描述脉冲信号简介脉冲信号是一种离散信号，形状多种多样，与普通模拟信号(如正弦波)相比，波形之间在时间轴不连续(波形与波形之间有明显的间隔)但具有一定的周期性是它的特点。最常见的脉冲波是矩形波(也就是方波)。脉冲信号可以用来表示信息，也可以用来作为载波，比如脉冲调制中的脉冲编码调制(PCM)，脉冲宽度调制(PWM)等等，还可以作为各种数字电路、高性能芯片的时钟信号。脉冲信号原理所谓脉冲信号表现在平面
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2023-12-16 19:54:45
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中介效应，它指的是X对Y的影响是通过M实现的，也就是说M是X的函数，Y是M的函数（Y-M-X）。考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过M影响变量Y，则称M为中介变量。下面我们主要从下面四个方面来解说： 实际应用理论思想建立模型 分析结果 一、实际应用 在社会科学研究中，研究自变量（X）对应变量（Y）影响时，常会受到第三个变量（M）的影响。如果影响模式如图1所示
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2023-12-18 23:03:54
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在数据分析中，中介效应模型用于探讨变量之间的间接关系，常常用于社会科学、心理学等领域，以理解一个变量如何通过中介变量影响另一个变量。在本文中，将使用Python实现中介效应分析，并按以下结构详细阐述各个部分。
### 版本对比
在处理中介效应分析时，有多个Python库可供选择，如`statsmodels`、`pingouin`和`mediation`. 这三者在功能和适用场景上存在一定差异，
# winters季节效应分析的Python实现指南
在数据分析的过程中，“季节效应”是一个重要的研究主题。特别是在时间序列数据分析中，如何识别并分析季节因素对数据的影响可以帮助我们更好地理解和预测趋势。本篇文章将指导一位刚入行的小白如何使用Python进行"winters季节效应分析"。
## 目标
我们将通过使用Python中的库来分析数据、识别季节性趋势，并预测未来值。我们将使用`st
PS：如您使用了本贴内容并用于研究，请引用该文章 "Reduced hippocampal volume and its relatio
原创
2022-09-15 15:37:40
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一.内存溢出和内存泄露的区别与联系 内存溢出内存泄露 memory leak，是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间(指分配出去的内存无法被gc回收)。一次内存泄露危害可以忽略，但内存泄露堆积后果很严重，无论多少内存,迟早会被占光。 因此，我们从上面也可以推断出内存泄露可能会导致内存溢出。内存溢出会抛出异常，内存泄露不会抛出异常，大多数时候程序看起来是正常运行的。二.内存溢出和内存泄露
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2023-10-18 18:35:53
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最近不少粉丝私信问我NANESA数据怎么做中介效应分析，我也查了10余篇文献，全都是普通中介分析的做法，没有涉及加权。 先来看这篇8分的文章 Association of volatile organic compounds co-exposure with bone health indicators and potential mediators（共同接触挥发性有机化合物与骨骼健康指标和潜在介
该系列博客主要讲述软件在自动控制方面的应用，参考书籍：《与控制系统仿真》。1.时域响应分析1.1 典型输入时域响应：指系统在外部输入作用下的输出过程；典型输入信号：脉冲输入、阶跃输入、斜坡输入、加速度输入、正弦输入；单位脉冲输入：单位脉冲输入定义： 其中：单位脉冲响应的拉氏变换等于系统的传递函数；在系统输入端加单位脉冲函数，由输出响应可得系统的传递函数；根据系统的脉冲响应可求出系统的传递函数，可以
目录1. 简介2. 个体固定效应模型的因果识别假设2.1 线性个体固定效应模2.2 非参框架下的因果识别分析2.3 哪些因果识别假设可以被放宽？2.4 加入可观测的、随时间变化的混淆变量3. 新的非参匹配框架3.1 组内匹配估计量的一致性3.2 基于组内比较的识别策略4. 加权个体固定效应估计量4.1 加权个体固定效应估计量与组内匹配估计量的等价关系4.2 权重如何确定？4.3 模拟时间趋势5.
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2024-08-13 10:41:16
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控制系统的传统分析方法有时域分析法、根轨迹分析法、频域分析法，它们属于经典控制理论的范畴。状态空间分析法能揭示系统内部变量和外部变量之间的关系，因而有可能找出系统中未被认识的许多重要特性，它比经典控制理论更为全面。
下面对上述几种方法进行介绍。
1.时域分析法
时域分析法以拉氏变换为工具，从传递函数触发，直接从时间域上对控制系统性能进行
# 阈值效应分析与R语言
阈值效应分析（Threshold Effect Analysis）是一种用于研究变量关系的统计方法，尤其在生物学、经济学和社会科学等领域具有广泛的应用。传统的线性回归分析往往无法有效捕捉非线性关系，而阈值效应则提供了一种更为灵活且精确的分析手段。本文将通过R语言进行阈值效应分析，并提供具体的代码示例。
## 什么是阈值效应？
阈值效应是指在某些特定的条件下，因变量与
（一）开篇温忠麟和叶宝娟，2014，中介效应分析:方法和模型发展，心理科学进展，22(05)：731-745。做面板数据的机制检验，一定要看这篇文章，看看机制检验怎么判断，存在中介效应？还是遮掩效应。以及在两种情况下分别该怎么分析。（二）中介效应介绍首先来看一些，什么是中介。中介效应：通俗来说，我们分析自变量 X 对因变量 Y 产生的影响，如果变量 X 通过影响变量 M 来影响变量 Y ，那么这个
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2023-10-18 19:18:47
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第16章聚类算法分类和回归算法在推导过程中都需要数据标签，也就是有监督问题。那么，如果数据本身没有标签，如何把它们按堆进行划分呢？这时候聚类算法就派上用场了，本章选择聚类算法K-means与DBSCAN进行原理讲解与实例演示。16.1K-means算法K-means是聚类算法中最经典、最实用，也是最简单的代表，它的基本思想直截了当，效果也不错。16.1.1聚类的基本特性对于一份没有标签的数据，有监
作者： 崔颖（中央财经大学）
Note: 助教招聘信息请进入「课程主页」查看。http://qr32.cn/BlTL43 (二维码自动识别)https://gitee.com/arlionn/DSGE (二维码自动识别)1. 中介效应和调节效应的定义首先，我们来区分两个相似的概念：中介效应 (Mediation) 和 调节效应中介变量调节变量调节中介效应 (Moder
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2023-12-27 12:44:06
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简介在采用传统统计手段的经济学，心理学等学科中，通常是在阅读大量文献的基础上，提出自己的理论假设，并建立模型，收取一定量（通常是几百）的样本数据来验证自己的假设。其中就包含了调节，中介变量这类非常容易发论文的模型。而在学习中我们会发现老师让我们使用SPSS的PROCESS插件来处理这类模型。但是SPSS收费（虽然用的通常是破解版），PROCESS插件安装麻烦，于是我想到了python，今天就来教大
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2023-09-26 05:22:33
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中介作用是研究自变量X对因变量Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y。比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M）,再影响最终工作绩效（Y）。在中介作用研究中，如果自变量与因变量之间存在多个中介变量被称为多重中介模型。 一、基本类型根据中介变量之间是否有影响关系又可分为两种类型。并行中介模型：并行多重中介模型，中介变量之间互不影响链式中介模型：链式多重中介模型，中介变量之间相互影响
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2024-01-30 20:09:38
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导读：本文带你用Python进行贡献度分析。贡献度分析又称帕累托分析，它的原理是帕累托法则，又称20/80定律。作者：张良均 谭立云 刘名军 江建明同样的投入放在不同的地方会产生不同的效益。例如，对一个公司来讲，80%的利润常常来自于20%最畅销的产品，而其他80%的产品只产生了20%的利润。就餐饮企业来讲，应用贡献度分析可以重点改善某菜系盈利最高的前80%的菜品，或者重点发展综合影响最高的80%
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2024-01-14 15:16:48
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一、中介效应说明中介效应主要研究自变量对因变量影响的过程中，自变量是否通过中介变量再对因变量产生影响，那什么情况表明中介效应存在呢？如果自变量对因变量影响过程中，中介变量在模型中有着桥梁般的作用，那说明中介效应存在。比如在电商数据中，经济发展水平通过影响居民收入从而影响电子商务。模型如下：二、中介效应常见类型中介效应常见有两种类型，一种是平行中介一种是链式中介，平行中介：一般是指多个中介变量在自变
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2023-09-03 13:15:49
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松哥说：大家看到上面的图的高亮部分了吧，Process，专门进行分析中介效应和调节效应的。松哥估计有人开始打开他的SPSS找了，别找了，你没有！呵呵，这是个插件，需要加载的。你肯定会说，松哥给我个插件呗！要的话分享此文，截图发回公众号，松哥给你哦！ 其实松哥以前还写过倾向性评分（PSM）插件怎么安装的，需要的，看蓝色字体：！ ------------------正文开始啦-------------
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2024-01-11 16:47:20
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# R语言中的Cox中介效应分析
在生物医学和社会科学研究中，“中介效应”这一概念非常重要。中介效应分析可以帮助我们理解一个自变量（X）如何通过一个中介变量（M）影响因变量（Y）。在生存分析中，Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是一种强大的工具，能够处理这种类型的分析。本文将介绍如何在R语言中进行Cox中介效应分析，并附上代码示例。
## 什么是
原创
2024-09-30 04:37:42
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