静态时序分析（Static Timing Analysis---STA)的前提是同步逻辑设计：通过路径计算延迟的总和，并比较相对于预定义时钟的延迟.一 基础知识1 同步逻辑延时模型如上图所示，T = tCO+tDELAY+tSU。时钟周期大于T，触发器正常工作；时钟周期小于T，不满足建立时间，触发器可能经历亚稳态。即最高时钟频率f = 1/T。若考虑到时钟偏斜skew,则如下图：此时，最小时钟周期
用途确认变量间的因果关系，即x导致y因果关系识别困难的原因1.可能存在逆向因果关系或者双向因果关系2.遗漏变量对当前变量的影响扰动项可以很好的避免上述问题，计量经济学的精髓就在于扰动项。经济学通常无法做控制试验，一般都是观测数据（调查问卷，统计局等）所有的经济学变量原则上都是随机变量。数据类型：1.横截面数据，指的是多个经济个体的变量在同一时点上的取值。2.时间序列数据，指的是某个经济个体的变量在
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2024-05-04 23:04:49
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本届研讨班于2019年1月19日-1月22日在北京国际温泉酒店顺利举办，现场学员既有博士、硕士，甚至本科生，其中高校教师比例更是达到一半以上(与第八届研讨班一致)，他们中有专业从事现代经济计量学、应用统计学、金融经济学等研究的教师，也有管理学科领域的教师。本次研讨会为期四天，会议内容秉承由简入深、重操作的原则，课程覆盖了stata软件简介、复杂的数据管理 、描述性分析、相关分析和回归分析输出结果等
Part1学习内容： （导论+Stata入门+数学回顾）区分相关关系、因果关系、逆向因果关系（双向因果关系）遗漏变量1 经济数据分类横截面数据（截面数据） 指的是多个经济个体的变量在同一时点上的取值。时间序列数据 指的是某个经济个体的变量在不同时点上的取值。面板数据 指的是多个经济个体的变量在不同时点上的取值。2 Stata基本命令查看数据集中的变量名称、标签等：.describe查看变量a与b的
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2024-05-05 19:47:51
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Stata进阶本篇就来讲讲如何利用Stata来做实证分析，介绍具体操作的命令。实证分析用的数据通常为面板数据，因此文章以面板数据为例。在介绍之前，首先要了解什么是面板数据，面板数据指的是在一段时间内跟踪同一组个体的数据。它既有截面的维度（n位个体），又有时间维度（T个时期）。一、面板数据模型的估计对面板数据的估计，通常构建静态面板数据（指自变量没有时间滞后项/前推项的模型），对模型做进一步限制可以
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2024-06-13 17:41:48
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计量经济学 习题（史浩江版）习题一一. 单项选择题1、横截面数据是指（A）。A 同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B 同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C 同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D 同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据大学课程资料中转群编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）编辑切
长面板的估计由于短面板的时间维度小，无法进行自相关分析，在长面板之下，我们拥有较长的时间维度，这为分析自相关提供了大量的时间信息。 午饭过后接下来步入正题。异方差种类模型：进行OLS估计，使用估计的残差进行估计的协方差矩阵 以此进行FGLS估计；还可以通过FGLS进行迭代估计，再使用FGLS的估计残差再进行FGLS估计，直至收敛。1.考虑同时存在组间异方差、同期相关以及组内自相关（自相关系数相同）
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2024-08-19 15:59:29
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现有某电商平台846条关于婴幼儿奶粉的销售信息，每条信息由11个指 标组成。其中，评价量可以从一个侧面反映顾客对产品的关注度。 请对所给数据进行以下方面的分析，要求最终的分析将不仅仅有益于 商家，更有益于宝妈们为宝贝选择适合自己的奶粉。(1) 以评价量为因变量，分析其它变量和评价量之间的关系。(2) 以评价量为因变量，研究影响评价量的重要因素。 我们运用stata软件
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2024-03-07 21:27:36
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stata门槛回归一、截面门槛截面门槛检验门槛回归多门槛检验二、面板门槛单门槛检验双门槛检验三、动态面板门槛回归 关于门槛回归，首先是截面数据门槛，然后面板门槛，最后面板动态门槛。一、截面门槛参考B. Hansen (2000, Econometrica)；截面门槛检验use DurlaufJohnson
* 原始GDP阈值检验
// trim_per(0.15) 表示修正比例，默认0.15，即
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2023-09-24 13:21:22
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面板数据(Panel Data)是将“截面数据”和“时间序列数据”综合起来的一种数据类型。具有“横截面”和“时间序列”两个维度，当这类数据按两个维度进行排列时，数据都排在一个平面上，与排在一条线上的一维数据有着明显的不同，整个表格像是一个面板，所以称为面板数据(Panel Data)。 &nb
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2024-05-10 10:10:54
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regCART.py#coding=utf-8
from numpy import *
def loadDataSet(fileName):
dataMat = []
fr = open(fileName)
for line in fr.readlines():
curLine = line.strip().split('\t')
fltL
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2024-06-29 16:35:59
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轮廓线重构算法 由一组二维轮廓线重建出物体的三维表面是三维数据场可视化中的一种表面绘制方法。在医学图像可视化以及其他可视化领域中有着广泛的应用。三维表面重建实际上是对物体表面进行三角形划分，从轮廓线的角度出发就是将轮廓线上的顶点按照一定规则进行三角形拼接，从而构成可视的三维物体表面，再利用三维显示技术将其显示出来。本文讨论了一种实现轮廓线重构的简易方法，其关键的步骤体现在相邻轮廓线的编织方法以
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2024-06-13 22:40:43
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SAR模型数据集包含对地理区域或其他单元的观测;所以需要的是有一些距离的度量标准来区分哪些单位彼此之间比较近。spregress命令对横断面数据进行建模。它要求每一个观察都代表一个独特的空间单元。对于每个单元(即面板数据)有多个观察值的数据，请参见spxtregress命令。为了使模型与内生性问题符合横截面数据，请参考spivregress。gs2sls使用了广义空间两阶段最小二乘(gs2sls)
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2023-10-17 21:04:38
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一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向：一个是交互效应方向（调节、中介效应）、一个是随机性方向（固定效应、随机效应）。两个方向的选择需要根据业务需求:交互效应较多探究的是变量之间的网络关系，可能会有很多变量，多变量之间的关系；而随机性探究的是变量自身的关联，当需要着重顾及某变量存在太大的随机因素时（这样的变量就想是在寻在内生变量一样，比如点击量、不同人所在地区等）才会使用。具体见：
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2023-11-24 07:47:07
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引入回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具，绝大多数的 数据分析问题，都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务就是， 通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进 而达到通过X去预测Y的目的。回归分析要完成的三个使命： 第一、识别重要变量； 第二、判断相关性的方向； 第三、要估计权重（回归系数）。数据类型横截面数据：在某一时点收集的不同对象的数据。 例如： （1）我们
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2023-10-14 06:35:48
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时间序列，指数平滑，文件读取，数据建模
应上头的要求，需要实现以下指数平滑进行资源调度负载的预测，那就是用我最喜欢的Java做一下吧。 引用《计量经济学导论》的一句话：时间序列数据区别于横截面数据的一个明显特点是，时间序列数据集是按照时间顺序排列的。 显然，横截面数据被视为随机的结果，也就是说在总体中随机抽取样本。时间序列数据和横截面数据区别较为
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2024-04-23 16:04:21
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目录一、数据二、简单拟合1.回归2.残差分析三、模型修正1.数据分析2.回归一、数据首先到网址http://www.statsci.org/data/general/cofreewy.html获取cofreewy.txt数据二、简单拟合1.回归rm(list=ls())
#setwd("") #设置路径
w=read.table("cofreewy.txt",header=T)
a=lm(CO~
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2023-07-28 22:55:21
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# 截面回归的Python实现及数据可视化
## 引言
截面回归（Cross-Sectional Regression）是一种常用的统计分析方法，主要用于分析在某一特定时间点上，多变量之间的关系。该方法在经济学、社会科学以及各类行业领域中都有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Python进行截面回归分析，并展示一些可视化的结果，帮助读者更好地理解这一概念。
## 1. 数据准备
我们将使用一
第六章 程序 ####以下代码为stata中输入
**6.1标准的程序文件
sysuse auto , clear
summarize
log on
tab forei
log close
**6.2创造自己的命令：与stata相互问候
capture program drop hello
program hello
display “你好，兄弟” // 注意此引号为中文输入
end
研究平台的api
get_price("000001.XSHE", start_date="2017-01-01", end_date="2017-01-06")get_trading_dates(start_date="2017-01-01", end_date='2018-01-01')fund = get_fundamentals(q, entry_date="2017-01-03")数据的
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2024-03-22 21:51:32
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