用于经济预测的计量经济学结构模型一般可以分为两类：静态模型（即截面模型）、动态模型（即时间序列模型）1. 静态模型与动态模型的异同点 1）共同点： &n
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2024-01-05 19:41:13
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1. 概要1）动态面板模型：在面板数据中考虑被解释变量的动态特征；2）由于被解释变量的滞后项也进入回归方程，「1」个体固定效应会导致普通的OLS回归产生偏误和不一致性——这也是回归内生性问题的一种形式；3）为了克服OLS估计的问题，需要引入「2」人工变量：在动态面板模型中，最常用的工具变量是被解释变量和解释变量的滞后及差分滞后项；4）引入这类工具变量后，可利用GMM的一般框架进行估计，因此这类方法
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2023-12-27 13:03:38
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一、R语言简介这节课我们会初步学习R的功能和使用。 我们会学习怎样在不同的操作系统安装R。 我们会在开始控制台内使用R，并且分别用交互式和批处理的方式使用R。 最后，在这节课，我们会讨论怎样用包来扩展R。1、R的功能和使用。R是一个优秀的数据分析和制图的软件环境。 它最初由Ross Ihaka和Robert Gentleman1993年在新西兰，奥克兰大学创建。 它们将R创建为一种帮助教学生统计初
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2023-07-27 23:42:56
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教程列表：4固定效应变截距面板数据模型Stata软件操作教程7Hausman固定效应随机效应检验-面板数据模型Stata软件操作教程3混合面板数据模型-Stata软件操作教程1数据输入-面板数据模型Stata软件操作教程8面板单位根LLC、IPS检验1-Stata软件操作教程8面板单位根检验2-Stata软件操作教程9变系数面板数据模型1-Stata软件操作教程9变系数面板数据模型2-Stata软
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2023-10-16 09:01:02
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文章目录theme()函数的用法1. 使用ggplot2包中内置主题2. 使用拓展包中的主题ggthemesggthemr3.ggThemeAssist包 本文分为两个部分 套用ggplot2包中自带的主题模板套用扩展包中的主题模板主要介绍ggthemes ggthemr两个包另外两个ggsci ggtech简要提及theme()函数的用法theme()在ggplot2中是一个非常强大的函数，
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2024-01-11 10:30:53
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em算法和gmm算法 GMM is a really popular clustering method you should know as a data scientist. K-means clustering is also a part of GMM. GMM can overcome the limitation of k-means clustering. In this post
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2024-07-27 16:31:01
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前言最近一段时间在做流行病数据的分析，期间学习DLNM模型的过程中碰到了挺多问题百度搜不到，笔者通过慢慢读原文献、看代码解决了一部分，当然还是有一些没太搞懂hhh。DLNM模型是个比较新的模型，中文版本的介绍也比较少，所以想写一篇推文，做一下知识输出，这也是笔者第一篇关于专业知识的推文，欢迎大家点赞、评论、多多支持，文中言语不当之处还请多多指教，谢谢！目录1. 分布滞后模型与自回归模型2. 分布滞
# 动态面板模型GMM估计的Python
在经济学和统计学中，动态面板模型是一种有效的数据分析工具，可以捕捉时间序列和跨个体的变化。动态面板模型通常用于分析那些既受到时间效果又受到个体特征影响的数据。在这篇文章中，我们将介绍如何使用GMM（广义矩估计法）来估计动态面板模型，并提供一个Python代码示例。
## 什么是动态面板模型？
动态面板模型是一种扩展的面板数据模型，其中包含滞后因变量。
1. 引言下载数据的时候，通常获得的数据是以面板形式排列的，如图1所示，但也会遇到某些以时序形式排列的数据，如图2所示。显然面板形式的数据更便于使用，但有时会出现所需数据只有时序形式的情况，如使用wind数据库的证券分析工具时，就只能下载时序形式的数据。因此，本文提供了一种（不太聪明的）将时序形式转化为面板形式数据的思路。欢迎大家一起讨论优化本代码。图1 面板形式的数据图2 时序形式的数据2. 这
# 如何在R语言中实现动态面板
作为一名刚入行的小白，您可能会对如何在R语言中实现动态面板感到困惑。在这篇文章中，我将逐步指导您完成这一任务。我们将通过一个简单的示例来创建一个动态面板，展示如何使用`shiny`包来构建一个交互式的应用。
## 步骤流程概述
在开始编程之前，了解整个过程是非常重要的。以下是实现动态面板的大致步骤：
| 步骤编号 | 操作
文章目录GM(1,1)模型1 GM(1,1)模型概述2 GM(1,1)数据处理方法3 GM(1,1)模型方法的可行性检验4 GM(1,1)预测模型的构建5 GM(1,1) 模型的检验6 GM(1,1) 模型的适用范围7 GM(1,1) 残差模型R语言实现python GM(1,1)模型1 GM(1,1)模型概述灰色预测经常用来解决数据量较少且不能直接发现规律的数据。对于包含不确定信息的序列，灰色
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2023-07-21 18:26:03
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在R语言中进行面板数据分析面板数据(Panel Data)是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。它有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。面板数据模型的选择通常有三种形式：第一种是混合估计模型(Pooled Regression Model)。
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2023-12-27 10:56:48
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在建立好灰色模型后，首先要进行模型的检验，以检验模型的效果。一般有三种检验方法：相对残差检验、关联度检验、后验差检验。当三种检验全部通过时，表明模型的效果较好，才可以使用模型进行后续的预测；否则，将要对模型进行残差修正，直到三种检验均通过为止。 这篇文章就着重阐述一下三种检验~一、检验准则 &
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2023-11-17 17:22:02
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摘要 本文通过opencv来实现一种前景检测算法——GMM，算法采用的思想来自论文[1][2][4]。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一
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2024-04-16 21:57:56
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本文集锦了R语言学习中需要用到的知识。可以作为入门了解之用，细节部分本文不做详解R语言介绍2、Rstools及package管理目前常用安装包的方式用三种：分为CRAN中的包/生物信息学相关包/GitHub里面的包#CRAN中的包
#install.packages() 安装包
#生物信息学相关Bioconductor
#install.packages('BiocManger')
#BiocMa
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2023-08-12 15:04:31
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# 使用R语言进行GMM回归
## 1. 流程图
使用表格展示R语言做GMM回归的流程：
| 步骤 | 内容 |
|------|-----------------------------|
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 模型拟合 |
| 3 |
原创
2024-04-28 05:49:44
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# 动态Copula模型与R语言的应用
## 引言
在金融、经济以及气候科学等多个领域，研究多变量之间的相关性至关重要。经典的相关性分析方法往往无法充分捕获变量之间的复杂非线性关系。在这种背景下，Copula模型逐渐受到关注，尤其是动态Copula模型，这一模型允许我们在时间序列数据中建模动态相关性。本文将介绍动态Copula模型的基本原理，并通过R语言进行代码示例。
## Copula的基
# R语言中的GMM参数估计
在统计学和机器学习中，参数估计是一个重要的任务。特别是在处理复杂数据时，使用适当的估计方法可以显著提高模型的性能。广义方法矩（GMM）是一种强大的参数估计技术，它不仅具有较高的灵活性，而且适用于不同类型的模型。在本文中，我们将探讨如何在R语言中实施GMM参数估计，并通过具体代码示例来帮助您理解这一过程。
## GMM概述
GMM的基本思想是通过样本矩与理论矩之间
文章目录1. R中的动态回归模型（Dynamic Regression Models）2. 动态谐波回归（Dynamic Harmonic Regression）3. 软件实现3.1 动态回归3.2 动态谐波回归4.为啥叫“谐波”？5.参考资料 ——整理的动态谐波回归的一些资料，可能有片面的，仅供参考1. R中的动态回归模型（Dynamic Regression Models）对一个时间序列{y
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2024-08-11 10:45:29
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前面用了2篇推文，帮大家梳理了从线性拟合到非线性拟合的常用方法，包括多项式回归、分段回归、样条回归、限制性立方样条回归，以及它们之间的区别和联系，详情请看：多项式回归和样条回归1多项式回归和样条回归2今天用R语言实操。今天先介绍多项式拟合。多项式拟合我们用car包里面的USPop数据集进行演示。这个数据集一共两列，一列是年份，另一列是美国每一年的人口数量，数据一共22行。# 加载数据
librar
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2024-02-21 19:32:51
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