一、原假设和备择假设 H0:原假设 H1:备择假设 原假设是我们要验证的假设，备择假设是与原假设相反的假设 如：原假设：药物能够在两周内治愈90%的患者， 备择假设：药物在两周内治愈患者少于90% 2、第一类错误、第二类错误 第一类错误是指：当H0成立我们判定为不成立（即H0为真，我们拒绝了H0） 第二类错误是指：当H0为假时，我们接受了H0 一般情况下我们计算概率α即第一类错误的概率。即原假设为
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2024-06-28 06:51:48
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内生变量用于计量经济学，有时用于线性回归。它们与因变量相似（但不完全相同）。内生变量的值由系统中的其他变量决定（这些“其他”变量称为外生变量）。根据密歇根大学迪尔伯恩分校的丹尼尔利特尔（Daniel Little），内生变量的定义如下：如果变量xj的值是由一个或多个自变量X（不包括其本身）决定或影响的，则称其为因果模型M内生变量。Endogenous Variable Example假设一家制造厂
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2024-09-05 18:42:31
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TSLS，即两阶段最小二乘回归。是用于解决内生性问题的一种方法，除TSLS外还可使用GMM估计。内生变量是指与误差项相关的解释变量。对应还有一个术语叫‘外生变量’，是指与误差项不相关的解释变量。产生内生性问题的原因通常在三类，分别说明如下：内生性问题的判断上，通常是使用Durbin-Wu-Hausman检验（SPSSAU在两阶段最小二乘回归结果中默认输出），当然很多时候会结合自身理论知识和直观专业
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2024-05-09 12:44:17
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内容导览1. 隐秘而强大的植物内生菌2. 难以区分的植物内生菌3. 更好的植物内生细菌测序方法3.1 LNA-16S测序鉴定内生细菌原理3.2 LNA-16S测序鉴定内生细菌占比高达99%4. 植物内生菌研究思路和方法4.1 代表性案例精解4.2 研究思路和方法小结1. 隐秘而强大的植物内生菌在植物的生长历程中，会与许多不同种类
一、什么是内生性对于一个回归问题，回归方程如下：简单来说内生性就是自变量x1与扰动项存在相关性，即，存在内生性那么用OLS就无法得到无偏估计，结论就不可靠。无偏估计是指用样本统计量来估计总体的参数时，估计量的数学期望等于被估计参数的真实值。二、产生内生性原因1）测量误差这个很好理解，由于测量误差导致某变量与真实值偏离，那么这个变量的偏离就会影响到扰动项的大小，从而产生相关性。2）样本选择举个栗子，
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2024-03-27 16:07:40
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目录1. 背景2. 包含内生变量交乘项的模型介绍2.1 交乘项中仅有一个变量是内生变量2.2 交乘项中的两个变量均为内生变量3. Stata 实操3.1 输入数据3.2 不考虑内生性的估计结果3.3 工具变量法处理内生性问题3.4 考虑内生性和未考虑内生性的估计结果比较3.5 两个内生变量交互项的估计4. 结语和建议5. 参考文献 1. 背景在实证分析中，计量模型中包含内生变量是经常发生的事情，
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2024-08-03 17:08:24
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# R语言中如何使用Bootstrap检验模型内生性
模型内生性是计量经济学中一个重要概念，通常指的是模型中解释变量与随机误差项之间的相关性，这种相关性可能使得回归模型的估计结果产生偏误。在很多实际情境中，我们需要检验模型的内生性，确保得到的推断结果是可靠的。Bootstrap是一种重抽样技术，可以用于评估模型的健壮性与内生性。本篇文章将针对一个实际问题，通过R语言利用Bootstrap方法来检
无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。 下面是一个例子： 当我们使用, 的多次项式进行预测时，我们可以应用的很好。 之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。假设我们有非常多的特征，例如大于100个变量，我们希望用这100个特征来构建一个非线性的多项式模型，结果将是数量非常惊人的特征组合，即便我们只采用两两特征的组合，我们
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2024-08-14 19:00:41
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线性回归预测的是一个连续值，逻辑回归给出的“是”和“否”的回答，即二元分类问题。 那么解决逻辑回归问题就需要使用Sigmoid函数，将输出值映射到0到1之间，用0.5分类，可以将其看作一个概率值。（1）data = pd.read_csv('dataset/credit-a.csv', header=None)对于一个没有表头的表格，读取它时应加上header=None这个限制，这样表头就变成了0
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2024-07-09 15:50:45
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文章的布局 基准回归（OLS)回归为主，进行阶段 内生性的解决作为稳健性检测，最终来一句（this findings are robust by a set of checks. after capturing endowgenrity ) hetergenrity machnaism robust ...
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2021-11-02 17:23:00
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两样本T检验，和终于来到T检验的最后一个章节，两样本T检验。两样本T检验的应用条件为：1.独立的随机样本 2.资料应当服从正态分布 3.方差齐性即我们要在前面两种T检验的前提下，做多一个方差齐性检验，且需要注意数据的结构废话不多说，do it例例3-3为研究国产四类新药阿卡波糖胶囊的降血糖效果，某医院用40名Ⅱ型糖尿病病人进行同期随机对照试验。试验者将这些病人随机等分到试验组(阿卡波糖胶囊组)和对
解释变量和误差项存在内生性问题内生性问题来源内生性问题主要来自于三个方面，分别为：遗漏变量、联立性以及度量误差遗漏变量 遗漏变量是指可能与解释变量相关的变量，本来应该加以控制，但却没有控制的变量。这些变量最后进入了误差项，从而导致误差项与解释变量相关，进而导致了内生性问题。联立性 联立性是指一个计量方程中的核心解释变量A对被解释变量B产生影响，反过来，被解释变量B又对A产生影响。 如果B对A有正向
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2024-03-29 09:19:14
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Bootstrap：在统计学中，自助法（Bootstrap Method，Bootstrapping或自助抽样法）是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样，也就是说，每当选中一个样本，它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。当样本来自总体，能以正态分布来描述，其抽样分布(Sampling Distribution)为正态分布(The Normal Distribution)；但当样本来自的总体无法
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2023-10-26 15:33:44
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## Python做Copula尾部相关性检验
Copula是一种常用于模拟多维随机变量的方法，它能够捕捉变量之间的相关性特征。而尾部相关性是Copula方法的一个重要应用场景，用于研究极端事件发生的相关性。本文将介绍如何使用Python对Copula尾部相关性进行检验，并给出相应的代码示例。
### 什么是Copula
Copula是一个用于建模多维随机变量分布的统计方法。它通过将各个边际
原创
2023-12-16 08:40:10
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内聚性分析。是一软件度量，是指机能相关的程序组合成一模块的程度。以下的情形会降低程序的内聚性：许多机能封装在一类型内，可以借由方法供外界使用，但机能彼此类似之处不多。在方法中进行许多不同的机能，使用的是相关性低或不相关的数据。低内聚性的缺点如下：增加理解模块的困难度。增加维护系统的困难度，因为一个逻辑修改会影响许多模块，而一个模块的修改会使得一些相关模块也要修改。增加模块复用困难度，因为大部分的应
一、pLSA模型1、朴素贝叶斯的分析（1）可以胜任许多文本分类问题。（2）无法解决语料中一词多义和多词一义的问题——它更像是词法分析，而非语义分析。（3）如果使用词向量作为文档的特征，一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性。（4）可以通过增加“主题”的方式，一定程度的解决上述问题：一个词可能被映射到多个主题中（一词多义），多个词可能被映射到某个主题的概率很高（多词一义）2.
内生性全面介绍1 内生性的来源1.1 外生性的提出1.2 内生性的产生2 内生性的表现形式2.1 一般性的遗漏变量偏误(omitted variable bias)2.2 自选择偏误( self-selection bias)2.3 样本选择偏误( sample selection bias )2.4 联立性偏误( simultaneity bias)3 内生问题的解决3.1 解决遗漏变量偏误3.
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2024-03-13 19:52:05
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Stata连享会推文集锦之回归分析-模型设定-内生性(更新至2019/8/26)回归分析-模型设定-内生性Stata: 为何不显著？动画 GIF 演示 OLS 的性质GMM 简介与 Stata 实现Stata：GMM 简介及实现范例连享会：分位数回归及Stata实现R2 分解到每个变量上：相对重要性分析 (Dominance Analysis)Stata：空间权重矩阵的构造IV：可以用内生变量的滞
《基于Python的GMSSL实现》课程设计个人报告一、基本信息姓名：刘津甫学号：20165234题目：GMSSL基于python的实现指导老师：娄嘉鹏完成时间：2019年5月6日---2019年5月26日验收时间：2019年5月27日小组成员：杨靖涛，谭笑，刘津甫二、个人贡献1. 收集相关资料并分享（相关博客、Python教程等）2. 学习并搭建实验所需环境3. 实现sm4算法的加解密三、任务内
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2024-04-28 17:21:28
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NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies) 是一种遗传算法，能够对神经网络的参数和形态进行进化。 NEAT(NeuroEvolution of Augmenting Topologies)是一种创建人工神经网络的进化算法。想要详细了解该算法，可以阅读Stanley’s paper在他的网站(h
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2024-05-03 23:06:35
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