如何评价一个模型的好坏呢，这里我们有如下几种方法： ■ Holdout检验 即将模型分为训练集与测试集进行检验，比方说，对于一个点击率预测模型，我们把样本按照 70%～30% 的 比例分成两部分，70% 的样本用于模型训练；30% 的样本用于模型验证，Holdout 检验的缺点很明显，即在验证集上计算出来的最后评估指标与原始分组有很 大关系。 交叉检验k-折交叉验证：首先将全部样本划分成k个大小
交叉滞后面板模型（Cross-Lagged Panel Model, CLPM）说到随机截距交叉滞后模型（Random Intercepts Cross-Lagged Panel Model, RI-CLPM），就不得不提及交叉滞后模型（Cross-Lagged Panel Model, CLPM）
Cross-lagged panel analysis is an analytical s
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2023-09-20 19:53:36
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摘要分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。本文在R软件实现DLNM，然后帮助解释结果，并着重于图形表示。本文提供指定和解释DLNM的概念和实践步骤，并举例说明了对实际数据的应用。关键字：分布滞后模型，时间序列，平滑
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2024-05-16 11:11:43
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有同学问随机截距交叉滞后和传统交叉滞后的区别，随便记录一下，希望给到大家启发。拟合随机截距交叉滞后模型RI-CLPM的时候我们需要将变量的观察分数分为3个部分：第一部分为总体均数grand means，就是每个变量在同一时间所有观测的均数；第二部分是因素间的稳定性stable between components，体现为变量的随机截距，就是说不同的个体在显变量的得分上有一个随机
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2023-12-27 10:09:12
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# R语言交叉滞后模型入门指南
交叉滞后模型（Cross-Lagged Model）是一种常用的统计方法，用于分析变量之间相互影响关系的时间序列数据。本文将为刚入行的小白介绍如何使用R语言实现交叉滞后模型的步骤和代码。
## 流程概述
在实现交叉滞后模型前，我们需要一个清晰的步骤流程。下表展示了完成任务的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
并行与分布式计算：OpenMP的语法概览OpenMP的语句头文件库函数指导句X #progma omp Xparallelforparallel forcriticalmastersinglesingle nowaitbarriertasktaskwait指导句子句Y #pragma omp X Yshared([varibleList])private([varibleList])reduct
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2024-06-18 06:27:44
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# 交叉滞后模型在R语言中的应用
交叉滞后模型是一种统计模型，用于分析变量之间的时间滞后效应和交叉效应。通过考虑协变量，可以更准确地预测变量之间的关系。在R语言中，我们可以使用一些包来构建和拟合交叉滞后模型，比如lm()函数和gl()函数。
## 交叉滞后模型基本原理
交叉滞后模型考虑了两个或多个变量之间的时间滞后效应和交叉效应。通常，我们可以用下面的公式表示交叉滞后模型：
$$ y_t
原创
2024-03-14 04:11:35
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k折交叉验证(R语言) “ 机器学习中需要把数据分为训练集和测试集，因此如何划分训练集和测试集就成为影响模型效果的重要因素。本文介绍一种常用的划分最优训练集和测试集的方法——k折交叉验证。”k折交叉验证K折交叉验证(k-fold cross-validation)首先将所有数据分割成K个子样本，不重复的选取其中一个子样本作为测试集，其他K-1个样本用来训练。共重复K次，平均K次的结果
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2023-11-01 17:26:04
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前次课程我们短面板模型实战，长面板模型实战等专栏，但论文写作当中，我们通常会遇到被解释变量滞后项作为解释变量的问题，进而导致FE模型估计方法不适用等问题。那么，如何解决这类问题呢？动态短面板模型实战。接下来，我们将通过数十个专栏更新面板数据分析方法。本次推出《【菜单版】stata三天写论文！动态短面板模型实战》通过专栏你将学会什么是动态短面板？如何具体开展一项动态短面板模型分析？实战操作。步骤01
在极大程度上，为你的类（包括类模板）和函数（包括函数模板）提供正确的定义是战斗的关键性部分。一旦你得到正确的结果，相应的实现很大程度上就是直截了当的。但是仍然有一些注意事项需要当心。过早地定义变量会对性能产生拖累。过度使用强制转换会导致缓慢的，难以维护的，被微妙的 bug 困扰的代码。返回一个类内部构件的句柄会破坏封装并将空悬句柄留给客户。疏忽了对异常产生的影响的考虑会导致资源的泄
(6)验算性能特性指标 校正后系统传递函数 剪切频率 相角裕度 中频带宽度 六、校正装置的实现问题 １、什么是实现问题 传递函数 实际电路或物理系统 ２、实现问题需要考虑的因素 技术因素(实现的简便性、可靠性、稳定性、可维护性、体积大小、功耗等) 经济因素(实现成本、运行成本、维护成本) ３、实现问题存在的困难 微分校正装置难以实现，且抗干扰能力差 七、非线性因素和干扰问题 第五节 串联校正的设计
高分预测建模文章中的重抽样方法到底是个啥？ 一 留一交叉验证 在接下来的实例中，我们将使用R语言ISLR包中的数据集Auto。留一交叉验证主要用boot包中的cv.glm()函数。 此处，假设我们的研究任务是探索Auto数据集中mpg和horsepower的关系(由两个变量也可以延伸到多个变量，此处为了展示的方便，比如绘图，以最简单的两个变量作为示例)，由于二者都是连续
今天继续写交叉滞后模型，本文大部分内容参考自文献：Kearney, Michael. (2017). Cro
原创
2021-09-07 10:15:59
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本文我介绍一下我发明的在自动驾驶中使用的滞后碰撞检测法。滞后碰撞检测的基本原理可以参考我的论文：Dynamic Motion Planning Framework for Autonomous Driving in Urban Environments 核心思想就是把碰撞检测脱离开来，不再放在cost function里面，通常来说，很多人都会将碰撞检测作为cost function 中的一项，如
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2024-08-10 13:37:53
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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
主要介绍了时间序列分析中的AR，MA，ARMA等重要的典型模型的性质和选择方法。
目录\({\rm ARIMA}\)滞后算子\({\rm MA}(q)\)\({\rm MA}(1)\)\({\rm MA}(q)\)\({\rm AR}(p)\)\({\rm AR}(1)\)\({\rm AR}(p)\)\({\rm ARMA}(p,\,q)\)\({\r
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2024-05-13 18:05:18
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在涉及时间序列数据的回归分析中，一般由于经济变量自身、决策者心理、技术、制度等方面的原因，解释变量需要经过一段时间才能完全作用于因变量，同时由于经济活动的连续性，因变量的当前变化也往往受到自身过去取值水平的影响，即模型中不仅包含解释变量的当前值，还包含它们的滞后值（过去值），这样的模型称为分布滞后模型（distribution-lag model）。 分布滞后模型可表示为： 或 式(1)为有限滞
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2023-12-01 14:48:40
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最近问纵向数据分析的同学贼多，像潜增长，GEE，多水平，之前好像都有写，今天偷空出个简易的交叉滞后教程哈，希
原创
2021-09-07 10:04:01
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面板空间计量模型(Stata)文章目录面板空间计量模型(Stata)@[toc]1 面板空间自回归模型2 面板空间误差模型3 面板空间自相关模型4 面板空间杜宾模型5 动态面板空间计量模型1 面板空间自回归模型空间自回归(空间滞后)模型形式： 其中是因变量，是自变量，是空间权重矩阵元素，是空间自回归系数，是个体固定效应，是随机扰动项，是截面个体，时间。可以用Stata中xsmle命令进行估计。数据
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2023-11-10 16:02:39
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「说明」：本文昨天推送时，将几个以图片形式插入的公式弄混了，今天修改后重发。传递函数模型是对干扰模型的拓展，而自回归分布滞后模型（autoregressive distributed lag model，ADL模型）则是传递函数模型的一个特例。1 传递函数模型1.1 一般形式上篇介绍到干扰模型的形式如下：以及滞后形式：402 Payment Required而传递函数的一般形式如下：402 Pay
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2024-05-07 14:23:21
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