一、为什么？对样本做回归分析的核心是使用最小二乘法去估计模型里的参数，比如核心解释变量前面的系数。我们通过最小二乘法使得残差平方和最小，求得样本估计系数。如果进行一次估计，由于干扰项e的存在，估计值与真实值之间一定存在差异。样本估计值与真实值之间的差别中，误差项起了关键作用。误差项是一个随机变量，每次估计都会得到不同的差异值。关于样本估计系数性质的讨论，都以误差项为核心。我们希望样本估计系数特别好
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2023-11-20 08:41:49
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前几篇我们较为详细地介绍了K-means聚类法的实现方法和具体实战，这种方法虽然快速高效，是大规模数据聚类分析中首选的方法，但是它也有一些短板，比如在数据集中有脏数据时，由于其对每一个类的准则函数为平方误差，当样本数据中出现了不合理的极端值，会导致最终聚类结果产生一定的误差，而本篇将要介绍的K-medoids（中心点）聚类法在削弱异常值的影响上就有着其过人之处。与K-means算法类似，区别在于中
mat list 与matlist的区别：
matlist is an extension of the matrix list command。
mat list 只能打印一个完整的矩阵，而matlist则可以根据行列数或者行列名打印部分矩阵。
matlist 有更多的控制选项，可以更多地改变矩阵的展示方式。实例：. matlist result[1,1]
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凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@sina.cn所有计量经济圈方法论丛的程序文件,微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.这是计量经济圈第860篇文章（1）在经济学的实证研究中，报告标准误差的时候常常需要考虑到数据聚类问题(clustering)。通常，调整聚类数据的动机是集群内各个体中未观察到的组成部分是相关的。然而，因为相关性可能发生
原创
2021-03-31 21:09:21
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抛出问题：为什么前面的线性回归要用最小二乘法？为什么要用这样的指标？下面我们会给出一系列的概率假设，从而导出最小二乘法是一个很自然的算法： 先设 y^(i) = θTx^(i) + ε（i）, 其中ε（i）叫做误差项 error term，这个可以看作是对未建模的效应的捕获，简单的说就是没有考
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2024-06-21 09:23:43
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线性回归之误差分析首先回顾下上一节得到的曲线长这样： 图来源于李宏毅大神~error主要来源于两方面： bias：标准差 variance：方差简单的来理解一下bias（标准差）及variance（方差）比如：“预测宝可梦进化后的战斗力的例子”我们知道一定存在一个最佳的数学模型来预测新的“宝可梦”进化后战斗力，记为（这也是我们辛辛苦苦想找的）但是，我们每次实验结果得到最好的模型并非就是，我们记为那
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2024-04-26 22:38:15
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凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@sina.cn所有计量经济圈方法论丛的程序文件,微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.这是计量经济圈第856篇文章一些发表Top期刊的独特数据，受到圈友强烈推荐。到底在什么级别上进行聚类，即如何获得合理的聚类稳健标准误—clusteredrobuststandarderrors。到底是在个体、县、市、省
原创
2021-03-31 21:06:28
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实验五:层次聚类实验报告一、实验目的二、代码框架三、代码详解四、实验结果 一、实验目的了解聚类的概念和层次聚类的方法实现三种不同的层次聚类算法对比三种不同算法在不同的数据集的情况下的性能二、代码框架本次实验使用的函数框架如下:1.create_sample(mean, cov, num, label)
#生成样本均值向量为mean，协方差矩阵为cov的，数量为num，标签为label的数据集
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2024-07-07 16:40:32
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# 群聚标准误的理解与应用：Python实例分析
## 引言
在统计学中，标准误（Standard Error, SE）常常用来衡量样本均值的分散程度。在群聚数据（clustered data）中，样本之间可能存在相关性，这导致普通的标准误无法准确反映群体的变异性。因此，我们需要使用群聚标准误来更准确地评估样本均值的精确度和可靠性。本文将通过Python实例深入探讨群聚标准误，并展示如何在数据
原创
2024-09-16 05:13:20
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R语言的再复习之路 1.OLS回归1.1 用lm()拟合回归模型格式myfit <- lm(Y ~ X1 + X2 + ... + Xk, data)符号用途~分隔符号，左边为相应变量，右边为解释变量。例如Y ~ X + Z + W+分隔预测变量:表示预测变量的交互项。例如Y ~ X + Z + X:Z*表示所有可能交互项的简洁方式。Y ~ X * Z * W即为Y
1 标准差标准差(S 或SD) ,是用来反映变异程度,当两组观察值在单位相同、均数相近的情况下,标准
原创
2022-04-11 10:25:07
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1 标准差标准差(S 或SD) ,是用来反映变异程度,当两组观察值在单位相同、均数相近的情况下,标准差越大,说明观察值间的变异程度越大。即观察值围绕均数的分布较离散,均数的 代表性较差。反之,标准差越小,表明观察值间的变异较小, 观察值围绕均数的分布较密集,均数的代表性较好。在医学研究中,对于标准差的大小,原则上应该控制在均值的12 % 以内,如果标准差过大,将直接影响研究的准确
原创
2021-05-20 23:17:25
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01标准误概念标准误是数据统计的重点概念，且难以理解。百度上文章缺乏详细描述的文章。所以写下此文让读者能够彻彻底底了解标准误概念。标准误全称：样本均值的标准误(StandardErrorfortheSampleMean),顾名思义，标准误是用于衡量样本均值和总体均值的差距。02标准误意义用于衡量样本均值和总体均值的差距有多大？标准误越小----样本均值和总体均值差距越小标准误越大----样本均值和
原创
2021-04-16 14:08:44
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# Python标准误函数
Python是一种强大且易于使用的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习等领域。在数据分析中，我们经常需要对数据进行统计分析，其中一个重要的概念是标准误。本文将介绍Python中计算标准误的相关函数，并提供代码示例帮助读者理解和应用。
## 标准误的定义
标准误（Standard Error）是对样本均值或估计值的不确定性的度量。它反映了样本均值或估计值与真实值之
原创
2023-12-05 11:25:16
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1 标准误1.1 定义标准误（Standard Error）是用来衡量统计样本估计量（如均值、回归系数等）与总体参数之间的差异的一种统计量。标准误衡量了样本估计量的变异程度，提供了对总体参数的估计的不确定性的度量。标准误越小，表示样本估计量与总体参数的估计越接近，估计越稳定。1.2 计算公式2 聚类稳健标准误聚类稳健标准误的计算方法通常涉及到对观察数据进行分组，然后在每个组内计算残差平方，并最终将
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2024-07-01 21:27:17
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什么是聚类分析聚类是一个将数据集划分为若干组（class）或类（cluster）的过程，并使得同一个组内的数据对象具有较高的相似度，而不同组中的数据对象是不相似的。聚类与分类的区别： 聚类是一 种无监督的学习方法。与分类不同，它不依赖于事先确定的数据类别和标有数据类别的学习训练样本集合。 聚类是观察式学习，而不是示例式学习。聚类分析的典型应用 在商务上，聚类能帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同
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2023-09-24 10:11:59
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1 ： 分类算法的评价标准 p准确率=tp/(tp+fp) 正类预测为正类/正类预测为正类+负类预测为正类 r召回率=tp/(tp+fn) 正类预测为正类/正类预测为正类+正类预测为负类 F1=2pr/(p+r
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2024-09-02 10:30:22
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线性回归是预测连续值的一种模型，是机器学习最基础的模型之一。可以看作是单层的神经网络。1.线性回归模型：Y=XW+b X,W,Y均为张量2.损失函数：求解真实值和预测值之间的误差，在预测连续值时，我们常使用的损失函数公式为均方误差(平均平方误差)，公式如下： 我们训练模型的目的就是找出使损失函数值最小的权重参数W和偏置参数b。参数迭代：求解各个参数的梯度(反向传播)，通过梯度
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2024-09-03 06:51:33
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# Python标准误的计算方法
## 1. 概述
在统计学中，标准误（Standard Error）是用来衡量统计量估计结果的不确定性的一种测量方法。对于一个样本的均值估计量，标准误可以告诉我们该估计值的精度。
在Python中，我们可以使用一些库函数来计算标准误。接下来，我将向你介绍如何使用Python来计算标准误。
## 2. 计算步骤
下面是计算标准误的步骤，我们可以用表格来展示：
原创
2023-11-30 05:52:23
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作者： 谢雁翔 (南开大学)目录1.简介2. R 的安装下载及 Rcall 命令的安装2.1 R 的安装下载2.2 Rcall 命令的安装3. Rcall 命令及 R 语言初识3.1 Rcall 命令基本语法3.2 R 语言基本的数据类型3.3 R 语言基本的数据结构4. Stata实例4.1 Stata 与 R 语言的数据转换4.2 在 Stata 中运行 R4.3 拓展：在 R 中运行St
