 #AI數據分析線上/實體課程 ❗️🎁 方法適合數據分析 #工作、寫 #報告、寫 #論文、做網站、線上專業 #行銷等......想學AI數據分析嗎? 私訊了解報名@ida #分析 #實作 #AI #mathai #經濟 #財經 #金融 #數據分析 #資料分析 #研究 #美國 #銀行 #存款 #負債 #課程 #研習 #講座 #AI數據分析

[2024-07-30 10:57:55] [email protected]: 早上好，看到這則貼文的朋友今天開始來寫一些AI數據分析的概念和場景應用，希望你們會喜歡😊EP1 如何從傳統分析方法過渡到AI數據分析目前AI數據分析以技術做不同的課程或介紹。➡️ 大型語言模型：多數人是它的擁簇者，並認為其他技術都不是AI。他們大力推崇大型語言模型，並認為機器學習系列和轉換模型是AI技術，其他都是假AI。➡️ BI：因為AI包含大數據技術，其中就是可視化，所以只要使用BI就是AI數據分析。BI的互動性強，如當初谷歌的動態地圖數據表現，但比谷歌的圖像畫面來的漂亮。台灣官方都使用BI當互動式視覺化資料庫。1/ @ida