1. 线性回归简述在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合（自变量都是一次方）。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。优点：结果易于理解，计算上不复杂。 缺点：对非线性数据拟合不好。 适
本文主要介绍简单回归模型，是计量经济学的基础部分。
目录Chapter 1：简单回归模型一、相关与回归Part 1：相关程度的度量Part 2：简单线性回归的模型设定Part 3：简单线性回归的基本假定二、简单线性回归的参数估计Part 1：普通最小二乘法Part 2：普通最小二乘估计的代数性质三、拟合优度Part 1：总变差的分解Part 2：拟合优度
1. 线性回归（1）. 线性回归定义线性回归：根据训练集所给数据建立一个线性方程，用于预测。属于有监督学习。 ps:回归在统计学中就表示一种预测性建模技术对自变量和因变量关系进行数学描述。（2）. 代价函数定义：指预测情况和真实情况的差距，用于衡量模型预测能力的好坏。损失函数（Loss Function）：指单个样本的误差，用L表示。 代价函数（Cost Function）：指训练集的平均误差，用
计量经济学的组成： 经济理论+数学+统计推断；计量经济学的定义： 实际经济现象的定量分析，利用数理统计分析经济数据，对于构建于数理经济学基础上的数学模型提供经验支持，并得出数量结果；计量经济的主要作用： 验证经济理论、经济结构分析、经济政策评价、经济预测。四个步骤： 模型设定（specification)、估计参数、模型检验、模型应用模型设定 计量模型构成要素：变量、参数和随机扰动项；估计参数 一
# 用Python实现计量经济学的初学者指南
计量经济学结合了经济理论、数学和统计学，旨在通过数据分析来验证经济理论并解决经济问题。使用Python进行计量经济学分析时，我们可以采取以下步骤：
## 流程步骤
以下是实现计量经济学的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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Statsmodels是Python的统计建模和计量经济学工具包，包括一些描述统计、统计模型估计和推断。理解什么是线性回归线性回归也被称为最小二乘法回归（Linear Regression, also called Ordinary Least-Squares (OLS) Regression）。 它的数学模型是这样的：y = a+ b* x＋e其中，a被称为常数项或截距、b被称为模型的回归系数或
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2023-09-16 00:03:00
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对多元线性回归的误差平方和作详细讨论，含有较多数理推导。
上文中我们获得了多元线性回归模型\(Y=X\beta+\mu\)的参数估计量\(\hat\beta=(X'X)^{-1}(X'Y)\)，并且在基本假设得以满足的条件下声明了它是一个最小方差线性无偏一致估计量，在正态性条件得以满足的前提下给出了参数估计量\(\hat\beta\)的分布：\[\hat
第五节 利用python进行WLS加权最小二乘回归 FBI WARNING： 好久没有写过文档了，偶然登陆账号发现一年前随手写下的“教程”竟然收到蛮多小伙伴们的支持，这是没想到的，谢谢各位大佬们。虽然计量经济学这门课早就结束，没有使用的机会，但最近写毕业论文有了不少数据，今天就对最近遇到的WLS进行总结吧～一、关于WLS我们知道关于OLS的假设，其中有一条就是随机扰动项同方差且相互独立，如果不满足
研究经济变量之间相互数量关系最基本的方法之一是回归分析。①回归分析与回归函数1.1相关分析与回归分析1.1.1函数关系与相关关系经济变量之间的相互依存关系有两种：1.确定性的函数关系 2.不确定性的统计关系，也称相关关系。 函数关系可表示为Y=f(X) 相关关系可表示为Y=f(X,u) ，其中u为随机变量（或Y=f(X)+u） 相关关系可分为以下类型：从涉及的变量数量：简单相关关系 与&
一、基础1.监督学习：使用有标签的数据（正确答案数据）进行的学习称为有监督学习。 有两种主要方法：Regression and Classification2.无监督学习：使用没有标签的数据进行的学习称为无监督学习。 &nb
# Python 计量经济学入门指南
在今天的文章中，我们将讲解如何使用 Python 进行计量经济学的基本分析。计量经济学是经济学与统计学结合的学科，主要用来分析经济数据并验证经济理论。作为刚入行的小白，你需要了解整个流程、工具和代码的使用方法。我们将逐步介绍每一步，并附上相应的代码示例和详细解释。
## 流程概览
我们可以把整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
model-用各种线性、广义线性、广义加性和非线性模型对数据中的空间关系进行建模。lib -解决各种各样的计算几何问题：从多边形格、线和点构建图形。空间权重矩阵与图形的构建与交互编辑、 α形状、空间指数和空间拓扑关系的计算、读写稀疏图形数据，以及纯python空间矢量数据阅读器。3model与explore不同，model层侧重于验证性分析。特别地，它的包集中于用各种线性、泛化线性、泛化加性、非线
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2023-08-10 06:46:20
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计量经济学导论第一节 何为计量经济学一、计量经济学的产生与发展计量经济学是一门经济学科，不仅要研究经济现象的计量方法，而且要研究经济现象发展变化的数量规律。二、计量经济学的性质计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。计量经济学分为两种类型：理论计量经济学和应用计量经济学。理论计量经济学是研究如何建立合适的方法，去
空间计量经分析课件* 天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。 * 经济社会空间权值矩阵 除了使用真实的地理坐标计算地理距离外，还有包括经济和社会因素的更加复杂的权值矩阵设定方法。 比如，根据区域间交通运输流、通讯量、GDP总额、贸易流动、资本流动、人口迁移、劳动力流等确定空间权值，计算各个地区任何两个变量之间的距离。 * 天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。 * 空间权值矩阵
多元线性回归问题——波士顿房价预测波士顿房价预测数据集包括506个样本，每个样本包括12个特征变量和该地区的平均房价（单价）显然和多个特征变量相关，不是单变量线性回归（一元线性回归）问题，选择多个特征变量来建立线性方程，这就是多变量线性回归（多元线性回归）问题数据集的解读：CRIM：城镇人均犯罪率ZN：住宅用地超过25000sq.ft.比例INDUS：城镇非零售商用土地的比例CHAS：边界时河流为
1 在时间序列中ACF图和PACF图是非常重要的两个概念，如果运用时间序列做建模、交易或者预测的话。这两个概念是必须的。2 ACF和PACF分别为：自相关函数(系数)和偏自相关函数(系数)。3 在许多软件中比如Eviews分析软件可以调出某一个序列的ACF图和PACF图，如下：3.1 有时候这张图是横躺着的，不过这个不重要，反正一侧为小于0的
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2023-09-04 22:44:39
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线性回归从零开始问题解读这里要先详细解读一下我们前文提到的问题，如何实现我们的梯度下降的迭代？我们自然是使用最最常用的BP神经网络了。它是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一 。看起来很复杂是吧，那我们简而言之就是：前向传播，计算预测值，反向传播更新权重，不断迭代知道达到要求。这里具体过程我就不推导了，其实很简单，大家甚至可以手算一下，可以看这个UP主的视
简要：实际上计量模型估计和实现最好用的软件还是stata，这个软件无论在国内还是国外，经济学家们都是爱不释手。今天我们要介绍的是python中的一个较为强大的统计分析包(Statsmodels)，不过需要强调的是python因为本身并不是专门用于经济计量分析的软件，其包在计量分析性能上可能远不及stata，不过这并不影响我们学习这个包，因为结合python后有一个非常明显的优点就是将数据处理和简单
⛄ 内容介绍一种基于CNNSVM的软件缺陷预测方法,从软件历史开发数据中提取软件数据特征,将获得的数据特征进行归一化处理;对归一化后的缺陷样本的数据特征进行SMOTE样本扩充;构建CNNSVM模型,正常样本和扩充后的缺陷样本一起输入到CNNSVM模型中,先由CNN网络进行卷积,下采样和扁平化处理,完成特征提取后,输入到SVM层进行缺陷预测;采用RMSProp优化器,基于binary_cross_e
//2014年5月6日回归与预测是数学建模的一大类问题。其主要思路有基于模型和基于数据两大类。基于模型：即利用先验知识建立模型，再用模型 learn 这些数据，得出参数。1）微分方程模型。2）如bayes网络，马尔科夫链，条件随机场，HMM等3）其他模型基于数据：插值与拟合回归模型灰色预测模糊评价时间序列神经网络小样本内部预测大样本内部预测小样本未来预测定性，定量结合较长时间的数据，大样本的随机因
