2 R 语言基础操作数据分析首先需要把数据输入或导入为特定的格式，即保存为特征的数据结构。本章首先介绍 R 中的5种基础数据类型：向量、矩阵、数组、数据框、列表以及两种特殊的数据类型：因子和 tibble。此后简单介绍向 R 中导入外部数据的多种方法，并罗列了 R 中处理数据的基础函数。2.1 数据结构基础R 中储存和操纵的实体(entity)可统称为对象(object)，其基础数据类型包括向量(
这期推送简单介绍一下我在以往清洗数据的过程中用过的一些野路子。这期推文其实在上期之后就一直在构思，只是在实际落地的时候有一些小问题需要解决，然后这段时间又在忙其他事情，所以就一直拖到了现在…… 1、下划线字体为链接，可点击跳转；2、推文中的公式与代码块均可左右滑动；3、该文首发于微信公众号DMETP，欢迎关注；4、需要本次推送所使用的数据和代码的朋友，可以在公众号后台对话框内回复关键词coups；
管道价值重新回归电信业主流话语权对做管道这件事情，运营商不再自卑，这是2016年最为积极的变化，面对互联网“迭代思维”和“用户体验”的狂轰滥炸，中国乃至全球的运营商都曾经迷失了。网络质量是生命线变成了守旧思维代表着保守势力，专家学者咨询师以及管理者和基层员工一度都曾经认为“纯管道”的运营商毫无前途可言，转型一次年年提，但是转型的方向在哪里却每年都莫衷一是。回顾从2009年爆发的移动互联网大潮，在这
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2024-09-21 19:52:40
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python变量(上)python变量(下)实例源码 本节视频涉及到的实例源码，可以在百度网盘中下载。课件 我们把前面的程序稍微改一下，来了解python中的变量。 # file: ./4/4_1.py# 定义变量hello_str = "hello, world!"# 字符串打印print(hello_str)
这段代码实现的功能也是在终端打印出“hel
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2024-03-18 23:50:20
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您应该已经听说过大数据及其背后的理论了，但您知道数据分析是如何改变现实世界的工作方式的吗?继续阅读，您将了解大数据产业的概况以及它们是如何被数据分析所重塑的。大数据的核心承诺是以一种新的方式深入了解企业每天所面临的挑战。在过去，由于自动化技术还未出现，收集并分析大量的数据的做法是不可行的。另外，企业内部使用的计算机系统也比现在要小得多，因此也并没有产生多少数据。 然而，如今的企业已经能
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2024-09-09 12:36:20
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作者：连玉君
程序使用说明ua 命令适用于 stata15 用户。可以一次性对当前工作路径以及所有子文件夹中的文件进行转码(unicode)，以保证中文字符可以正常显示。安装- 到这里 - 下载 ua.ado 和 ua.hlp，放置于 D:stata15adobaseu 或 D:stata15adoplusu 文件夹中。（下载地址：https://gitee.com/arlio
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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控制变量行业年份回归时在STATA里怎么操作_stata分年份回归我希望做一个多元回归，但需要控制年份和行业。（1）年份有7年2006-2012，听说STATA可以自动设置虚拟变量，请问命令是怎样的？（2）行业共有12个，已经设好虚拟变量，如下图分年份回归">请问我在回归时怎么控制行业，命令是...
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2017-01-03 16:59:00
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stata简单回归与检验 – 潘登同学的stata笔记 文章目录stata简单回归与检验 -- 潘登同学的stata笔记OLS回归系数的t检验异方差稳健型标准误计算拟合值和残差残差分析相关系数矩阵相关矩阵散点图Pearson 相关系数Spearman 相关系数t检验单变量t检验多变量t检验变量在多组之间的差异稳健型标准误White 异方差稳健型标准误聚类调整后的标准误自抽样法(Bootstrap)
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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主要讨论岭回归 IASSO回归以及前向逐步回归。之前解决线性回归时，得到最终解：当XTX可逆时，可以直接求解，当XTX不可逆时（特征属性数大于样本数），可以采用岭回归以及IASSO回归解决，其实就是相当于引入了正则化。1.岭回归普通线性回归目标函数为：引入岭回归之后，其实相当于添加L2正则化即进行矩阵变换得：E=(Y-XW)T*(Y-XW)+WTW求导等于得W=：由于XTX+I肯定可逆
阅读<海龟交易法则>时,对其评估指标部分,非常认同.其实自己之前在做股票量化时也注意到这个问题,就是起始日期对回撤影响大,尤其是在上证50上做测试时,相差一天结果可能天壤之别.书中提到的一些指标,个人还是比较认同的,所以想在vnpy中实现下,自己回测过程中也可以留意下是否真的更客观的反映策略优劣.<海龟交易法则>12.4:回归年度回报率:定义:线形回归线和它所代表的回报率为
文章目录线性回归1.1 专栏介绍1.2 单变量线性回归1.2.1 模型表示1.2.2 代价函数1.2.3 梯度下降法1.3 多变量线性回归1.3.1 多维特征1.3.2 多元梯度下降1.3.3 特征缩放1.3.4 关于学习率1.3.5 特征与多项式回归1.3.6 正规方程1.4 配套作业的Python实现1.4.1 单变量线性回归1.4.2 多变量线性回归1.4.3 正规方程1.4.4 线性回归
codedump » glog简单分析glog简单分析
项目组一直使用google的glog开源库进行日志输出, 花时间研究了一下, 做些分享.这里就不分析它的使用方式了, 还是比较简单的, 几乎可以不用配置就直接使用了.另外, 如果真的需要配置的话, glog和一般的日志系统(如log4系列)是不太一样的, 后者一般使用配置文件, 而glog是在命令行参数中指定的.对比优缺点, 配
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2024-08-19 12:42:34
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1. 树回归基于之前的线性回归，树回归归根结底也是回归，但不同的是，树回归可以更好的处理多特征的非线性回归问题，其基本思想就是切分数据集，切分至易拟合的数据集后进行线性回归建模。（复杂数据的局部建模）回归树 节点为数值型/标称型 模型树 节点为线性模型2.优缺点优点: 可以对复杂的非线性数据建模 缺点: 结果不易理解，抽象化3.伪代码'''
部分核心代码伪代码
1.建树creatTree
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2024-09-03 07:49:14
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在当前的经济环境中，越来越多的研究依赖于面板数据（panel data）以进行经济建模和预测。而在我熟悉的Python和Stata中，对于面板数据的分析和行业固定效应（industry fixed effects）回归模型的建立显得尤为重要。下面我分享一下针对“Python Stata面板数据回归行业固定效应”的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和案例分析。
## 备份策略
为了
分类与回归：概述● 分类与回归 ■ 监督机器学习的核心任务 ■ 训练：在数据集中找到依赖变量的值与独立变量（特征）的值之间的模式 ■ 预测：使用这些模式为新的/未见过的数据的依赖变量分配值● 分类与回归的区别 ■ 分类：依赖变量是分类的 ■ 回归：依赖变量是连续的分类
目录1. 引言1. `matchit` 命令1.1 命令简介1.2 实例：使用 `matchit` 命令匹配两个数据集中的公司名称2. `reclink` 命令2.1 命令简介2.2 实例：使用 `reclink` 命令匹配两个数据集中的公司名称3. 总结4. 参考资料1. 引言关于匹配，我们最常用的匹配命令为 merge ，详见 help merge ，该
用神经网络思想实现Logistic回归欢迎来到你的第一个编程作业！ 你将学习如何建立逻辑回归分类器用来识别猫。 这项作业将引导你逐步了解神经网络的思维方式，同时磨练你对深度学习的直觉。说明： 除非指令中明确要求使用，否则请勿在代码中使用循环（for / while）。你将学习以下内容：建立学习算法的一般架构，包括：
初始化参数计算损失函数及其梯度使用优化算法（梯度下降）按正确的顺序将以上所有
STATA是一个数据统计软件，正如它的名字一样，STATA=statistic+data。STATA软件的功能和matlab类似，也可以用代码实现数据的统计与可视化。但几乎只能进行整行整列的数据处理，且每次只能加载处理一个数据矩阵，灵活性和全面性比不过matlab。那我为什么要用STATA呢？这是因为我选修了这门课，水一下学分。当然，相比matlab，它在数据处理方面，也有一些方便之处。下面记
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2024-05-17 23:51:53
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