导读：一般人都很喜欢用Stata来构建面板数据模型，我Stata相对较弱，更喜欢Matlab，这里就给出用Matlab来进行面板数据的混合效应建模实例，特别是code解读面板数据的四大好处面板数据(Panel Data)能够从时间和截面构成的二维空间来反映数据的变化规律，具有控 制个体的异质性、减少回归变量之间的多重共线性等优点，从而开始被广泛地应用于经济研究中，成为目前计量经济学领域研究的热点问
面板数据分析方法或许我们已经了解许多了，但是到底有没有一个基本的步骤呢？那些步骤是必须的？这些都是我们在研究的过程中需要考虑的，而且又是很实在的问题。面板单位根检验如何进行？协整检验呢？什么情况下要进行模型的修正？面板模型回归形式的选择？如何更有效的进行回归？诸如此类的问题我们应该如何去分析并一一解决？以下是我近期对面板数据研究后做出的一个简要总结，和大家分享一下，也希望大家都进来讨论讨论。步骤一
转载
2023-08-07 07:48:33
113阅读
面板数据分析与Stata应用笔记整理自慕课上浙江大学方红生教授的面板数据分析与Stata应用课程，笔记中部分图片来自课程截图。 笔记内容还参考了陈强教授的《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》一、面板数据的定义面板数据(panel data或longitudinaldata)，指的是在一段时间内跟踪同一组个体(individual)的数据。它既有横截面的维度(n个个体)，又有时间维度(T个时
转载
2023-08-07 07:48:45
891阅读
转行入职已经过了一个星期了，由于之前是主要学习web方向，入职的工作是数据挖掘（应该以后还会进行网站开发，所以web技能不能落下，应该抽空回顾复习相关知识）。一开始，工作主要内容是进行数据分析。由于自己也并不熟悉这一块，便从看教程，书本，视频，论坛，Q群等渠道进行快速学习，期间学会了学习并了解了Mumpy的基本结构与常用方法，熟悉了Pandas的基本操作与数据处理等，学会了Matplotlib绘图
《大学计算机基础》实验报告四WindowsXP控制面板与“”操作《大学计算机基础》实验报告实验名称实验四 Windows XP控制面板与“附件”操作学号1233姓名123实验日期1234实验学时2学时实验性质基础性实验 □综合、设计性 实验 □实验目的：1.掌握控制面板的使用。2.掌握区域语言选项的设置。3.掌握任务管理器的使用。4.掌握常用附件的使用。实验内容：Windows控制面板的使用打开“
2021SC@SDUSC山大软工实践hive(4)-join算子 文章目录山大软工实践hive(4)-join算子杂碎common joinMap joinBucketMapJoinSMB joinSkew Join下一步参考 杂碎hive支持等值join，但不支持非等值join，也就是涉及<>的比较在join后进行JoinOperator为基础，其他join为在此之上的优化commo
之前关于数据分析的学习是用到什么查阅什么,没有系统的学习过,最近通过这个机会,再复习下关于之前学过的数据分析的一些知识,并完善一些数据分析的方法.最近一系列的数据分析的内容来源于DataWhale开源.涉及到的数据集等可从github(https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis)上获取到.该文档简单记录了每个小节学习了什么知识点
3.4 小结关联分析模型用于描述多个变量之间的关联，这是大数据分析的一种重要模型，本章主要探讨了回归分析、关联规则分析和相关分析这三类关联分析。3.1节介绍了回归分析模型，即描述一个或多个变量与其余变量的依赖关系，包括其基本定义和数学模型，并介绍了回归分析的基本计算方法和模型检验，紧接着介绍了回归模型的拓展，包括多项式回归、GBDT回归和XGBOOST回归，并且简要介绍了“回归大家族”，让读者对于
面板数据分析步骤阅读笔记，1. 单位根检验分析数据的平稳性，避免出现虚假回归或伪回归。李子奈认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。对面板数据绘制时序图，粗略观测时序图中是否含有趋势项和（或）截距项；检验单位根的方法：LLC法：该方法允许不同截距和时间
转载
2023-08-07 07:48:07
301阅读
Hadoop中的MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算 下面的连接是我的MapReduce系列博客~配合食用效果更佳！MapReduce 开发总结 | 内容过于精彩，别人女朋友看完都跟我跑了！MapReduce核心编程思想拿一个需求来举例说明MapReduce的思想：有个300M的文件，统计每一个单词出现的总次数，要求查询结果a-p的为一个文件，q-z的为一个文件如果拿到现实
一、Excel首先是一个好用的工具不是因为你会Python而成为数据分析师，而是能用任何工具解决问题简单的用如下关系来说一下
原创
2023-05-25 00:29:53
171阅读
一、为什么业务重要？惟有理解业务，才能建立业务数据模型。二、经典的业务分析指标模型未动 ， 指标先行如果你不能衡量它，你就无法增长它例如APP进行数据分析就有如下指标进行衡量。接前一篇文章讲的数据分析思维，可以直接产生业务分析指标。各部门与指标之间的联系如下：1，要确定核心指标2，好的指标应该是比率3，好的指标要带来显著效果4，好的指标不应该虚荣5，好的指标不应该复杂具体讲解各部门存在的指标：市场
原创
2023-05-25 09:50:06
142阅读
1.Python基本功能1.利用Python写脚本2.excel可视化有性能瓶颈，需要Python来实现。3.Python与数=
原创
2023-05-25 07:19:41
181阅读
实验一、数据处理之Numpy一、实验目的1. 了解numpy库的基本功能2. 掌握Numpy库的对数组的操作与运算二、实验工具：1. Anaconda2. Numpy三、Numpy简介Numpy 的英文全称为 Numerical Python，指Python 面向数值计算的第三方库。Numpy 的特点在于，针对 Python 内建的数组类型做了扩充，支持更高维度的数组和矩阵运算，以及更丰富的数学函
转载
2023-09-14 15:58:24
140阅读
做ELISA实验的老师们都知道ELISA标准曲线做的好与坏会直接影响到实验的结果，甚至是关系到elisa试剂盒实验的成败。今天小编和大家说说我们在做ELISA标准曲线时需要重点注意的细节问题。1.设置标准曲线样品的标准浓度范围要有一个比较大的跨度，并且要能涵盖你所要检测实验样品的浓度，即样品的浓度要在标准曲线浓度范围之内，包括上限和下限。而对于呈S型的标准曲线，尽量要使实验样品的浓度在中间坡度的陡
转载
2023-07-26 08:07:03
475阅读
numpy入门学习笔记一.快速创建numpy数组二.切片以及索引1.一维2.多维多维索引多维度切片，索引数组索引三.广播 broadcast快速判断能否广播：广播的规则：四.np.r_以及np.c_#五. hstack以及vstack六. np数组的运算1.逻辑比较2.where函数运算3.数组元素的修改4.数组的轴转换5.矩阵乘与矩阵元素相乘 一.快速创建numpy数组arr1 = np.on
转载
2023-08-10 11:11:28
392阅读
一、大数据1.1 大数据（Big Data）众说纷纭！个人认为，大数据中的“大”，不仅仅是涉及数据规模，而且包含“价值“这个层面。其实无非就是大量的信息罢了，但是我们却能 通过各种手段从这些信息中提取出我们所需要的东西。二、数据分析、数据挖掘和推荐系统2.1 数据分析（Data Analysis）啤酒和尿布这个故事在欧美国家也被传唱，出现的版本还不尽相同。但对此质疑的声音也不少，其中有一位叫Dan
项目内容作业要求链接homework/12540博客名称2003031122-钱柯蓉-Python数据分析第三周作业-numpy的简单操作要求要求：每道题要有题目,代码，截图（只截运行结果）。 一、心得体会1.Python3及pip、numpy、Matplotlib等模块的安装 之前下载过Python3，但是没有安装numpy包，学习到了在安装numpy包之前先升
转载
2023-10-11 16:46:17
1251阅读
大家早上好，非常高兴能来参加这次上海站的数据驱动增长大会。
转载
2023-08-08 11:18:49
124阅读
2 实验 – 检验你的理论通过一个案例讲解了如何实证检验。本篇讲解了一个逐步进行验证的流程；旨在说明通过实验解决问题、揭示事务的真正运行规律、理清因果联系和使分析判断更有说服力。本篇重点关注如下几个名词：1、比较法 2、观察研究法 3、实验研究法 4、混杂因素 5、控制组 6、历史控制法2.1 案例
