今天本来想看看交叉滞后怎么做，然后给粉丝写写教程，查资料的过程中发现了一篇很好的文献，记录下来分享给大家。这篇文献主要是讲如何用R的lavaan包做交叉滞后模型的。文献一开始首先介绍Measurement invarianceMeasurement invariance测量不变性在心理学的很多情形下，我们都不能直接测量我们想要的构象，比如饮酒动机，这些不能直接测量的变量叫做潜变量，叫做
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2024-01-17 14:26:41
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广义差分法的eviews软件实现 1,计量经济学,第六章 自 相 关,2,引子t检验和F检验一定就可靠吗,研究居民储蓄存款 与居民收入 的关系 用普通最小二乘法估计其参数，结果为 (1.8690) 0.0055 14.9343 64.2069,3,检验结果表明回归系数的标准误差非常小，t 统计量较大，说明居民收入 对居民储蓄存款 的影响非常显著。同时可决系数也非常高，F统计量为4122.531，也
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2024-05-17 15:37:40
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对于一般的时滞系统来说，设定值的变动会产生较大的滞后才能反映在被控变量上，从而产生合理的调节。而前馈控制系统是根据扰动或给定值的变化按补偿原理来工作的控制系统，其特点是当扰动产生后，被控变量还未变化以前，根据扰动作用的大小进行控制，以补偿扰动作用对被控变量的影响。前馈控制系统运用得当，可以使被控变量的扰动消灭在萌芽之中，使被控变量不会因扰动作用或给定值变化而产生偏差，它较之反馈控制能更加及时地
常用的时间复杂度所耗费的时间从小到大依次是：推导大O阶的步骤：1.用常数1取代运行时间中的所有加法常数； 2.在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项； 3.如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数。线性表顺序存储结构#define MAXSIZE 20 //存储空间初始分配量
typedef int ElemType;
ty
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2024-08-13 17:24:46
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AIC = (-2)ln(模型的极大似然函数) + 2(模型的独立参数个数)一、AIC准则的产生（1）最终预报误差对于自回归模型，用前期观测值的线性组合拟合当期序列取值，通过选择回归系数使得预测误差达到最小，即选择合适的，使得达到最小。 用预报误差的平均值来评价模型拟合的优劣，将其称为最终预报误差因此模型的阶数的选择问题就等价为的极小化问题 赤池弘次已经提出，对于模型，（2）K-L距离（相对熵）熵
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2024-05-15 04:20:40
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目录Autoregressive Models - AR(p)Moving Average Models - MA(q)Autoregressive Models - AR(p)独立的因变量可以由它的一个或者多个滞后项（lag）表示时，这样的模型称为自回归模型。它的式子为： 当我们需要描述模型的阶数时，AR模型中阶数 p 代表了滞后项的数量，举个例子，一个二阶的AR模型中，就有两个滞后项
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2024-05-10 10:47:48
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时滞滤波器(TDF)系统对模型误差和参数变化不敏感的矢量图方法． 最优随机时滞滤波器(Optimal Arbitrary Time Delay Filter，OATOF)， 滤波器中时滞时间T1，可任意选取。主要有两个优点： ①在离散时间控制系统中．E可选为采样周期的整数倍． ②滤波器的参数随着时滞时间的变化而变化，能够更好地适应系统参数的变化，并且减少了计算量．PID控制器无法实现时滞系统的最优
# 教你如何实现“Python 寻找最优滞后阶”
## 一、流程图表
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 收集数据 |
| 2 | 划分数据集 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 模型评估 |
| 5 | 寻找最优滞后阶 |
## 二、具体操作步骤
### 1. 收集数据
首先，我们需要准备好数据集，可以是一个时间序列数据，比如股票价格或者气温等。
#
原创
2024-07-14 04:49:03
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1，相对性：比如通过率及与逾期率2，比较性：对关键绩效指标更定标杆值，通过划定上下警戒线进行预警监控，依据实际业务需要及严重程度可进行细分为黄色/红色警戒线；3，互补性：指标单独呈现解释力薄弱的情况下，必须采用互补性质的指标补强。如绝对数值与比率。4，多面性： 5，顺序性：如：进件，核准，放贷，类似申请量，授信量，实际放贷量； 如：账龄分析中的递延率，从M0到呆账，
1. 问题
给定字符集C={x1,x2,...,xn}和每个字符的频率f(xi)，求关于C的一个最优前缀码。2. 解析
①二元前缀码 ：任何字符的代码不能作为其他字符代码的前缀②利用二元前缀码译码 ：从第一个字符开始一次读入每个字符（0 或 1），如果发现读到的子串与某个码字相等，就将这个子串译作对应的码字；然后从下一个字符开始继续这个过程，直到读完输入的字符串为止。③二元前缀
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2024-06-21 15:48:33
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组合算法
本程序的思路是开一个数组，其下标表示1到m个数，数组元素的值为1表示其下标
代表的数被选中，为0则没选中。
首先初始化，将数组前n个元素置1，表示第一个组合为前n个数。
然后从左到右扫描数组元素值的“10”组合，找到第一个“10”组合后将其变为
“01”组合，同时将其左边的所有“1”全部移动到数组
1 如何测量得到一个不稳定环节的稳定性？断开闭环系统，测量开环频率特征。可以通过比较输入正选信号与输出振幅比逐点画图，也可以用系统分析仪。这样可以画出伯德图奶奎斯特图，从而分析频率特性。2增加系统的开环增益，对于闭环控制系统的性能有怎样的影响？增大了系统无阻尼震荡频率，减小系统的阻尼比，降低了系统的动态性能。误差系数有所增大，减小了稳态误差，因而提高了系统的精度。3滞后\超前串联校正能够改善系统性
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2024-06-22 21:51:53
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文章目录Stata连享会 [「精品专题……」](https://gitee.com/arlionn/stata_training/blob/master/README.md)1. 模拟2. 设定系数值3. 由多维正态分布中生成扰动项3. 生成观测序列连享会计量方法专题……4. 估计5. 推断：脉冲响应函数6. 正交化的脉冲响应函数结论参考文献连享会计量方法专题……关于我们 VAR 是分析多维时
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2024-05-10 12:39:01
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启发式算法启发式算法的一个重要的特点就是在搜索最优解的过程中利用到了原来搜索过程中得到的信息，利用之前的信息改进我们的搜索过程。爬山法属于启发式算法的一种简单算法，网上有大佬给出了爬山法，退火算法，遗传算法，禁忌搜索的通俗解释，这里借用一下。为了找出地球上最高的山，一群有志 的兔子们开始想办法。(1)兔子朝着比现在高的地方跳去。他们找到了不远处的最高山峰。但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。这就是爬山法
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2024-01-25 23:49:09
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文章目录一、什么是自回归项（AR）?二、什么是移动平均（MA）?三、什么是差分（I）？1、如何判断数据是否平稳？2、为什么要使用差分？四、超参数（p,d,q）的选取1、自相关系数（ACF）和偏自相关系数（PACF）2、网格搜索示例代码 ARIMA（自回归整合移动平均模型）模型是数学建模中常用到的时间序列模型，时间序列模型的数据特点是数据的观测值是与时间相关的，可能存在周期性或者季节性，通常还伴随
1.概念（1）适用场景一个问题的最优解，包含其子问题的最优解（2）解题步骤分析原问题最优解的结构特征递归的定义最优值（状态转移函数），并关注初始条件、边界计算最优的值，通常自底向上综合计算信息，构造最优解2.案例（1）矿工 1、问题描述： &nbs
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2024-04-09 09:10:07
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# Python 求最优：优化问题的探索
在数学和计算机科学中，优化是一个非常重要的领域。优化问题通常涉及在给定约束条件下，寻找目标函数的最小值或最大值。Python作为一种高级编程语言，为我们提供了强大的库和工具来解决这些问题。在本文中，我们将探讨优化的基本概念，并使用Python示例展示如何求解优化问题。我们还会引入甘特图和序列图来可视化我们的过程。
## 什么是优化？
优化问题通常可以
原创
2024-08-18 04:27:01
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0 引言 模拟退火算法是用来解决TSP问题被提出的，用于组合优化。1 原理 一种通用的概率算法，用来在一个打的搜索空间内寻找命题的最优解。它的原理就是通过迭代更新当前值来得到最优解。模拟退火通常使用均匀抽样的方式，得到区间上的N个状态，以各个状态点目标值的方差作为初始温度。 2 程序包 GenSA： GenSA(par, fn, lower, upper, control
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2024-09-03 19:13:05
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带有纯延迟的单回路控制系统如图1所示，其闭环传递函数为： 其特征方程为： 图1 有纯延迟的单回路控制系统可见，特征方程中出现了纯延迟环节，使系统稳定性降低，如果足够大，系统将不稳定，这就是大延迟过程难于控制的本质。而之所以在特征方程中出现，是由于反馈信号是从系统的a点引出来的，若能将反馈信号从b点引出，则把纯延迟环节移到控制回路的外边，如图2所示，经过
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2024-04-19 09:07:10
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脉冲响应图与方差分析笔记
脉冲响应图及方差分析当使用VAR模型的时候需要完成:选择合适的变量就是研究变量这个没有疑问判断滞后阶数
根据AIC和SC准则，选择为何做格兰杰因果检验如果给定 \(x_t\) 的滞后阶数， \(y_t\) 的滞后滞后项在以 \(y_t\) 为因变量的方程中联合统计显著，则称 \(x_t\)是 \(y_t\) 的格兰杰原因 。例
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2023-08-21 20:20:43
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