门槛回归模型的实质是利用门槛值将样本分为两组，只有当两组样本的估计参数显著不同时，才使用门槛回归模型，否则说明不存在门槛，使用线性模型就可以了，因此必须对模型进行显著性检验。门槛变量的选择可由理论模型外生决定，汉森指出，由于门槛回归方法是通过对门槛变量进行排序后进行模型估计的，如果门槛变量含有较强的时间趋势，就会将这种趋势带入模型中，趋势的存在将改变突变点似然分布检验，更重要的是，在这种情况下，置
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2024-03-15 20:07:49
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结合自身在stata软件实际操作中的经验，做出门槛回归模型的小结如下： 注：本人采用的是Hansen个人主页上的代码完成的，具体代码请在网上搜索BruceHansen的个人主页（门槛回归创始人）-左下角的Programs and Data--Organized by Subject--Threshold Models--STATA Programs1、门槛变量
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2023-11-09 06:56:16
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基础的 RNN 网络结构如下图所示，上一个时间戳的状态向量 ?−1与当前时间戳的输入??经过线性变换后，通过激活函数???ℎ后得到新的状态向量 ?。 相对于基础的RNN网络只有一个状态向量 ?，LSTM 新增了一个状态向量??，同时引入了门控(Gate)机制，通过门控单元来控制信息的遗忘和刷新，如下图所示： 在 LSTM 中，有两个状态向量?和h ，其中?作为LSTM 的内部状态向量，
在拜读Hansen(2001)的大作【参见下述】时，有几个专有名词与一些相似的字眼，还有概念，须要先瞭解，才能比较有感觉。"The new econometrics of structural change: Dating Changes in U.S. LaborProductivity." Journal of Economic Perspectives (2001). Chow(1
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2024-05-27 13:24:51
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写在前面最近因为在准备找深度学习相关的工作，听说经常会考到手推逻辑回归LR，因此提前在博客上记录一下。逻辑回归也称为对数几率回归，有些书上也叫逻辑斯蒂回归，叫法并不一致。英文名是一致的，losgitic regression，大家有这么一个概念就行了。正文考虑二分类的任务，输出标记为[0,1]。线性回归模型产生的预测值为： 于是，我们需将实值z转换为0/1值。最理想的是“单位阶跃函数”。图像如下图
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2024-05-28 21:48:10
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stata门槛回归一、截面门槛截面门槛检验门槛回归多门槛检验二、面板门槛单门槛检验双门槛检验三、动态面板门槛回归 关于门槛回归，首先是截面数据门槛，然后面板门槛，最后面板动态门槛。一、截面门槛参考B. Hansen (2000, Econometrica)；截面门槛检验use DurlaufJohnson
* 原始GDP阈值检验
// trim_per(0.15) 表示修正比例，默认0.15，即
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2023-09-24 13:21:22
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门限回归模型(Threshold Regressive Model，简称TR模型或TRM)的基本思想是通过门限变量的控制作用，当给出预报因子资料后，首先根据门限变量的门限阈值的判别控制作用，以决定不同情况下使用不同的预报方程，从而试图解释各种类似于跳跃和突变的现象。其实质上是把预报问题按状态空间的取值进行分类，用分段的线性回归模式来描述总体非线性预报问题。多元门限回归的建模步骤就是确实门限变量、率
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2024-04-01 08:59:12
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项目背景和目的斯特鲁普效应(Stroop effect)在心理学中指优势反应对非优势反应的干扰。例如当测试者被要求回答有颜色意义的字体的颜色时，回答字本身的意义为优势反应，而回答字体颜色为非优势反应，若字体颜色与字意不同，被测者往往会反应速度下降，出错率上升。实验目的：验证斯特鲁普效应一、描述统计分析import numpy as np
import pandas as pd
import mat
论文标题：Smooth Compact Tensor Ring Regression论文作者：Jiani Liu, Ce Zhu, Yipeng Liu论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9253557论文代码：https://github.com/liujiani0216/SCTRR摘要随着数字影像设备的快速普及和发展，涌现了大量高阶数据，如光学视
按照正向设计的思路，桥梁上部结构轮廓一般可解析为两部分——参数化截面和参数沿纵桥向的函数变化。1.截面参数化截面参数化就是将截面上所有变化均定义为可在外部驱动的参数，或通过外部参数集进行描述。如下图所示：定义参数化截面截面参数的选择有多种可能，可用完备参数集的概念来评判起参数集选择是否合理。所谓完备参数集，是参数间既相互独立，又能描述截面所有的变化情况。按照道路描述的习惯，一般从平、纵、横三个角度
前面分类问题的评估有提到『8 种评估方法!』，但是它们并不适用于回归问题。二分类问题的结果最终是一个 是or否 的结果，而回归问题的结果是一个 准确的数值。数值评估起来因为可以计算明显的距离，反倒更简单些。比如说：0和1的绝对值误差是1，0和1的平方误差也是1，使用绝对值误差和平方误差都可以对这个样本做评估。但是，回归问题评估的实现存在深坑，请一定小心 正文 回归问题的拟合比较简单，所用到的衡量
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2024-08-17 15:33:01
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风险控制-防刷
最近1 ~2年电商行业飞速发展，各种创业公司犹如雨后春笋大量涌现，商家通过各种活动形式的补贴来获取用户、培养用户的消费习惯；但任何一件事情都具有两面性，高额的补贴、优惠同时了也催生了"羊毛党"。 "羊毛党"的行为距离欺诈只有一步之遥，他们的存在严重破环了活动的目的，侵占了活动的资源，使得正常的用户享受不到活动的直接好处。今天主要分享下腾讯自己是如何通
UFLDL之softmax回归主成份分析与白化softmax回归算法简介softmax回归是一种监督学习算法，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广。多分类问题中，类标签 \(y\) 可以取两个以上的值（如手写数字识别0~9共10个种类的数字）。
假设共有 \(k\) 个类，对于给定的测试输入\(x\)，softmax回归输出一个\(k\)softmax回归的数学表达softmax的
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2024-07-15 15:41:52
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Part1学习内容： （导论+Stata入门+数学回顾）区分相关关系、因果关系、逆向因果关系（双向因果关系）遗漏变量1 经济数据分类横截面数据（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。时间序列数据 指的是某个经济个体的变量在不同时点上的取值。面板数据 指的是多个经济个体的变量在不同时点上的取值。2 Stata基本命令查看数据集中的变量名称、标签等：.describe查看变量a与b的
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2024-05-05 19:47:51
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一、GRU首先需要明确的是，GRU出现的时间是在LSTM之后的，其实为了简化LSTM而产生的，由于其简易型，一般都会先进行介绍。首先来看一下RNN的示意图，如下。这里不做解释。下图是GRU的示意图，相较于RNN似乎复杂了许多。其只是增加了一个cell来存储需要远程传递的信息以及相应的gate来管控信息的传递。前一层的隐藏状态与本层的输入合在一起分别进入激活函数中，得到重置门R，更新门Z。随后重置门
梯度更新规则所以在 RNN 中，通常是前期的层会因为梯度消失和停止学习。因此，RNN 会忘记它在更长的序列中看到的东西，从而只拥有短期记忆。解决方案——LSTM 和 GRU创建 LSTM 和 GRU 可以作为短期记忆的解决方案，它们有一种称为「门」的内部机制，可以调节信息流。这些门可以判断数据在一个序列中该保留或弃用，因此它可以将相关信息传递到较长序列链中进行预测。几乎所有基于循环神经
1.3 深度学习的入门方法要想入门深度学习，需要两个工具，即算法知识和大量的数据，外加一台计算机，如果有GPU就更好了，但是因为许多入门初学者的条件有限，没有GPU也可以，本书的许多讲解都是基于Mac笔记本完成的。我把深度学习的入门过程整理成图1-6所示的7个步骤。 下面就来详细介绍一下这7个步骤。1．学习或者回忆一些数学知识因为计算机能做的就只是计算，所以人工智能更多地来说还是数学
本科学信息与计算科学专业，但基本上也算是个应用数学专业，所以很早就接触了统计。最开始学的是数理统计，后来又学习了多元统计分析。研究生又读了一个统计学专业，走上工作岗位，又做了数据分析相关的工作，一做就是10年。从一开始的茫然不知所措，到逐渐喜欢统计，到现在日常工作中离不开统计。也许你真正用统计学思维解决问题的时候，你才会真正爱上它。统计学不是简单的分析工具，是一种思考问题的思维方式，让
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2024-09-29 20:36:03
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在该博客中，我们提到了贾佳亚老师团队利用GMM实现颜色迁移的一个工作[1]。后来我详细的学习了该工作，发现还是有很多细节是值得深入研究的。因此，我在学习该工作的基础上，决定撰写这篇博客，分享一些学习心得，以帮助那些希望学习GMM模型的同学深入理解其算法机制。1. 简介我们在之前的博客中已经介绍过了一些主流的图像颜色迁移方法。这些方法一般通过计算全局颜色分布对应或者语义分析对应，来构建颜色迁移策略。
logistic回归目录一、什么是回归二、sigmoid函数三、基于最优方法的最佳回归系数的确定（一）梯度上升法（二）分析数据，画出决策边界（三）训练算法：随机梯度上升（四）训练算法：改进的随机梯度上升四、使用logistic回归预测病马的死亡率1、使用Logistic回归估计马疝病的死亡率过程2、准备数据：处理数据中的缺失值3、 测试算法：用 Logistic 回归进行分类五、绘制各权重的收敛
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2024-03-25 16:57:45
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