在计量经济学中，经常要对时间序列数据进行回归建模。时间序列数据通常具有异方差（Heteroscedasticity）和自相关（Autocorrelation）的性质，此时使用传统的最小二乘法（OLS）估计回归参数虽然仍可得到参数的无偏估计，但是传统方法计算出来的参数方差具有偏差，会导致参数的t检验不准确，常出现虚假显著的情况。为避免这种情况，计量经济学中常对上述参数的方差进行调整，最常用的是N
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2023-09-14 13:09:06
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Weblogs In Education
Wed, Apr 9, 2003; by David Carraher.
Two current shortcomings of education could be addressed through weblogging technologies. The former is highly problematic throughout K-12;
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精选
2007-07-26 15:03:30
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David's MIDI Specrevised 12 August 1992 - added Examples at end revised 24 April 1995 - minor additions to program change & controller explanations The official MIDI Spec is tricky and hard to rea
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2006-10-05 10:04:00
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Davids MIDI Specrevised 12 August 1992 - added Examples at end revised 24 April 1995 - minor additions to program change & controller explanations The official MIDI Spec is tricky and h
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2021-07-27 09:59:52
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David's MIDI Specrevised 12 August 1992 - added Examples at end revised 24 April 1995 - minor additions ...
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2006-10-05 10:04:00
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注： 本文是R语言sf包的核心开发者和维护者——来自德国明斯特大学的地理信息学教授：
Edzer Pebesma 的一篇关于sf包的简介，发表于2018年7月的R语言期刊，主要讲述了sf的定位、功能、开发现状及现存问题和今后展望，sf包是一个非常了不起的工具，在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范（simple feature），结合tidyverse工具箱组合
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2023-06-30 18:38:28
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我们也有很缺陷的地方，就是我们也是个小公司，我们并没有多大影响力去把其他行业成功模式的操盘人请来，也没有多大影响力去其他行业的企业去学习拜访。我们能做到的只能是大量购买了关于该成功模式的所有书籍去研究阅读，摘要细节，分析，推敲。并且在网上尽量搜索到这个企业中的人的文章，搜索到他们的这些其中人的真实感受。
&nbs
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2008-10-11 13:13:19
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1.单因素方差分析：适用于单因素A有两个水平或以上，研究个水平对因变量的影响正态假设条件：W检验shapiro.test():原假设为数据来自正态分布方差齐性条件：Bartlett检验（主要用于正态分布的数据） bartlett.test(x, g, ...)x是数据向量或列表（list）；g是因子向量，如果x是列表则忽略g。 当使用数据集时，也可以通过formula调用函数&
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2023-06-25 20:40:28
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_597fcb450100c3um.html 【转】R与SAS、SPSS的比较 (2009-03-05 20:29:40)
转载 标签： 教育分类： 学习R与SAS、SPSS的比较R语言 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是
文章目录一、数据调用与预处理二、一元线性回归分析三、多元线性回归分析（一）解释变量的多重共线性检测（二）多元回归1. 多元最小二乘回归2. 逐步回归（三）回归诊断四、模型评价-常用的准则统计量 一、数据调用与预处理本文使用的数据为R语言自带数据集“iris”。iris数据集包含5个变量： 数值变量：Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Wi
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2023-07-18 11:44:04
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主要作用：可重现一样的结果R语言中set.seed()作用是设定生成随机数的种子，目的是为了让结果具有重复性，重现结果。不设定种子不行吗？当然可以，但是结果就不能复现。如：x<-rnorm(3) #随机生成3个随机数
结果：1.4197419 -0.7460519 0.3603622
x<-rnorm(3) #再来一遍，生成的3个随机数又不一样了
结果：1.0796213 0.55
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2023-06-19 16:17:51
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一.绘制基本散点图(1)使用plot()函数(2)使用ggplot()函数 heightweight是个多列数据集ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn))+geom_point()ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn))+geom_point(shape=21)二.使用点形和颜色属性
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2023-06-19 17:25:29
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在R语言中，因子（factor）表示的是一个符号、一个编号或者一个等级，即，一个点。例如，人的个数可以是1，2，3，4......那么因子就包括，1，2，3，4.....还有统计量的水平的时候用到的高、中、低，也是因子，因为他是一个点。与之区别的向量，是一个连续性的值，例如，数值中有1，1.1，1.2......可以作为数值来计算，而因子则不可以。如果用我自己的理解，简单通俗来讲：因子是一个点，向
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2023-06-21 22:48:48
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作者：圈圈Getting Data In and Out of R（一）读取数据读取数据所需的几种函数：read.table、 read.csv：最常用的读取列表数据函数，可返回数据框形式。readLines：逐行读取文本文件，返回一个字符向量source：读取R代码、脚本dget：读取R代码（读取的是以逆句法分析后以文本文件储存的R对象）load、 unserialize：把
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2023-10-12 11:04:39
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一、预备知识1.使用图形 #绑定数据框mtcarsattach(mtcars)#打开一个图形窗口并生成散点图plot(wt,mpg)#添加一条最优拟合曲线abline(lm(mpg~wt))#图形名称title("aaa")#数据框解除绑定detach(mtcars)2.图形的保存 pdf() 、 win.metafile()、png()、jpeg()、bmp()、tiff()、xfig()等其他
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2023-08-10 11:15:26
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下载和安装Windows环境的R1.进入主页，点击 蓝色加粗的 download R 2.随便点击一个镜像，这里点击的是http://mirror.fcaglp.unlp.edu.ar/CRAN/ 3.点击Download R for Windows 4.点击install R for the first time. 5.点击 Dow
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2023-11-03 09:07:58
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Mosaic plot常常用来展示Categorical data(分类数据)(关于不同的数据类别，参照连接更严谨英文比较好的朋友可以看[1])，mosaic plot 强大的地方在于它能够很好的展示出2个或者多个分类型变量(categorical variable)的关系. 它也可以定义为用图像的方式展示分类型数据。当变量是类别变量时，且数目多于三个的时候，可使用马赛克图。马赛克图中，嵌套矩阵面
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2023-06-25 16:13:16
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Linux系统用户在使用R语言连接SQL数据库时，需要安装其他的扩展包，那么我们该使用ODBC方式进行安装还是使用DBI方式进行安装呢？今天小编就给大家分析下这两种安装方式的区别吧。数据分析经常需要从外部获得数据。很多情况下数据存放在关系型数据库中。一般我们可以用SQL来提取需要的数据，存为文本再由R来读入。这种方式结合了数据库的储存能力和R的分析能力，速度也非常快。但是如果要形成一套可重复性的自
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2024-01-24 15:45:03
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下面录入文法文件，运行ANTLRWorks点击“File– New”菜单新建文法文件，在新文件中将前面的文法录入。（我的网站中有本书所有示例源代码，但我建议您还是手工录入一遍。这样您会有更好的学习效果。）录入文法后点击“File – Save” 菜单文件名为“E.g”。然后点击“Generate–GenerateCode”，如果ANTLRWorks提示“The grammar has been s
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2023-12-25 13:47:17
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在既往文章中，我们已经介绍了R语言计算人年及可信区间的计算。但是计算的是总的人年发病率的比较情况，假如我们想知道分层发病率的情况呢？拿既往乳腺癌的数据为例子，我们已经知道了有淋巴结肿大和没有淋巴结肿大患者总的生存率的比较，但是如果我们想了解在每个年龄段有淋巴结肿大和没有淋巴结肿大患者生存率有无区别？如下图 我们以R语言survival包演示泊松回归年龄分层发病率统计，继续使用我们的乳腺癌数据（公众
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2023-08-30 19:55:00
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