内聚性分析。是一软件度量，是指机能相关的程序组合成一模块的程度。以下的情形会降低程序的内聚性：许多机能封装在一类型内，可以借由方法供外界使用，但机能彼此类似之处不多。在方法中进行许多不同的机能，使用的是相关性低或不相关的数据。低内聚性的缺点如下：增加理解模块的困难度。增加维护系统的困难度，因为一个逻辑修改会影响许多模块，而一个模块的修改会使得一些相关模块也要修改。增加模块复用困难度，因为大部分的应
Keeping Dataset Biases out of the Simulation : A Debiased Simulator for Reinforcement Learning based Recommender Systems. (RecSys 2020)作者为了解决历史数据中的用户与项目之间存在的两种交互偏差：选择偏差和流行度偏差，提出在构造“用户-项目”评级矩阵之前执行去偏差的步
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2024-09-25 15:42:24
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一、什么是内生性对于一个回归问题，回归方程如下：简单来说内生性就是自变量x1与扰动项存在相关性，即，存在内生性那么用OLS就无法得到无偏估计，结论就不可靠。无偏估计是指用样本统计量来估计总体的参数时，估计量的数学期望等于被估计参数的真实值。二、产生内生性原因1）测量误差这个很好理解，由于测量误差导致某变量与真实值偏离，那么这个变量的偏离就会影响到扰动项的大小，从而产生相关性。2）样本选择举个栗子，
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2024-03-27 16:07:40
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Stata连享会推文集锦之回归分析-模型设定-内生性(更新至2019/8/26)回归分析-模型设定-内生性Stata: 为何不显著？动画 GIF 演示 OLS 的性质GMM 简介与 Stata 实现Stata：GMM 简介及实现范例连享会：分位数回归及Stata实现R2 分解到每个变量上：相对重要性分析 (Dominance Analysis)Stata：空间权重矩阵的构造IV：可以用内生变量的滞
目录1. 背景2. 包含内生变量交乘项的模型介绍2.1 交乘项中仅有一个变量是内生变量2.2 交乘项中的两个变量均为内生变量3. Stata 实操3.1 输入数据3.2 不考虑内生性的估计结果3.3 工具变量法处理内生性问题3.4 考虑内生性和未考虑内生性的估计结果比较3.5 两个内生变量交互项的估计4. 结语和建议5. 参考文献 1. 背景在实证分析中，计量模型中包含内生变量是经常发生的事情，
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2024-08-03 17:08:24
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一 lris 数据集 lris数据集是经典的机器学习数据集，它源自于20世界30年代对花朵特征的统计数据。测量的每个花的特征数据如下： 1 花萼长度 sepal length (cm)
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2024-09-04 16:58:03
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文章的布局 基准回归（OLS)回归为主，进行阶段 内生性的解决作为稳健性检测，最终来一句（this findings are robust by a set of checks. after capturing endowgenrity ) hetergenrity machnaism robust ...
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2021-11-02 17:23:00
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一、原假设和备择假设 H0:原假设 H1:备择假设 原假设是我们要验证的假设，备择假设是与原假设相反的假设 如：原假设：药物能够在两周内治愈90%的患者， 备择假设：药物在两周内治愈患者少于90% 2、第一类错误、第二类错误 第一类错误是指：当H0成立我们判定为不成立（即H0为真，我们拒绝了H0） 第二类错误是指：当H0为假时，我们接受了H0 一般情况下我们计算概率α即第一类错误的概率。即原假设为
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2024-06-28 06:51:48
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内生变量用于计量经济学，有时用于线性回归。它们与因变量相似（但不完全相同）。内生变量的值由系统中的其他变量决定（这些“其他”变量称为外生变量）。根据密歇根大学迪尔伯恩分校的丹尼尔利特尔（Daniel Little），内生变量的定义如下：如果变量xj的值是由一个或多个自变量X（不包括其本身）决定或影响的，则称其为因果模型M内生变量。Endogenous Variable Example假设一家制造厂
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2024-09-05 18:42:31
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解释变量和误差项存在内生性问题内生性问题来源内生性问题主要来自于三个方面，分别为：遗漏变量、联立性以及度量误差遗漏变量 遗漏变量是指可能与解释变量相关的变量，本来应该加以控制，但却没有控制的变量。这些变量最后进入了误差项，从而导致误差项与解释变量相关，进而导致了内生性问题。联立性 联立性是指一个计量方程中的核心解释变量A对被解释变量B产生影响，反过来，被解释变量B又对A产生影响。 如果B对A有正向
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2024-03-29 09:19:14
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由于我们不能通过随机试验解决遗漏变量偏差和内生性问题，因此以下这些方式成为次优中的最优选择：二阶段最小二乘法，结构方程模型，广义矩估计，控制方程方法。这四种方法都能够得到相同的估计结果，因为都是在通过寻找工具变量来控制诸如内生性等问题，当然这里面最具一般性的方法就是广义矩估计，因为其他方法都可以通过广义矩估计得到。注：点击图片，看清晰文字（PDF下载看文末）。Inthefirstexample,I
原创
2021-04-02 22:28:51
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TSLS，即两阶段最小二乘回归。是用于解决内生性问题的一种方法，除TSLS外还可使用GMM估计。内生变量是指与误差项相关的解释变量。对应还有一个术语叫‘外生变量’，是指与误差项不相关的解释变量。产生内生性问题的原因通常在三类，分别说明如下：内生性问题的判断上，通常是使用Durbin-Wu-Hausman检验（SPSSAU在两阶段最小二乘回归结果中默认输出），当然很多时候会结合自身理论知识和直观专业
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2024-05-09 12:44:17
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一、偏倚（bias）和方差(variance)在讨论线性回归时，我们用一次线性函数对训练样本进行拟合（如图1所示）；然而，我们可以通过二次多项式函数对训练样本进行拟合（如图2所示），函数对样本的拟合程序看上去更“好”；当我们利用五次多项式函数对样本进行拟合（如图3所示），函数通过了所有样本，成为了一次“完美”的拟合。图3建立的模型，在训练集中通过x可以很好的预测y，然而，我们却不能预期该模型能够很
一、pLSA模型1、朴素贝叶斯的分析（1）可以胜任许多文本分类问题。（2）无法解决语料中一词多义和多词一义的问题——它更像是词法分析，而非语义分析。（3）如果使用词向量作为文档的特征，一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性。（4）可以通过增加“主题”的方式，一定程度的解决上述问题：一个词可能被映射到多个主题中（一词多义），多个词可能被映射到某个主题的概率很高（多词一义）2.
内容导览1. 隐秘而强大的植物内生菌2. 难以区分的植物内生菌3. 更好的植物内生细菌测序方法3.1 LNA-16S测序鉴定内生细菌原理3.2 LNA-16S测序鉴定内生细菌占比高达99%4. 植物内生菌研究思路和方法4.1 代表性案例精解4.2 研究思路和方法小结1. 隐秘而强大的植物内生菌在植物的生长历程中，会与许多不同种类
作业1. 什么是bootstraps？参考：百度百科：自助法机器之心：自助（抽样）法如何构建稳固的机器学习算法：Boosting&BaggingBootstraps即Bootstrap Method，中文为自主采样法或自助法。一种从给定训练集中有放回的均匀抽样，也就是说，每当选中一个样本，它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。（百度百科：自助法）为了从单个样本中产生多个样本，boot
定义选择偏差(Selection bias)是指在对个人、群体或数据进行选择分析时引入的偏差，这种选择方式没有达到适当的随机化，从而确保所获得的样本不能代表拟分析的总体。它有时被称为选择效应。https://zhuanlan.zhihu.com/p/26143968https://www.zhihu.com/question/29769549https://zhuanlan.zhihu.com/p
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2024-02-21 08:56:23
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流行病学中的偏差包括两种 ： 和。随机误差影响研究的精确性（precision），但是难以避免。可以通过研究设计和统计学方法给予减少或评价。着重介绍系统误差，即偏倚（bias）。偏倚造成的误差不能通过增加样本量和重复试验来减少偏倚的类型有三种： 选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚 选择偏倚（主要发生在实验设计阶段）的种类：1，入院率偏倚（admission rate bias）： 当
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2024-05-21 14:10:47
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电子束曝光系统又称电子束图形发生器，它是利用电子束直接在涂覆抗蚀利的基片上:曝光掩模图形的拖模制造设备。此种系统有三类:第一类是高斯束(圆形束)电子束粤光系统如18X50 FS和BPC5等、主要用于情米芯片直马成纳米尺度特征德模制查，第二类是可变矩形柬电子束吸光系统，如JIX6AHI. JBX320和SB30系列等，主要用于掩模制造;第三类是光栅扫描式电子来曝光系统，如MEBS4700等，主要用于
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2024-09-07 22:34:47
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凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的code程序,宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.前些日，咱们引荐了“CSMAR所有的数据产品均可免费下载！”，受到金融财务管理领域学者的欢迎。金融领域三大中文数据库,CSMAR,CCER,Wind和CNRDS，其中CSMAR数据库于2月29日就会停止免费服务，
原创
2021-03-30 21:53:44
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