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
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
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
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
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
凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的do文件,微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.之前推荐过“实证应用经济学中的稳健性检验是什么?怎么做？哪些策略呢？”，今天再看一下稳健性检验在文献中的具体做法。稳健性检验考察的是评价方法和指标解释能力的强壮性，也就是当改变某些参数时，评价方法和指标是否仍然对评价结
原创
2021-03-25 22:31:55
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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
# 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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基于Token重演曾经是流程挖掘中合规性检查的标准方法。随着更先进的技术（例如，基于对齐的技术）的采用，基于Token重演被放弃了。Alessandro Berti 和 Wil van der Aalst等人于2019年提出了一种更为先进的Token重演的拟合度评估方法，该方法更快且可扩展，下面我们将详细介绍这一算法。1.背景介绍&n
数学建模数据分析——趋势性检验和平稳性检验在数学建模比赛中，经常需要对数据进行分析和预处理，常见的比如趋势分析（上升/下降/无明显趋势）和突变分析，很多时候靠人的经验观察得出结论，但这是不够严谨的。于是我们通常会采用一些更科学的方法，下面我们就来详细的捋一遍数据分析检验方法： 文章目录数学建模数据分析——趋势性检验和平稳性检验时间序列趋势性检验方法斜率法Cox-Stuart检验法Mann-Kend
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
1 平行趋势检验在介绍完DID的基本思想和模型设定后，我们再来说说DID的稳健性检验，也就是要想办法证实所有效应确实是由政策实施所导致的。 所谓共同趋势或者平行趋势，是指处理组和控制组在政策实施之前必须具有相同的发展趋势。 如果不满足这一条件，那么两次差分得出的政策效应β就不完全是真实的政策效应，其中有一部分是由处理组和控制组本身的差异所带来的。如果平行趋势假设成立，那么在政策时点之前，处理组和控
目录1 背景2 单位根3 单位根检验4 ADF检验5 python 实现与结果解释1 背景 在使用很多时间序列模型的时候，如 ARMA、ARIMA，都会要求时间序列是平稳的，所以一般在研究一段时间序列的时候，第一步都需要进行平稳性检验，除了用肉眼检测的方法，另外比较常用的严格的统计检验方法就是ADF检验，也叫做单位根检验。 &nbs
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2023-10-25 15:17:40
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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
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
Augmented Dickey Fuller 检验（ADF 检验）是一种常用的统计检验，用于检验给定的时间序列是否平稳。在分析序列的平稳性时，它是最常用的统计检验之一。一、介绍在 ARIMA 时间序列预测中，第一步是确定使序列平稳所需的差分次数。由于测试时间序列的平稳性是自回归模型中经常执行的活动，因此在执行时间序列分析时您需要熟练使用 ADF 测试和 KPSS 测试。要记住的另一点是 ADF
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2023-06-26 21:33:57
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时间序列学习（4）：平稳性检验（单位根检验、ADF检验）1、单位根检验2、ADF检验3、指数走势的检验4、对数收益率序列检验 相关图可以大致判断序列是否平稳。但是，这毕竟不是严格的。这篇笔记来就谈一谈平稳性的检验。到目前为止，我们有了以下的时间序列模型：白噪声；随机游走；AR模型；MA模型；ARMA模型。我们知道白噪声、MA模型一定是平稳的（这里的平稳都是弱平稳）；随机游走一定是不平稳的；ARM
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2023-10-24 10:56:43
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TSLS，即两阶段最小二乘回归。是用于解决内生性问题的一种方法，除TSLS外还可使用GMM估计。内生变量是指与误差项相关的解释变量。对应还有一个术语叫‘外生变量’，是指与误差项不相关的解释变量。产生内生性问题的原因通常在三类，分别说明如下：内生性问题的判断上，通常是使用Durbin-Wu-Hausman检验（SPSSAU在两阶段最小二乘回归结果中默认输出），当然很多时候会结合自身理论知识和直观专业
前言无论是进行 t 检验还是方差分析，尤其是在小样本的情况下，资料都必需满足一定的条件，即①独立性，②方差齐性，③正态性。独立性最为重要，但一般都能满足。如果对同一个实验对象进行重复测量，则同一对象的这些测量值之间可能存在相关，独立性条件就可能不满足，这时需要专门的统计分析方法。其次为方差齐性条件。方差是否齐性对结果影响很大，因此，在进行 t 检验和方差分析之 前，必须进行方差齐性检验。即检验各处
T检验，亦称student t检验（Student’s t test）， 主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。 [1] T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程
