目录1 固定效应模型概念（Fixed Effects Model）1.1 stata命令1.1.1 LSDV法（Least squares dummy variable）1.1.2 固定效应模型（Fixed Effects Model）1.1.3 命令比较(reg、xtreg、areg、reghdfe)1.2 固定效应模型选择——F检验 1.2
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2023-08-20 20:59:34
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文章目录一、练习二、线性回归模型1. 初步探索2. 简单OLS回归(最小二乘法)三、二次式模型四、对数线性模型五、指示变量回归六、练习 一、练习列出价格大于6000的国产汽车的价格sysuse auto, clear
list price if price > 6000 & foreign == 0给出1978年维修记录少于3次或产地为国外的汽车价格和重量的描述性统计信息sum p
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2024-05-03 14:53:27
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学习中如果碰到问题，参考官网例子：D:\boost_1_61_0\libs\python\test参考：Boost.Python 中英文文档。利用Boost.Python实现Python C/C++混合编程导出函数#include<string>
#include<boost/python.hpp>
using namespace std;
using namespace
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2024-09-18 20:18:32
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介绍有限混合模型在应用于数据时非常有用，其中观察来自不同的群体，并且群体隶属关系未知。模拟数据首先，我们将模拟一些数据。让我们模拟两个正态分布 - 一个平均值为0，另一个平均值为50，两者的标准差为5。m1 <- 0m2 <- 50sd1 <- sd2 <- 5N1 <- ...
原创
2021-05-19 23:39:54
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6129介绍有限混合模型在应用于数据时非常有用，其中观察来自不同的群体，并且群体隶属关系未知。模拟数据首先，我们将模拟一些数据。让我们模拟两个正态分布 - 一个平均值为0，另一个平均值为50，两者的标准差为5。m1 <- 0m2 <- 50sd1 <- sd2 <- 5N1 <- ...
原创
2021-05-12 14:13:04
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计量经济学 习题（史浩江版）习题一一. 单项选择题1、横截面数据是指（A）。A 同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B 同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C 同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D 同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据大学课程资料中转群编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）编辑切
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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高斯混合模型一、什么是高斯混合模型使用单高斯模型来建模会有一些限制，比如下面这个分布得到显然相差很多的模型。于是引入混合高斯模型，(Gaussian Mixed Model)指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况。 例如下面这个图，蓝色的线表示一个一个的单高斯模型，红色的线是他们的和，是一个高斯混合模型。 下面，
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2021-03-17 16:39:42
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事件研究法 (Event Study)事件研究法以有效市场假说为基础，即股票价格反映所有已知的公共信息，由于投资者是理性的，投资者对新信息的反应也是理性的。因此，在样本股票实际收益中剔除假定某个事件没有发生而估计出来的正常收益 (normal return) 就可以得到异常收益 (abnormal return)，异常收益可以衡量股价对事件发生或信息披露异常反应的程度。事件研究法原理事件研究
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2024-07-29 13:21:02
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本文记录学习下面三个任务过程中思考过的问题及大家讨论过程中学习到的知识点，欢迎指正。线性回归Softmax与分类模型多层感知机基础知识部分直接参考Dive-into-DL-PyTorchpytorch矩阵4种乘法的区别：*, torch.mul, torch.mm, torch.matmul简单理解：前两者是点成，后两者是矩阵乘法 具体可参考： torch.Tensor的4种乘法Tensor改变s
参考资料：用python动手学统计学 残差是表现数据与模型不契合的程度的重要指标。1、导入库# 导入库
# 用于数值计算的库
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy as sp
from scipy import stats
# 导入绘图的库
import matplotlib.p
琢磨了好久matlab自带的曲线拟和工具箱, 发现这货只能解决从离散数据得到各种类型的拟和效果, 但是反之貌似没法实现, google一下有这两个函数可以用:lsqcurvefit和nlinfitlsqcurvefit(非线性最小二乘法)help了一下, 发现官方的文档过于详尽, 节选部分吧.LSQCURVEFIT solves non-linear least squares problems.
作者：桂。前言本文是曲线拟合与分布拟合系列的一部分，主要总结混合高斯模型（Gaussian Mixture Model,GMM）,GMM主要基于EM算法（前文已经推导），本文主要包括： 1）GMM背景介绍； 2）GMM理论推导； 3）GMM代码实现；内容多有借鉴他人，最后一并给出链接。 一、GMM背景 A-高斯模型1给出单个随机信号(均值为-2，方差为9的高斯分布)，可以利用最大
1.高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）两类。类似于聚类，根据高斯概率密度函数（Proba
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2024-03-11 11:30:20
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从晶体管的物理结构出发，考虑发射结和集电结电容的影响，就可以得到在高频信号作用下的物理模型，称为混合 模型。由于晶体管的混合 模型与 参数等效模型在低频信号作用下具有一致性，因此，可用 参数来计算混合 一、晶体管的混合 π 模型1、完整的混合 π 模型图5.2.1(a)所示为晶体管结构示意图。 和 分别为集电区体电阻和发射区体电阻，它们的数值较小，常常忽略不计。 为集电结电容， 为集电结
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2024-03-22 13:55:12
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文章目录1.高斯混合模型GMM的定义1.1高斯混合模型GMM的几何表示1.2高斯混合模型GMM的模型表示2.高斯混合模型的极大似然估计2.1 数据样本的定义3.高斯混合模型GMM(EM期望最大算法求解)3.1 EM算法(E-Step)3.2 EM算法(E-Step-高斯混合模型代入)3.2 EM算法(M-Step) 1.高斯混合模型GMM的定义高斯混合模型中的高斯就是指的是高斯分布，顾名思义，就
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2024-03-16 10:26:27
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01. 高斯混合模型简介高斯混合模型（Gaussian Mixed Model，GMM）和隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是语音算法中常用的统计模型。HMM前面已经讲过了，这里介绍一下GMM算法。当数据分布中有多个峰值的时候，如果使用单峰分布函数去拟合会导致结果不佳，这时候可以使用具有多个峰值的分布去拟合，如下图所示，可以明显的看到使用两个峰值的高斯模
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2024-04-17 15:21:40
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高斯混合模型 (GMM)高斯混合模型是概率模型，其假设所有样本是从具有未知参数的有限数量的高斯分布的混合生成的。它属于软群集算法组，其中每个数据点都属于数据集中存在的每个群集，但每个群集的成员资格级别不同。此成员资格被指定为属于某个群集的概率，范围从0到1。例如，突出显示的点将同时属于集群A和B，但由于其与它的接近程度而具有更高的集群A的成员资格。 GMM假设每个聚类遵循概率分布，可以
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2024-04-09 13:15:34
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《Python数据科学手册》笔记一、高斯混合模型（GMM）的由来k-means要求这些簇的模型必须是圆形，k-算法没有内置的方法来实现椭圆形的簇。因此，拟合非圆形的分类数据时，效果不好。如图1和图2。  
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2024-03-27 12:28:15
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高斯混合模型的终极理解 高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。首先给出GMM的定义这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图：定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而已。第一个细节
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2024-02-09 15:32:42
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