需求目前还没有在R里面发现可以直接生成金融学论文常见的表格样式的包，例如下图所示的Liu et al.（2019）的Table 2做的Fama-MacBeth回归结果，每一列分别代表因变量和不同自变量回归的结果，可以把不同的回归模型放在同一个表格里面进行比较，同时每一个参数下方的括号汇报了（经调整的）t统计量，最下面一行汇报了模型的一些参数。 为了日常写论文时对比分析模型的方便，写了一
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2024-03-14 06:51:57
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当有许多可能的预测变量时，我们需要一些策略来选择用于回归模型的最佳预测变量。1 不推荐的方法 不推荐的一种常见方法是针对特定预测变量绘制预测结果和预测变量之间的关系图，如果没有明显的关系，则从模型中删除该预测变量。 &nbs
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2024-05-07 11:40:59
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问题1: 我想利用固定效应面板数据模型研究X对Y的影响，我在模型中加入了控制变量Z1,Z2,Z3,Z4,Z5,Z6等，但是我所列举的控制变量回归系数显著性不是很好？比如，当我撤掉Z6时，Z5的系数变得显著了。但是，我是否应该撤掉Z6呢？按照理论是可以保留Z6的，但是要是为了凑显著性，我可能会选择把Z6撤掉，这些控制变量的显著性是否重要呢，是否可以撤掉？因为无论怎么撤控制变量，X的显著性都没变。我猜
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2024-05-24 18:42:08
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（1）特殊控制图的基本原理（2）适用于非正太分布数据控制图（3）适用于多品种情况的回归控制图 本节针对“不满足同一分布”的“多品种”的情况，介绍一种称为“回归控制图”的特殊控制图技术。 1. 回归控制图原理针对“多品种”情况，可以采用“回归”技术，对服从不同正太分布的数据进行“预处理”，使不同批次的数据“回归”到满足“同一个分布”的条件，然后
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2024-01-25 18:26:43
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1. 合成控制法合成控制法最开始是经济学家用来研究评估某个政策实施在某国家或地区的效果，原理即是反事实框架，假想该地区没有受政策干预会怎样，并与事实上受到干预的结果做对比。二者之差即为“处理效应”。这里D为干预变量，X为解释变量，Y为被解释变量。因此合成控制法需要估计处理效应ATT: 那么如何求解未受政策干预的结果呢？常用的解决方法就是寻找适当的控制组，即从其他相似的地区来组合
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2024-04-11 14:16:17
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文章目录回归（regression）回归的分类损失函数应用 回归（regression）回归是监督学习的另一个重要问题。回归用于预测输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值随之发生的变化。回归模型是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数。回归问题的学习等价于函数拟合：选择一条函数曲线使其很好地拟合已知数据且很好地预测未知数 据。回归问题分为学
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2024-03-22 16:54:01
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文章目录前言一、控制变量二、内生变量、外生变量三、工具变量（IV） 前言1.解释变量（或自变量）：解释变量是指作为研究对象，用于解释某个现象或行为模式的变量。其中有些解释变量是直接影响被解释变量的，有些则是间接或中介影响的。在回归分析中，解释变量通常被放在方程的右边。2.被解释变量（或因变量）：被解释变量是指通过解释变量来解释其变化产生的影响的变量，也可以称为因变量。在回归分析中，被解释变量通常
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2023-09-28 20:12:47
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文章目录前言一、符号定义二、代价函数三、梯度下降算法四、Matlab算法实现五、结语 前言上一章我们学习了机器学习的应用领域、定义以及算法的分类，这一章来学习最简单的一个机器学习算法——单变量线性回归算法，它是一种监督学习的算法，而且输出值是连续变化的值，因此是一种“回归”算法。一、符号定义我们通过吴老师课堂上给出的练习题中的例子来学习单变量线性回归算法。 在进行监督学习算法的时候，我们首先
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2024-09-26 09:51:50
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不用太关心控制变量，即使符号不合预期也没太大关系，真的！ [source]: Hünermund P, Louw B. On the Nuisance of Control Variables in Regression Analysis[J]. arXiv preprint arXiv:2005.10314, 2020. -Link-目录 1. 引言2. 控制变量的结构性解释3. 对实证研
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2024-03-07 19:16:15
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单变量线性回归 假设函数：就是我们为了拟合数据，选取的数学模型。在预测房价例子中，为了简化问题，我们只采用一个特征说明问题(eg:特征可以是房子大小或者房子距离市中心距离)，下面以假设函数hΘ(X) = Θ0 + Θ1X说明问题。 代价函数：假设函数还需要确定参数Θ0和Θ1，如何衡量参数选取是最优、能比较好的拟合数据？于是引入代价函数这
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2024-06-19 07:04:16
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本文纯属个人理解，恳求指正。广义线性回归能做什么？为什么我们要使用广义线性回归？这俩天看到了广义线性回归这个概念，百度上面基本是吴恩达的copy版本，知乎上面都是大神写的，表示看完等于没看。看了prml也还是弄不太清楚这个广义线性回归是干嘛的。不过经过我反复思考我把我想到的写下来，大家参考参考，（只是我自己的理解）恳求指正。回归分析的输出变量通常记做Y，也称为因变量(dependent)、响应变量
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2024-04-28 14:46:08
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方法1 统计逻辑：统计一个loginname的所有去重的通讯录数C,统计这个Loginname对应的每个设备对应的通讯录c1,c2,c3…cn; X=(c1/c+c2/c+c3/c+….cn/c)/n=(c1+c2+…cn)/(c*n)数据表现如下： 将3个以上设备计算出来的结果关联上黑名单库，在8092个loginname中,有
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2024-03-27 22:29:02
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1、线性回归参考连接：python机器学习手写算法系列——线性回归1.1、数据收集data = np.array([[1, 2.5], [2, 3.3], [2.5, 3.8], [3, 4.5], [4, 5.7], [5, 6]])1.2、数据可视化用图打出来看看他们之间的关系，发现他们之间大致是一个线性关系，可以试着用一元线性回归去拟合（fit）他们之间的关系。1.3、数学模型一元线性回归公
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2024-06-19 08:31:12
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吴恩达机器学习笔记整理——单变量线性回归通过模型分析，拟合什么类型的曲线。一、基本概念 1.训练集由训练样例(training example)组成的集合就是训练集(training set), 如下图所示，其中（x，y)是一个训练样本，训练集中每一行表示一个训练样本;(x^i,y^i)表示第i个训练样本。2.假设函数h 使用某种学习算法对训练集的数据进行训练, 我们可以得到假
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2024-07-30 10:48:51
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原标题：机器学习从入门到进阶④丨线性回归模型在此系列之前的文章中，已经讨论了关于统计学习的和相关内容。在本篇文章中，将进入 线性回归模型的讨论。 首先回顾一下之前统计学习中比较重要的几个关键点：#自变量和因变量在统计学习的背景下，有两种类型的数据：自变量：可以直接控制的数据。因变量：无法直接控制的数据。无法控制的数据，即因变量，需要进行预测或估计。#模型模型本质上就是一个转换引擎，主要的作用就是找
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2024-03-25 13:42:22
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1.多维特征 多维特征是指数据集中包含多个特征或变量的数据，每个特征都可以描述数据对象的某一方面。在机器学习中，多维特征通常用于训练模型进行分类、回归或聚类等任务。在处理多维特征时，需要注意一些问题。首先，有些特征之间可能存在相关性，这会导致模型过拟合。因此，需要进行特征选择或降维处理，以去除冗余特征或减少特征间的相关性。其次，不同特征的尺度或量纲可能不同，需要进行归一化或标准化处理，以使所有特征
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2024-07-01 17:05:01
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一元线性回归一、回归分析二、一元线性回归模型三、
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2024-03-15 10:54:03
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回归(Regression) 回归是一种数学模型，主要用于分析因变量与自变量之间的函数关系，如果因变量和自变量之间的关系是线性关系，那么该回归就是线性回归。在机器学习领域，回归的主要功能是预测，即通过使用在已知的数据集上训练并总结出来的因变量与自变量之间的函数规律，对未知的或没有统计到的数据进行预测推断。主要应用场景在：股市预
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2024-06-12 23:06:37
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简介回归是监督学习的一个重要问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值也随之发生变化。回归模型正是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数
回归的目的是预测数组型的目标值。
线性回归：根据已知的数据集，通过梯度下降的方法来训练线性回归模型的参数w，从而用线性回归模型来预测数据的未知的类别。形式化定义假设函数（hypotheses
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2024-05-14 21:57:27
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sklearn中的逻辑回归1、概述1.1 面试高危问题:Sigmoid函数的公式和性质 Sigmoid函数是一个S型的函数，当自变量z趋近正无穷时，因变量g(z)趋近于1，而当z趋近负无穷时，g(z)趋近 于0，它能够将任何实数映射到(0,1)区间，使其可用于将任意值函数转换为更适合二分类的函数。 因为这个性质，Sigmoid函数也被当作是归一化的一种方法，与我们之前学过的MinMaxSclaer
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2024-08-19 14:35:54
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