1.矩估计 矩估计是什么呢？简单的说，就是用样本矩代替总体矩进行统计推断的方法。 一个最基础的例子是正态总体的参数估计问题。如果，如何估计和呢？ 统计学一般会介绍两种估计方法：极大似然估计和矩估计。总体矩条件： 样本矩条件： = Op(1) ；1.1 OLS估计OLS估计是矩估计的一个特例。OLS估计的公式为：由于和无关，则其中是总体矩条件，对应的样本矩条件为：，得到： 另一种推导方法：1.
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2023-12-14 09:39:31
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21、请简要说说EM算法。@tornadomeet，本题解析来源：有时候因为样本的产生和隐含变量有关（隐含变量是不能观察的），而求模型的参数时一般采用最大似然估计，由于含有了隐含变量，所以对似然函数参数求导是求不出来的，这时可以采用EM算法来求模型的参数的（对应模型参数个数可能有多个），EM算法一般分为2步： E步：选取一组参数，求出在该参数下隐含变量的条件概率值； M步：结合E步求出的隐含变
基本概念 图形表示 线性回归 岭回归 套索回归
广义线性模型 —— 一类预测模型【不是一个】使用输入数据集的特征的线性函数进行建模，并对结果进行预测的方法 线性模型的训练非常快过程也很容易被人理解但，当数据集的特征比较少的时候，线性模型的表现就会相对偏弱 一般公式也就是，模型给出的预测可以看作是输入特征的加权和，而w就代表
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2023-07-30 17:12:31
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导读：针对异步电机单矢量模型预测转矩控制（MPTC）存在的转矩脉动较大和开关频率在整个速度域范围内不固定的问题，本期文章主要介绍一种基于广义双矢量的异步电机MPTC控制策略。如果需要文中的仿真模型，可以关注微信公众号：浅谈电机控制，获取。控制策略将基本电压矢量组合扩展到广义双矢量，将基本电压矢量组合选取与作用时间计算分两次模型预测转矩控制处理，在每个控制周期先选择两个基本电压矢量，再计算其作用时间
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2024-01-03 14:55:29
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矩估计简单来讲就是之前我们提到辛钦大数定律的实践版本，辛钦大数定律中所提到的样本k阶矩依概率收敛到总体的k阶矩。 正是这个公式代表了矩估计的强大之处，通过不同的k可以列出不同的方程。(样本k阶矩存在)，根据线性代数的相关知识，未知数的个数等于方程数个数的时候，系数行列式满秩。我们就可以将
# Python 广义估计方程（GEE）科普文章
广义估计方程（Generalized Estimating Equations, GEE）是一种统计工具，用于分析具有相关性的重复测量数据。它通常应用于流行病学和生物统计学等领域中，适用于处理聚类数据、时间序列数据等。GEE通过扩展一般线性模型，提供了一种灵活的框架来估计相关性以及与自变量的关系。
## 什么是 GEE？
GEE 可以看作是对
# Python广义矩估计的实现
## 介绍
广义矩估计是统计学中一种常用的参数估计方法，它通过最大化样本矩与理论矩之间的差异来估计参数的值。在Python中，我们可以使用SciPy库中的`scipy.stats`模块来实现广义矩估计。
## 流程
下面是实现Python广义矩估计的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 导入所需的库和模块 |
原创
2023-07-14 04:02:14
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12月11日，本学期第四次“清新书院·数理统计学习小组”在清华大学新闻与传播学院(宏盟楼)环球资源厅顺利举行。新闻与传播学院2020级博士生王怡欢作为领学人，为在场的同学们介绍了抽样分布(卡方分布、t分布、F分布)、参数估计(点估计、区间估计)、假设检验等相关知识，带领在场同学们探索数理统计的世界。 概率论 → 数理统计课程开始，王怡欢带领大家回顾了概率论与数理统计的联系与区别。 在此基础
# Python中的广义矩估计法
在统计学中，参数估计是一种估计总体特征的方法。其中，广义矩估计法是一种常用的参数估计方法，它利用矩的估计量来估计参数。Python作为一种功能强大的编程语言，也提供了广义矩估计法的实现。本文将介绍广义矩估计法的基本原理，并给出Python代码示例。
## 广义矩估计法的原理
广义矩估计法是一种以矩的估计量作为参数估计的方法。在广义矩估计法中，我们通过选择合适
原创
2024-06-16 05:20:46
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用于函数估计的非参数方法主要有核密度估计、局部多项式回归估计等。非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认为函数光滑，避免了模型选择带来的风险；但是，表达式复杂，难以解释，计算量大是非参的一个很大的毛病。所以说使用非参有风险，选择需谨慎。核密度估计（kernel density estimation）是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenbla
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2023-12-20 06:22:03
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GMM估计是用于解决内生性问题的一种方法，除此之外还有TSLS两阶段最小二乘回归。如果存在异方差GMM的效率会优于TSLS，但通常情况下二者结论表现一致，很多时候研究者会认为数据或多或少存在异方差问题，因而可直接使用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’，其指与误差项不相关的解释变量。产生内生性的原因通常在三类，分别说明如下：内生性问题的判断上，通常是使用D
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2024-08-13 13:52:35
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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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# 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。
首先我们来看下什么是参数估计 那么参数估计问题又是什么？ 参数估计分为两大类，一类是点估计，还有一类是区间估计，点估计分为矩估计和最大似然估计，就比如说估计降雨量，预计今天的降雨量如果是550mm就是点估计，如果是500-600mm就是区间估计点估计的主要任务就是去寻求位置参数的点估计量或者说是点估计值，我们可以通过矩估计和最大似然估计法来求下面再简单看下矩估计法我们可以用样本矩估计总体矩，用样本
# 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
# R语言中的广义估计方程（GEE）科普
广义估计方程（Generalized Estimating Equations, GEE）是一种用于分析重复测量和相关数据的统计方法。GEE广泛应用于生物统计、流行病学及心理学等领域，它使用回归模型来分析数据，同时考虑到观测数据之间的相关性。
## 什么是广义估计方程？
广义估计方程是一种扩展了传统回归模型的方法。与传统的线性回归模型不同，GEE不仅
EM最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译为期望最大化算法），是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化（M），最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的
# 如何在R语言中实现广义估计方程（GEE）
广义估计方程（Generalized Estimating Equations, GEE）是一种用于数据分析的方法，特别适合于处理具有相关性的重复测量数据或群体间的相关数据。在这篇文章中，我们将探讨如何在R语言中实现GEE的步骤，并为初学者提供详细的指导。
## 流程概述
在实现GEE的过程中，我们可以将其拆分为几个主要步骤：
| 步骤 | 描
本文展示了如何通过矩量的广义方法和广义经验似然来估计模型。对这两种方法的理论方面进行了简要讨论，并通过经济学和金融学中的几个例子介绍了R语言。自Hansen ( 1982 ) 以来，广义矩量法 (GMM) 已成为应用经济学和金融学许多领域的重要估计程序。) 介绍了两步 GMM (2SGMM)。它可以看作是许多其他估计方法的概括，例
原创
2022-07-25 13:36:20
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本文展示了如何通过矩量的广义方法和广义经验似然来估计模型。对这两种方法的理论方面进行了简要讨论
原创
2022-07-25 13:40:53
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