mat list 与matlist的区别：
matlist is an extension of the matrix list command。
mat list 只能打印一个完整的矩阵，而matlist则可以根据行列数或者行列名打印部分矩阵。
matlist 有更多的控制选项，可以更多地改变矩阵的展示方式。实例：. matlist result[1,1]
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# Python中的固定效应和稳健标准误
在统计学中，固定效应（fixed effects）和稳健标准误（robust standard errors）是两个重要的概念。固定效应用于面板数据（panel data）分析中，用于控制个体间的固定效应，从而减少估计量的偏误。稳健标准误则是一种对标准误进行修正的方法，使得模型更加鲁棒。
在Python中，我们可以使用一些库来进行固定效应模型的估计和稳
原创
2024-06-27 06:22:09
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一、为什么？对样本做回归分析的核心是使用最小二乘法去估计模型里的参数，比如核心解释变量前面的系数。我们通过最小二乘法使得残差平方和最小，求得样本估计系数。如果进行一次估计，由于干扰项e的存在，估计值与真实值之间一定存在差异。样本估计值与真实值之间的差别中，误差项起了关键作用。误差项是一个随机变量，每次估计都会得到不同的差异值。关于样本估计系数性质的讨论，都以误差项为核心。我们希望样本估计系数特别好
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2023-11-20 08:41:49
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R语言的再复习之路 1.OLS回归1.1 用lm()拟合回归模型格式myfit <- lm(Y ~ X1 + X2 + ... + Xk, data)符号用途~分隔符号，左边为相应变量，右边为解释变量。例如Y ~ X + Z + W+分隔预测变量:表示预测变量的交互项。例如Y ~ X + Z + X:Z*表示所有可能交互项的简洁方式。Y ~ X * Z * W即为Y
前几篇我们较为详细地介绍了K-means聚类法的实现方法和具体实战，这种方法虽然快速高效，是大规模数据聚类分析中首选的方法，但是它也有一些短板，比如在数据集中有脏数据时，由于其对每一个类的准则函数为平方误差，当样本数据中出现了不合理的极端值，会导致最终聚类结果产生一定的误差，而本篇将要介绍的K-medoids（中心点）聚类法在削弱异常值的影响上就有着其过人之处。与K-means算法类似，区别在于中
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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拓展命令：gen lag_y=L.y 产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y 产生一个二阶差分的新变量二．静态(短)面板数据固定效应汇总固定效应篇主要包括混合效应VS固定效应，LSDV方法、双向固定效应等1、检验个体效应(混合效应还是固定效应)(原假设：使用OLS混合模型)xtreg lngd
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2023-12-02 23:59:38
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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
一、简介混淆矩阵（Confuse Matrix）准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）F1-ScoreROCAUCP-R曲线（Precision-Recall Curve）多分类sklearn分类评价指标的实现二、混淆矩阵TP（True Positives）：实际为正例，预测为正例，预测对了。FN（False Negatives）：实际为正例，预测为负例，预测
“对发送的内容要保守，对接收的内容要宽松”
这种明智的建议（也称为“稳健性原则”或Postel定律）在所有应用程序之间发送消息的用例中都非常有用。 通常，这些消息具有通过HTTP发送的Json有效负载。 典型的场景包括： 客户端在Json中序列化模型，然后通过HTTP将其发送到服务器。另一方面，服务器获取消息，提取请求的主体（即我们的Json），将其反序列化回模型（可以与客户端模型不同
# 在R语言中实现线性回归标准误的步骤
线性回归是一种统计方法，用来建模变量之间的关系。在R语言中，我们可以轻松实现线性回归并计算标准误。本文将逐步带领您完成这一过程，包括代码示例及其注释。以下是实现流程的概览：
| 步骤 | 动作 | 说明 |
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# R语言回归 控制固定效应实现步骤
## 概述
在进行回归分析时，如果我们想要控制某些固定效应，例如个体特征或者时间特征，可以使用控制固定效应的方法。本文将介绍如何在R语言中实现回归分析，并控制固定效应。
## 流程
下面是实现回归分析并控制固定效应的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|-----|------|
| 步骤1 | 导入数据 |
| 步骤2 | 确定回归模型 |
| 步骤3 |
原创
2023-09-20 17:47:02
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最近看文献时，多数实验结果用到方差分析，但选的方法不同，主要有LSD，SNK-q,TukeyHSD法等，从百度广库里找了一篇文章，大概介绍这几种方法，具体公式不列了，软件都可以计算。这几种方法主要用于方差分析后，对均数间进行两两比较。均数间的两两比较根据研究设计的不同分为两种类型 ： 一种常见于探索性研究，在研究设计阶段并不明确哪些组别之间的对比是更为关注的，也不明确哪些组别问的关系已有
基础情境一个任务有两个选项，多个不同年龄被试对此做出决策，获得两个年龄段选择两个选项的频次： 年龄3-45-6选项A2210选项B4566 通过卡方检验对此进行分析，对应效应量指标为phi（φ）系数。对于两个2×2的随机变量（x和y）: phi系数的计算公式: φ = (AD-BC) / √(A+B)(C+D)(A+C)(B+D)R语言语句方法一：prop.test()该函数仅
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2023-08-21 12:25:29
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220127_202201_机器学习中一些模型评价指标简介目录220127_202201_机器学习中一些模型评价指标简介回归任务平均绝对误差（Mean Absolute Deviation）均方误差（Mean Square Error）均方根误差（Root Mean Squared Error）分类任务查准率 / 精度（Precision）召回率（Recall）F_β与F_1ROC曲线与AUC曲线
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2024-06-21 22:15:24
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样本描述：各位老师好,我的论文采用的是微观面板非平衡数据（合并了3波数据，总观测值6万左右），每波观测之间约有20%的样本不同（约10%的样本流失，10%的新样本补入），因变量是连续变量，核心自变量是虚拟变量。经由列联表分析，发现对重复观测的样本而言，约有8%左右样本的核心控制变量状态（0或1）会在两次观测时间中发生变异。加入协变量后，经过多次模型比较，均发现个体效应不容忽视，固定效应显著优于随机
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2024-05-24 18:55:41
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目录系列文章1.安装plm包2.模型描述数据导入3.pool 模型4.个体固定效应的Panel模型——不考虑时间差异，考虑公司差异的估计4.1LSDV（虚拟变量OLS回归）模型4.2组内模型（within）5 时间固定效应Panel模型——考虑时间差异忽略公司差异6.个体和时间双维固定效应模型--Panel数据7.可供参考的资料 LSDV是虚拟变量回归。 看完这篇文章，如果对你有帮助，请帮我点个
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2023-07-31 19:11:53
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固定效应回归（Fixed Effects Regression）是一种常用的统计方法，用于分析面板数据中固定不变的个体或组织特征对因变量的影响。在R语言中，可以使用`plm`包进行固定效应回归分析。本文将通过一个案例来演示如何在R中进行固定效应回归分析。
首先，我们需要准备一个面板数据集。假设我们有一个数据集`panel_data`，包含了三个变量：`id`表示个体或组织的编号，`year`表示
原创
2024-06-25 04:46:12
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1.1.16. Robustness regression: outliers and modeling errors稳健回归有点难，把它整理出来太花时间了，所以我决定转载一下我自己学习是看的一篇博客。老规矩，并非完全照搬，里面有内容结果上的调整和我自己的注释，希望大家有所收获。一、最小二乘法的弊端很多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（outlie
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2024-04-18 12:46:28
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一、分类算法的评估 1、二分类 ROC与AUC 1.1 roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic) roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。横轴：负正类率(false postive rate FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的比例；(1-Specificity)；纵轴：真正类率(true postive rate TPR)灵
