实证小李-六步法（找数据，想机制，跑基准，稳健性，内生性，异质性） 本次要讲的是-稳健性检验-安慰剂检验通常用于did做实证分析时，其他虚拟政策对y是没有影响的，现在一般采用permute检验，这个命令可以省去很多代码量，具体的视频讲解请移步：https://www.bilibili.com/video/BV1kH4y177VM/spm_id_from=333.999.0.0&vd_sou
9.3使用数据集nerlove.dta，估计以下模型：其中，，，，与分别为电力企业的总成本、总产量、小时工资率、资本使用成本、燃料价格的对数。（1）使用稳健标准误，对方程进行OLS回归（2）计算VIF，是否存在多重共线性？（3）使用拟合值进行RESET检验，是否遗漏了非线性项？（4）在方程中加入lnq的平方项，重新进行回归（5）再次使用拟合值进行RESET检验，是否还遗漏了非线性项？（6）再次计算
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2024-05-13 20:16:42
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稳健回归（Robustness regression）最小二乘法的弊端之前文章里的关于线性回归的模型，都是基于最小二乘法来实现的。但是，当数据样本点出现很多的异常点（outliers），这些异常点对回归模型的影响会非常的大，传统的基于最小二乘的回归方法将不适用。比如下图中所示，数据中存在一个异常点，如果不剔除改点，适用OLS方法来做回归的话，那么就会得到途中红色的那条线；如果将这个异常点剔除掉的话
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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分支结构的分析要点 if-else循环结构的分析要点 do-while、while、for话不多说，让我们开始新的征程吧！您的点赞、评论、收藏将是对我最大的支持，感恩安全路上一路前行，如果有写得不好或侵权的地方，可以联系我删除。基础性文章，希望对您有所帮助，作者目的是与安全人共同进步，也强烈推荐大家去看看钱老师的视频，加油~ 文章目录一.C++逆向条件结构基础入门1.单分支结构分析2.
每天记录软件测试基础知识的问题，来源牛客网。用于自己软件测试的巩固。答案是根据自己的理解写出。如有错误，请纠正。1.什么是回归测试？回归测试是程序有问题，拿去修复，然后返回来，那么就需要回归测试，用于验证原有的功能仍然保持正常。2.软件缺陷等级如何划分。软件缺陷等级可从严重性和优先级来划分。严重性：1.致命错误（涉及到本模块和其他模块）。2.严重错误（本模块问题）。3.一般错误（本模块部分功能失常
一、基本了解（一）定义汇总1、稳健性（robustness）是产品对各种噪声的抵抗能力，反应为产品质量特性的变异程度。变异程度小的产品稳健性高。2、噪声噪声是引起质量变异的干扰因素，有三种形式：①外部噪声。比如温度、湿度等使用环境因素。②内部噪声。比如产品在存储和使用过程中发生的材料变质、老化、磨损。③零件间噪声。严格地说，任何两件产品的同一零件都不会完全一样。3、稳定性（stability）当一
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2024-02-21 15:29:20
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1 标准误1.1 定义标准误（Standard Error）是用来衡量统计样本估计量（如均值、回归系数等）与总体参数之间的差异的一种统计量。标准误衡量了样本估计量的变异程度，提供了对总体参数的估计的不确定性的度量。标准误越小，表示样本估计量与总体参数的估计越接近，估计越稳定。1.2 计算公式2 聚类稳健标准误聚类稳健标准误的计算方法通常涉及到对观察数据进行分组，然后在每个组内计算残差平方，并最终将
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2024-07-01 21:27:17
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抗差估计抗差估计的原理抗差估计是近代测量平差范畴，又名稳健估计（robust estimate），据杨院士说中科院系统喜欢称之为抗差估计，武大喜欢称之为稳健估计。我们的测量值是随机变量，符合正态分布的，如果出现粗差（gross error）的话，我们在应用最小二差或卡尔曼滤波的时候就会使结果偏离真实值（滤波发散）的现象。我们解决粗差或系统误差的时候，可以从两方面去理解，均值漂移或者方差膨胀，抗差估
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2024-02-24 11:32:12
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软件系统的质量属性外部质量因素保持正确性（Correctness）1.确保接收的条件是正确的 分层：假定一个软件系统是分层开发的，每层都要确保自己是正确的，同时假定其调用的低层也是正确的。 2.测试与调试 a)防御式编程 b)证明自己的代码能满足预期要求。保持健壮性（Robustness）1.健壮性是软件系统对异常情况作出适当反应的能力。稳健性是为了确保如果出现某种情况，系统不会导致灾难性的（灾难
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2024-04-30 20:01:40
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Stata进阶2在一般的模型中，被解释变量的取值是连续的，如果解释变量是离散的（比如，虚拟变量），则不会影响回归。但有时被解释变量是离散的，而非连续的。那么就要选择相应的离散选择模型进行分析。一、二值选择模型1.线性概率模型、logit与probit模型直接以案例进行讲解，以数据集womenwk.dta为例，估计决定美国妇女就业与否的二值选择模型。该数据集包括以下变量：work(是否就业)，age
调用robustfit函数作稳健回归regress函数和regstats函数利用普通最小二乘法估计模型中的参数，参数的估计值受异常值的影响比较大。robustfit函数采用加权最小二乘法估计模型中的参数，受异常值的影响就比较小。robustfit函数用来作稳健的多重线性或广义线性回归分析，下面介绍robustfit函数的用法。1.4.1．robustfit函数的用法robustfit函数有以下几种
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2023-12-25 21:39:52
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对于二分类问题，机器预测的和实际的还是会有所偏差，所以我们引入以下几个概念来评价分类器的优良。一、TP、TN、FP、FN概念首先有关TP、TN、FP、FN的概念。大体来看，TP与TN都是分对了情况，TP是正类，TN是负类。则推断出，FP是把错的分成了对的，而FN则是把对的分成了错的。（我的记忆方法：首先看第一个字母是T则代表分类正确，反之分类错误；然后看P，在T中则是正类，若在F中则实际为负类分成
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2024-08-13 10:10:01
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目录在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题GARCH 模型基础估计 GARCH 参数fGarch 参数估计的行为结论译后记在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题本文翻译自《Problems In Estimating GARCH Parameters in R 》更新（11/2/17 3:00 PM MDT）：我从 R 的金融板块邮件列表收到一位知名金融工具包贡献者——Brian Pete
做的不是做预测某个人未来信用卡支出多少钱这类的预测工作是通过对过去的数据去分析哪些因素是信用卡支出的显著影响因素from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"import numpy as np
import pandas as pd
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2024-06-07 09:59:37
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# R语言稳健性检验
在统计学中，稳健性检验是指一种检验方法，用于检验数据中是否存在异常值或离群点对统计结果的影响。R语言作为一种强大的统计分析工具，提供了多种方法来进行稳健性检验。本文将介绍R语言中常用的稳健性检验方法，并给出相应的代码示例。
## 稳健性检验方法
在R语言中，常用的稳健性检验方法包括Huber检验、Tukey检验、M检验等。这些方法通过对数据进行适当的变换或调整，来减少异
原创
2024-04-14 05:22:31
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# R语言稳健性检验实现指南
## 概述
稳健性检验是统计学中常用的一种方法，用来评估数据对异常值的敏感性。在R语言中，我们可以使用一些包来实现稳健性检验，如`robustbase`和`robust`。本文将介绍如何使用这些包进行稳健性检验，并提供相应的示例代码。
## 流程概览
下面是实现R语言稳健性检验的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需
原创
2023-07-20 22:15:22
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1.简单线性回归1.1 什么是简单线性回归kNN算法属于分类(Classification)，即label为离散的类别型(categorical variable)，如：颜色类别、手机品牌、是否患病等。而简单线性回归是属于回归(regression)，即label为连续数值型(continuous numerical variable)，如：房价、股票价格、降雨量等。那么什么是简单线性回归？所谓简
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2024-07-01 05:20:31
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RANSAC是一种常用的稳健估计的方法，稳健估计的方法有很多，特别是在大量数据处理中。在机器自动化数据采集过程中，不可避免的有三种误差，粗差，系统误差，偶然误差，分别可以对应三种解决方法获取最优解：无偏估计，有偏估计，抗差（robustness）估计（稳健估计）。 粗差即错误，尽管对于数据预处理之后，粗差仍不可能完全剔除，对于含有少量粗差的最优解的估计通常有两类，三种思路，第一类，将全部数据做为初
探索 t Statistic的稳健性探索t-statistic 的稳健性 假设有2组数据，x1,…,xm; y1,…,yn。 t-test的假设为两组数据的平均值无差异 即： 令X和Sx为为x数组的平均值和标准差，Y和Sy为y数组的平均值和标准差；则H0的判别式为在H0假设下，参数T符合t-分布（m+n-2自由度）的前提： 1）数组x和数组y都是独立随机样品，符合正态分布； 2）两个群体的标准差相
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2024-05-04 19:57:01
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