长面板的估计由于短面板的时间维度小，无法进行自相关分析，在长面板之下，我们拥有较长的时间维度，这为分析自相关提供了大量的时间信息。 午饭过后接下来步入正题。异方差种类模型：进行OLS估计，使用估计的残差进行估计的协方差矩阵 以此进行FGLS估计；还可以通过FGLS进行迭代估计，再使用FGLS的估计残差再进行FGLS估计，直至收敛。1.考虑同时存在组间异方差、同期相关以及组内自相关（自相关系数相同）
目录：SMOTE算法1、不平衡数据的背景知识2、SMOTE算法的理论思想3、SMOTE模块的使用 1、不平衡数据的背景知识在实际应用中，分类问题中类别的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调，如欺诈问题，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数；客户流失问题中，忠实的客户往往也是占很少一部分：在某营销活动中，真正参与活动的客户也同样只是少部分。如果数据存在严重的不平衡，预测得出的结论往往是有偏
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2024-07-08 05:55:20
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目录1. xtbalance 命令的使用2. xtbalance 的流程2.1 生成连续时间的非平衡面板2.2 不用 xtbalance 命令的处理成平衡面板的方法2.3 xtbalance 的使用3. 非连续时间的非平衡面板的处理3.1 生成数据3.2 处理成平衡面板3.3 使用 xtbalance 的新姿势4. 非平衡面板非连续时间也没有固定间隔5. 后记 (连玉君) 重要声明 (2019.4
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2023-12-29 18:22:19
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一、面板数据与模型1.面板数据分类（1）短面板（N>T）和长面板(N<T)（2）动态面板(解释变量包含被解释变量的滞后值）和静态面板（3）平衡面板（每个个体在相同的时间内都有观测值）和非平衡面板2.面板数据模型（1）非观测效应模型（存在不可观测的个体效应模型）固体效应模型（fixed effects model,fe） 随机效应模型 (random effects model,re)
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2024-04-29 11:18:59
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全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/c8772099446dd.html目录1. tobalance 命令的使用2. balance 的流程2.1 生成数据2.2 不使用balance的处理流程2.3 使用balance的处理流程3. balance在非连续时间中的应用3.1 生成数据3.2 不使用balance的处理流程3.3 使用balance的处理流程4. tob
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2024-05-07 16:12:26
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目录1.导入数据集2.面板数据有关信息3.混合回归4.随机效应模型4.1随机效应模型or混合回归模型的选择：LM检验4.2随机效应模型：两种估计方法 A.FGLS法：广义离差模型B.MLE法：极大似然估计4.3双向随机效应模型5.固定效应模型5.1固定效应模型or混合回归之间的选择：5.2固定效应模型估计方法A.组内法：FEB.LSDV法C.一阶差分法FD5.3.双向固定效应模型LSDV
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2023-11-14 18:49:47
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1.背景介绍非平衡数据集是指训练数据中某一类别的样本数量远远超过其他类别的情况。这种情况在现实生活中非常常见，例如在医疗诊断领域，正常类别的样本数量远远超过疾病类别的样本数量。在这种情况下，使用传统的逻辑回归算法可能会导致模型在疾病类别上的预测性能非常差，这就是非平衡数据的问题。在这篇文章中，我们将讨论如何使用逻辑回归处理非平衡数据的问题。我们将从以下几个方面进行讨论：背景介绍核心概念与联系核心算
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2024-09-04 05:58:29
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发信人: vale (浅谷), 信区: VIM 标 题: global命令详解 发信站: 水木社区 (Fri Jun 15 17:05:55 2007), 站内 global命令是Vim最强大的命令之一（个人认为是No.1），将其摸透用熟可以事半功倍， 本文总结了版上的一些经典问题，结合自己的使用和理解，试图通过实例详细介绍一下 其用法。示例难度不一，有些并没有多少实用性，
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2024-08-29 22:02:38
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当你遇到非均衡数据集的时候，即便是你得到准确率为90%的分类模型，只要你仔细研读你会发现，分类中基本都是某一类。Coming To Grips With Imbalanced Data常常会有人在邮件中这样问我：1. 我在二分类问题中，我的数据集中两种样本之间的比例为60:1，我用逻辑回归模型学习，结果似乎是忽略了另外一类2. 我的分类模型中有三种类，假设为A,B,C。但是在训练数据集中，A占比达
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
高级计量经济学及stata应用 学习笔记② 短面板 下面展示一些 内联代码片。// A code block
var foo = 'bar';*Seven的高级计量经济学笔记
*教材：陈强《高级计量经济学及stata应用》
*第十五章 短面板
*数据来源：traffic.dta
*第一、前置步骤，观察统计特征与时间趋势
use "E:\-------高计数据-------\traffic.
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2024-07-23 11:09:34
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面板数据处理数据描述数据预览： 告诉计算机这是面板数据： 描述变量： 查看其他变量： 绘图：混合回归聚类稳健标准误 cluster后的变量表示聚类标准，表示使用以state变量聚类的聚类稳健标准误。普通稳健标准误对比普通稳健标准误与聚类稳健标准误(std.err),普通稳健标准误小于聚类稳健标准误。 但是，由于同一州不同时期之间的扰动项存在自相关，并且在使用普通稳健标准误时，默认扰动项微独立同分布
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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长面板数据模型的估计方法第一种：使用OLS估计这个特殊的双向固定效应模型，并对误差项的自相关、异方差和截面相关的问题只提供面板校正的标准误（使用命令xtscc或xtpcse命令实现），这种估计方法最为稳健。第二种：如果存在自相关、异方差和截面相关的问题，则使用FGLS估计这个特殊的双向固定效应模型，这种方法只是解决了误差项自相关的问题，而并未考虑异方差或截面相关的问题，对于误差项的异方差和截面相关
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2023-12-29 23:25:20
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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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目录局部加权回归（Locally weighted regression）分类感知器牛顿方法广义线性模型（Generalized Linear Model） 首先，我们先来讨论一下欠拟合（underfitting）和过拟合（overfitting）问题。比如我们同样采用线性回归来对一组房屋价格和房屋大小的数据进行拟合，第一种情况下我们只选取一个数据特征(比如房屋大小 x)采用直线进行拟合
1.回归的定义：找到一个函数，输出一个特征值，后输出数值。如：以过去房价数据预测未来的房价，李宏毅老师油管过去节目观看人数预测未来的最近节目观看人数。2.模型步骤： (1) 模型假设–线性模型：yi=xi*w+b 其中x为features,w为weight,b为bias；xi可以为多个feature. (2)模型评估–损失函数 在模型训练资料后得到了资料的分布，从数学的角度真实值y^到y轴的垂直函
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2024-09-06 18:52:51
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。学了Andrew Ng的深度学习课程后，吴老师对logstic regression讲的非常通俗易懂。这里梳理一下作为笔记。1 logstic回归是分类问题 这一点是因为历史原因，不用为此烦恼， 既然是分类模型，假定如下： 数据, , 二分类问题中，那么我们看下面线性可分的的例子：最简单的模型就是拟合一条直线，将两类分开。 该问题中 (红线)是一个较好的决策边界， 分类时对于样本，如
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2024-03-26 22:37:29
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了解前后分离的演变史为什么需要前后分离后端为主的 MVC 时代为了降低开发的复杂度，以后端为出发点，比如：Struts、SpringMVC 等框架的使用，就是后端的 MVC 时代以 SpringMVC 流程为例：发起请求到前端控制器(DispatcherServlet)前端控制器请求 HandlerMapping 查找 Handler，可以根据 xml 配置、注解进行查找处理器映射器 Handle
静态时序分析（Static Timing Analysis---STA)的前提是同步逻辑设计：通过路径计算延迟的总和，并比较相对于预定义时钟的延迟.一 基础知识1 同步逻辑延时模型如上图所示，T = tCO+tDELAY+tSU。时钟周期大于T，触发器正常工作；时钟周期小于T，不满足建立时间，触发器可能经历亚稳态。即最高时钟频率f = 1/T。若考虑到时钟偏斜skew,则如下图：此时，最小时钟周期
