一、向量化：低秩矩阵分解 之前我们介绍了协同过滤算法，本节介绍该算法的向量化实现，以及说说有关该算法可以做的其他事情。 举例：1.当给出一件产品时，你能否找到与之相关的其它产品。2.一位用户最近看上一件产品，有没有其它相关的产品，你可以推荐给他。我们将要做的是：实现一种选择的方法，写出协同过滤算法的预测情况。 我们有关于五部电影的数据集，我将要做的是，将这些用户的电影评分，进行分组并存到
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2024-06-06 23:21:19
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2000-2020全要素生产率OP法+LP法+OLS和固定效应法三种方法合集含原始数据和计算过程Stata代码1、时间：OP法：2008-2020年、LP法2000-2020年、OLS和固定效应法2000-2020年2、数据内容：包括原始数据、计算结果和stata do文档3、方法说明：Olley-Pakes法（简称OP法）鉴于固定效应方法存在以上自身难以克服的问题，Olley and Pakes
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2024-04-22 16:31:09
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③结果如下：绘制激素水平的直方图操作步骤：①【图形】–>【旧对话框】–>【直方图】②选择变量，点击确定③结果如下：可以看到激素水平确实是偏态的。大多数值低于4.0， 4.0~10之间到底有没有值。可以查看数据，对数据进行排序。右键jisu列，选择【降序排序】可以发现激素数据最大值为10.10，次大数3.2。有一个远远偏离数据的极大值。这个极大值能不能删掉？取决于该数据是否为测
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2024-08-22 13:55:02
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众所周知，“相关并不意味着因果关系”。 我要告诉你，相关可以表示因果关系，但需要一定条件。 这些条件已在计量经济学文献中被广泛讨论。 在本文中，我将以一种易于理解的方式对其进行总结。 我将解释如果不满足这些条件为什么标准的普通最小二乘（OLS）无法确定因果关系。 然后，我将介绍可以提供有效解决方案的固定效应（FE）模型。 之后，我将使用两套数据分析示例向您展示如何在python中进行操作。 我希
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2024-03-19 08:41:41
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线性反馈移位寄存器（Linear Feedback Shift Register，LFSR）LFSR是一种移位寄存器电路，其中间步骤的两个或多个输出的线性组合会反馈到输入值。这就是为什么LFSR被称为线性反馈移位寄存器，如下图1所示 [1]。从图1中可以看出，LFSR主要由作为寄存器的D触发器和作为反馈运算的异或门组成。 图1. LFSR示例 [1] 更一般地，一个阶的LFSR由个D
这一章主要介绍因变量为0-1变量时的情况，主要介绍三种定性响应回归模型。
目录定性响应回归模型线性概率模型线性概率模型的模型设定线性概率模型的缺点解决方案两种非线性概率模型Probit 模型Logit 模型两种模型的比较极大似然估计似然比检验拟合优度检验定性响应回归模型线性概率模型线性概率模型的模型设定当我们在用多元线性回归模型去解释一个二值结果时，该模
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2024-05-08 22:38:34
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1.引言一篇实证论文中，最基本也是最重要的部分就是展示 Stata 中得出的统计分析、回归结果等表格。但自己动手做表格往往非常繁琐，Word 排版也常常令人抓狂。而 outreg2 命令可以让 Stata 自动输出我们想要的表格，为你解决所有结果输出的烦恼。因此，熟练掌握 outreg2 命令对我们快速导出 Stata 结果，一步到位的完成实证结果展示有莫大
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2023-11-19 18:04:40
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虽然线性回归能够满足大部分的数据分析的要求，但是，线性回归并不是对所有的问题都适用， 因为有时候自变量和因变量是通过一个已知或未知的非线性函数关系相联系的，如果通过函数转换，将关系转换成线性关系，可能会造成数据失真或更为复杂的计算，导致结果出现偏差回归分析中，变量转换的方法，如下所示： 举例说明一下公式的转换过程：幂函数: 我们
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2024-03-16 10:54:01
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昨天跟大家介绍了一款做数据分析的利器—SPSS，不知道大家对这个软件的熟悉程度有没有提高一些呢？今天给大家分享一下如何用SPSS Statistics来进行回归分析，我们通过一个实例来具体了解一下整个分析的过程以及结果的解读。上图中就是本次需要进行回归分析的数据，之前有跟大家说过，SPSS Statistics的界面跟EXCEL是相似的，如果数据量比较小的时候我们可以直接输入到数据视图当中(也可以
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2023-08-10 20:58:09
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多重共线性的概念 在回归分析中，我们通常关注的是如何利用一个或多个自变量（解释变量）来预测一个因变量（响应变量）。当我们使用多元线性回归模型时，理想的情况是模型中的每一个自变量都能提供独特的、对因变量有用的信息。然而，如果两个或两个以上的自变量之间存在强烈的线性关系，就会出现多重共线性的问题。识别多重共线性 识别多重共线性通常可以通过以下几种方法：方差膨胀因子（VIF）: VIF测量了一个自变量与
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2024-06-18 09:38:36
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上一篇文章给大家留了一个思考题，问在假设检验时下面哪种写法是正确的：大家都答对了吗？正确答案是“A”。样本与总体回归系数的区分这一点内容看似很简单，但其实经常有同学犯糊涂，所以，还是值得专门说一下。回归系数的计算 借用我们讲相关分析时的例子：探讨粮食中某种毒素（DON）对骨关节炎评分（OAP）的影响，数据如下：无论是做回归还是相关分析，我们拿到数据的第一步应该是先画一个散点图：以因变量Y
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2024-03-28 18:08:16
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SPSS中数据的标度、有序和名义的使用 在袁志发老师的《多元统计分析》（第二版）中，有一个比较有意思的关于总体变量的分类。 首先说明一下总体变量： 统计学中把一个随机变量称为一维总体，把多维随机变量称为多维总体，相应的变量称为一维总体变量和多维总体变量。 总体变量可以分成以下三个类型：1.名称属性 【类似于名义】 名称属性是用名称把总体中各个个体描述为若干不同的状态，每个个体具有一种状态，各状态之
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2024-09-07 18:18:29
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【数据挖掘】时间序列分析理论和使用SPSS进行ARIMA模型分析1 前言1.1 基本概念1.2 时间序列分析的一般步骤1.3 时间序列的图形化观察及检验2 时间序列的图形化观察工具2.1 序列图2.2 直方图2.3 自相关函数图和偏自相关函数图2.4 谱密度图（Spectral）2.5 互相关图（Cross correlation）3 时间序列的检验方法3.1 参数检验法3.2 游程检验法4 时
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2024-03-29 23:10:03
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方差分析主要有三种模型：即固定效应模型（fixed effects model），随机效应模型（random effects model），混合效应模型（mixed effects model）。 所谓的固定、随机、混合，主要是针对分组变量而言的。固定效应模型 表示你打算比较的就是你现在选中的这几组。 例如，我想比较3种药物的疗效，我的目的就是为了比较这三种药的差别，不想往外推广。这
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2024-04-07 18:12:57
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一、向量化：低秩矩阵分解 之前我们介绍了协同过滤算法，本节介绍该算法的向量化实现，以及说说有关该算法可以做的其他事情。 举例：1.当给出一件产品时，你能否找到与之相关的其它产品。2.一位用户最近看上一件产品，有没有其它相关的产品，你可以推荐给他。我们将要做的是：实现一种选择的方法，写出协同过滤算法的预测情况。 我们有关于五部电影的数据集，我将要做的是，将这些用户的电影评分，进行分组并存到
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2024-06-20 21:19:49
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Fixed effects or Random effects10个人服用药物，10个不同的个体的血压不同，即随机效应；总的看这种药物是不是有效果——固定效应。使用单因素方差分析，双因素方差分析等。1.效应值是否感兴趣 2.因子是否含有信息量 e.g.,放牧是不是对草场有影响（并不关注每家每户增加收益有多少）3.设计实验时有没有人为的操控&
全基因组关联分析 GWAS (Genome-wide association study) 应用基因组中数以百万计的单核苷酸多态；SNP为分子遗传标记，进行全基因组水平上的对照分析或相关性分析，通过比较发现影响复杂性状的基因变异的一种新策略1、关联分析模型一般线性模型(GeneralLinear Model)：y = Xα + Zβ + e 混合线性模型(Mixed Linear Mod
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2024-04-24 15:46:14
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门限回归模型(Threshold Regressive Model，简称TR模型或TRM)的基本思想是通过门限变量的控制作用，当给出预报因子资料后，首先根据门限变量的门限阈值的判别控制作用，以决定不同情况下使用不同的预报方程，从而试图解释各种类似于跳跃和突变的现象。其实质上是把预报问题按状态空间的取值进行分类，用分段的线性回归模式来描述总体非线性预报问题。多元门限回归的建模步骤就是确实门限变量、率
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2024-04-01 08:59:12
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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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( 一 )Matlab1.数值计算和符号计算功能Matlab 以矩阵作为数据操作的基本单位，它的指令表达式与数学、工程中 常用的符号、表达式十分相似，故用Matlab 来解算问题要比用C、FORTRAN 等 语 言完成相同的事情简捷得多，使学者易于学习和掌握。Matlab 还可以提供非常丰富的数值计算函数，而且采用的都是国际通用的数值计算算法，便捷通
