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
分布滞后与自回归模型文章目录分布滞后与自回归模型@[toc]1 滞后效应与滞后变量模型1.1 什么是滞后效应1.2 滞后效应产生的原因1.3 滞后变量模型1.31 分布滞后模型1.32 自回归模型2 分布滞后模型的估计2.1 分布滞后模型估计的问题2.2 经验加权估计法2.3 阿尔蒙法3 自回归模型构建3.1 库伊克（Koyck）模型3.2 自适应预期模型3.3 局部调整模型4 自回归模型的估计4
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2023-12-10 14:40:57
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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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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
AIC = (-2)ln(模型的极大似然函数) + 2(模型的独立参数个数)一、AIC准则的产生（1）最终预报误差对于自回归模型，用前期观测值的线性组合拟合当期序列取值，通过选择回归系数使得预测误差达到最小，即选择合适的，使得达到最小。 用预报误差的平均值来评价模型拟合的优劣，将其称为最终预报误差因此模型的阶数的选择问题就等价为的极小化问题 赤池弘次已经提出，对于模型，（2）K-L距离（相对熵）熵
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2024-05-15 04:20:40
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什么是交叉滞后交叉滞后模型是一种研究变量相互关系的分析方法，它的名字有交叉滞后面板模型Cross-lagged panel models (CLPM)，交叉滞后路径模型，交叉滞后回归模型，指的都是同一个东西。为啥叫”交叉“？因为它同时既研究A对B的关系，又研究B对A的关系。为啥叫”滞后“？因为它研究不同时间点变量间的关系。把下面的话记住：交叉滞后在本质上要干的事就是比较时点1X和时点2Y的关系与时
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2024-05-06 13:03:28
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动态面板理论动态面板是啥呢？没有太神秘，只要面板模型的解释变量包含了被解释变量的滞后值就是动态面板。 当前的行为取决于前期的行为，举个例子，通俗说：你今天减肥的原因是因为你昨天吃的太多。 动态面板会导致估计不一致： 例如：固定效应模型 截图差分GMM考虑以下方程： 做一阶差分以消除个体效应
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2024-01-29 12:52:12
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动态面板模型与R文章目录动态面板模型与R@[toc]1 动态面板模型2 差分GMM3 水平GMM4 系统GMM5 R操作1 动态面板模型含义：线性面板模型中含有被解释变量滞后项。例如 其中,，为常数，为个体异质性，为扰动项，是常数项，是被解释变量滞后系数；为自变量，为白噪声。称（1)为动态面板数据模型(Dynamic Panel Data，简记DPD)。也称方程（1）为水平方程，即原始方程。显然(
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2024-02-29 11:37:22
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协议：CC BY-NC-SA 4.0译者：飞龙一、Pandas 与数据分析欢迎来到《Pandas 学习手册》！ 在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和
记得之前有写过如何用R做随机截距交叉滞后，有些粉丝完全是R小白，还是希望我用mplus做，今天就给大家写写如何用mplus做随机截距交叉滞后。做之前我们需要知道一些Mplus的默认的设定：observed and latent exogenous variables are correlated, andresiduals of observed and latent outcome variab
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2024-07-01 00:53:44
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20 、如下图所示，当CLK1 为100MHz 时，约束set_input_delay -clocks CLK1 -max 5sig_a ，如果CLK1 变成50MHz ，需要保证的约束效果不变，此时input_delay 应该设置为多少？( )(大疆FPGA 逻辑岗B 卷) A 15ns  
下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如，sparkling wine。如何建立一个模型来进行预测呢？一种常见的方法是将该变量其视为单变量时间序列。这样就有很多方法可以用来模拟这些系列。比如 ARIMA、指数平滑或 Facebook 的 Prophet，还有自回归的机器学习方法也可以使用。但是其他变量可能包含spark
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2023-08-23 07:11:23
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# R语言滞后变量回归
## 导言
滞后变量回归是一种常用的时间序列分析方法，用于探索变量间的滞后关系。在R语言中，可以使用`lm()`函数进行滞后变量回归分析。本文将介绍滞后变量回归的原理、步骤以及代码示例，并说明如何解读回归结果。
## 原理
滞后变量回归是一种将自变量和因变量之间的滞后关系纳入考虑的回归分析方法。它假设因变量在时间上存在一定的滞后效应，即当前时刻的因变量值受到前几个时
原创
2023-09-09 07:14:40
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C++异常处理(我感觉概念和断言类似) 定义异常是程序在执行期间产生的问题。C++异常是指在程序运行时发生的特殊情况，比如尝试除以0的操作，数组越界，访问文件出错等。异常提供了一种转移程序控制权的方式。C++异常处理涉及三个关键字:try catch throwthrow 当问题出现时，程序会抛出一个异常。这是通过使用throw关键字来完成的。catch 在您想要处理问题的地方，通过异常处理程序捕
文章目录前言一、数据来源二、模型设定与模型变量计算1.模型设定三.模型参数估计四．阿尔蒙法参数计算五. PDL指令验证6.模型预测 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：本文适用于数据科学与大数据技术（代码080910T）专业中，计量经济学的模型实验。 使用Eviews软件。其包括了 1．自选数据标注数据来源 2．模型设定与模型变量计算 3. 模型参数估计 4．阿尔蒙法参数计算 5. PD
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2023-12-10 23:07:09
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文章目录Stata连享会 [「精品专题……」](https://gitee.com/arlionn/stata_training/blob/master/README.md)1. 模拟2. 设定系数值3. 由多维正态分布中生成扰动项3. 生成观测序列连享会计量方法专题……4. 估计5. 推断：脉冲响应函数6. 正交化的脉冲响应函数结论参考文献连享会计量方法专题……关于我们 VAR 是分析多维时
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2024-05-10 12:39:01
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Python 变量类型五个标准的数据类型： Numbers（数字） String（字符串） List（列表） Tuple（元组） Dictionary（字典）1、Python数字（1）Python支持四种不同的数字类型：int（有符号整型） 如：10，-0x23 long（长整型） 如：12345678L，-0x22564L float（浮点型） 如：2.0，-,12.34e100
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2024-07-18 05:56:53
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本文关键点机器学习(ML)在工业物联网(IIoT )领域的数据管理和预测分析中发挥着重要的作用。预见性维护(PdM)应用程序旨在将机器学习应用于工业物联网数据集，以减少职业危害、机器停机时间，以及其他成本。了解机器学习行业从业者所面临的数据准备的挑战，以及与预测维护相关的数据摄取和特征工程的解决方案。使用数据流管理工具(如streamset或Apache Nifi)可以使数据摄取流程的开发和管理更
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2024-08-23 13:45:35
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列表常见操作1、列表的格式变量A的类型为列表namesList = ['xiaoWang','xiaoZhang','xiaoHua']比C语言的数组强大的地方在于列表中的元素可以是不同类型的testList = [1, 'a']2、列表的循环遍历为了更有效率的输出列表的每个数据，可以使用循环来完成demo:namesList = ['xiaoWang','xiaoZhang','xiaoHua'
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2024-03-01 14:06:27
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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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