10_对数几率回归一、概念（模型）相比于线性回归，我们不再希望假设函数假设函数输出一个连续值，而是希望它能够输出一个 在原来线性回归的基础上，增加了一个激活函数，即我们希望模型输出的结果是一个概率值，仍然是以正反例作为训练样本（二分类问题）的话，我们就以0.5为分界线，若 ，就说明这个样本经过预测是正例， 若 二、策略同样的，要找到一个合适的损失函数 来刻画出经验误差 我们最终得到的目标函数
CFPS计算分性别家庭子女数根据fid18分组，增加变量 male_size,其值为根据fid18分组，gender_update＝1的总数（fid18为家庭编号，家庭编号相同则为同一家庭）egen male_size=count(fid18) if gender_update==1,by(fid18)
egen female_size=count(fid18) if gender_update=
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2024-05-21 00:32:39
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按照 Stata 官方的介绍，我们通常采用如下命令来转换 Stata 13 以前生成的文件：clear //转码的时候数据不能打开
cd "D:\data" //设置工作路径, 填入存放待转换数据的文件路径
*-开始转码
unicode analyze *//任何文件类型
unicode encoding set gb18030
unicode translate *上述命令只能转换当前工
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2024-09-29 11:20:54
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线性回归模型损失函数最小二乘参数估计多元线性回归逻辑回归模型sigmoid函数极大似然估计损失函数梯度下降参考资料 注：本博客定义为学习笔记，为本人通过一些材料和书籍整理而来，或许会有些许心得体会。线性回归模型公式如下： f(x)=wx+b(0)
(0)
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2024-06-28 14:57:51
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文章目录前言Odds引出logit函数logit函数推导它的反函数sigmod函数sigmod函数推导Logistic回归求解参数$\theta$值 前言Logistic回归是把线性回归（连续的）转化为二分类的问题（不连续的）的模型 今天从头梳理一下Logistic回归。 文章的整体思路是：由Odds引出logit函数由logit函数推导出它的反函数sigmod函数sigmod函数推导出Logis
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2024-05-25 14:50:02
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动态面板数据模型及估计方法假说里面不要出现显著 文章目录(一)面板数据基础知识**一、面板数据的定义****二、面板数据的分类****三、面板数据的优缺点****四、面板数据模型****五、面板数据模型的估计**（二）**短面板数据分析的基本程序****三大问题检验**（三）**长面板数据分析**（四）**机制识别方法**（五）平稳序列（六）内生性与工具变量法**内生性问题及解决方法**两阶段最小
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2024-07-24 10:43:57
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目录局部加权回归（Locally weighted regression）分类感知器牛顿方法广义线性模型（Generalized Linear Model） 首先，我们先来讨论一下欠拟合（underfitting）和过拟合（overfitting）问题。比如我们同样采用线性回归来对一组房屋价格和房屋大小的数据进行拟合，第一种情况下我们只选取一个数据特征(比如房屋大小 x)采用直线进行拟合
1.回归的定义：找到一个函数，输出一个特征值，后输出数值。如：以过去房价数据预测未来的房价，李宏毅老师油管过去节目观看人数预测未来的最近节目观看人数。2.模型步骤： (1) 模型假设–线性模型：yi=xi*w+b 其中x为features,w为weight,b为bias；xi可以为多个feature. (2)模型评估–损失函数 在模型训练资料后得到了资料的分布，从数学的角度真实值y^到y轴的垂直函
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2024-09-06 18:52:51
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。学了Andrew Ng的深度学习课程后，吴老师对logstic regression讲的非常通俗易懂。这里梳理一下作为笔记。1 logstic回归是分类问题 这一点是因为历史原因，不用为此烦恼， 既然是分类模型，假定如下： 数据, , 二分类问题中，那么我们看下面线性可分的的例子：最简单的模型就是拟合一条直线，将两类分开。 该问题中 (红线)是一个较好的决策边界， 分类时对于样本，如
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2024-03-26 22:37:29
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正值秋招，参考网络资源整理了一些面试笔记，第一篇包括以下7部分。1、损失函数2、梯度下降3、优化算法4、过拟合和欠拟合5、正则化与稀疏性6、归一化7、激活函数损失函数损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。常见的损失函数以及其优缺点如下：1、0-1损失函数(zero-one loss)0-1损失是指
静态时序分析（Static Timing Analysis---STA)的前提是同步逻辑设计：通过路径计算延迟的总和，并比较相对于预定义时钟的延迟.一 基础知识1 同步逻辑延时模型如上图所示，T = tCO+tDELAY+tSU。时钟周期大于T，触发器正常工作；时钟周期小于T，不满足建立时间，触发器可能经历亚稳态。即最高时钟频率f = 1/T。若考虑到时钟偏斜skew,则如下图：此时，最小时钟周期
长面板的估计由于短面板的时间维度小，无法进行自相关分析，在长面板之下，我们拥有较长的时间维度，这为分析自相关提供了大量的时间信息。 午饭过后接下来步入正题。异方差种类模型：进行OLS估计，使用估计的残差进行估计的协方差矩阵 以此进行FGLS估计；还可以通过FGLS进行迭代估计，再使用FGLS的估计残差再进行FGLS估计，直至收敛。1.考虑同时存在组间异方差、同期相关以及组内自相关（自相关系数相同）
分类回归的其他问题二值选择模型的异方差问题将模型的 与可能有关的变量进行回归 原假设的同方差假设： 备择假设的异方差： 补充单词： Homoskedasticity Heteroskedasticity 上面是正常的probit回归 下面是 稀有事件偏差稀有事件偏差就是由于事件发生的少，无法正确分类假定y=1是稀有事件，y=0为大量发生的事件 我们的二分方法本质是寻找一个分类点，将二者以最小误差
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2024-07-26 01:03:09
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了解前后分离的演变史为什么需要前后分离后端为主的 MVC 时代为了降低开发的复杂度，以后端为出发点，比如：Struts、SpringMVC 等框架的使用，就是后端的 MVC 时代以 SpringMVC 流程为例：发起请求到前端控制器(DispatcherServlet)前端控制器请求 HandlerMapping 查找 Handler，可以根据 xml 配置、注解进行查找处理器映射器 Handle
之前在其他文章上看到Ridge和Lasso回归分别代表L1和L2的正则化，L1会把系数压缩到0，而L2则不会，同时L1还有挑选特征的作用，网上写的总结知识文章写的特别好，但没有一直没有形象化的认识，今天就用代码例子来看看区别，顺便梳理一下正则化的知识。首先我们要明确正则化的作用：防止过拟合！预防过拟合！那么正则化是怎么样是的模型不倾向于过拟合呢？通过缩减系数项使得模型对于自变量的敏感
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2024-04-15 20:37:58
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Stata进阶本篇就来讲讲如何利用Stata来做实证分析，介绍具体操作的命令。实证分析用的数据通常为面板数据，因此文章以面板数据为例。在介绍之前，首先要了解什么是面板数据，面板数据指的是在一段时间内跟踪同一组个体的数据。它既有截面的维度（n位个体），又有时间维度（T个时期）。一、面板数据模型的估计对面板数据的估计，通常构建静态面板数据（指自变量没有时间滞后项/前推项的模型），对模型做进一步限制可以
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2024-06-13 17:41:48
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MATLAB统计工具箱中提供了regstats函数，也可用来作多重线性或广义线性回归分析，它的调用方式如下：regstats(y,X,model)stats=regstats(…)stats=regstats(y,X,model,whichstats)(1)regstats(y,X,model)作多重线性回归分析。输入参数X为自变量观测值矩阵(或设计矩阵)，它是的矩阵。默认情况下，regstats
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2024-03-25 06:06:12
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用途确认变量间的因果关系，即x导致y因果关系识别困难的原因1.可能存在逆向因果关系或者双向因果关系2.遗漏变量对当前变量的影响扰动项可以很好的避免上述问题，计量经济学的精髓就在于扰动项。经济学通常无法做控制试验，一般都是观测数据（调查问卷，统计局等）所有的经济学变量原则上都是随机变量。数据类型：1.横截面数据，指的是多个经济个体的变量在同一时点上的取值。2.时间序列数据，指的是某个经济个体的变量在
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2024-05-04 23:04:49
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初始数据input hhid age
hhid age
1 86
1 42
1 36
1 57
1 28
2 42
2 5
2 40
end
save family, replace任务要求要求 下列数据为家庭成员数据 family.dta，其中 hhid 为家庭编码， age 为家 庭成员的年龄。 1、生成一个新变量 hhsize，该变量表示共有多少个家庭成员。 2、给每个家庭成员一个编码 id
由于部分公式较长，手机端无法完整显示，建议使用PC端阅读博客。 1. 模型假设 首先，我们来看一个例子，假设某用户向银行贷款，银行可以根据以往多个用户的信息，（在这里，假定每个用户的信息涉及工资、年龄以及贷款额度），结合该用户的个人信息，初步预测其贷款额度值。用户编号工资年龄额度14000251000025000231500036000488000420000304000053000050
