1.0单变量线性回归根据人口预测利润 输入变量只有一个特征 人口，输出变量为利润损失函数 梯度下降函数维度X（m,n）y(m,1) theta(n,1) 导入数据并可视化import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_c
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2024-02-21 10:50:15
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一、我对几种面板数据模型的理解1 混合效应模型 pooled model yit=c+bxit+ᵋit2 固定效应模型fixed-effect model 和随机效应模型random-effects model 就是所有省份，既有相同的部分，即斜率项都相同；也有不同的部分，即截距项不同。 2.1
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2023-11-26 14:22:32
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目录1. 简介2. 异质性处理情况下的 TWFE 回归2.1 TWFE 回归无法识别处理效应的凸组合2.2 问题原因：被禁止的比较2.3 TWFE 回归其他系数的分解结果3. 异质性处理效应下其他稳健估计量3.1 排除动态效应的估计量3.2 允许动态效应的估计量4. 总结与展望5. 参考文献6. 相关推文1. 简介双向固定效应 (TWFE) 是评估处理效应的流行方法之一，研究者长期以来都将 TWF
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2023-12-26 19:43:50
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固定效应vs随机效应参考：统计学中的「固定效应 vs. 随机效应」 - 知乎 (zhihu.com)FE（固定效应，异质性[非随机]截距）：由于面板数据有个体和时间两个维度，所以FE也分为个体固定、时间固定、双固定。例如个体固定，可以类比于方差分析中把不同组别用虚拟变量来表示。我们可以使用“最小二乘虚拟变量回归法”（Least Square Dummy Variable, LSDV）来分析面板数据
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2023-10-09 22:28:44
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目录1.线性回归1.1导入所需模块1.2读取数据1.3模型参数估计2.以下一组统计检验用于模型有效性的定量验证。2.1显著性/重要性3.固定性4.模型的线性度5.独立变量的多重关联性5.1Variance Inflation Factor (VIF)差异性通货膨胀系数(VIF)5.2状态指数Condition Index5.3残留物规范性6.残留物的自相关性6.1ACF and PACF plot
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2023-11-06 21:18:41
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面板数据分析与Stata应用笔记整理自慕课上浙江大学方红生教授的面板数据分析与Stata应用课程，笔记中部分图片来自课程截图。笔记内容还参考了陈强教授的《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》一、面板数据的定义面板数据(panel data或longitudinaldata)，指的是在一段时间内跟踪同一组个体(individual)的数据。它既有横截面的维度(n个个体)，又有时间维度(T个时期
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2023-11-10 06:56:25
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过拟合问题以房价为例P1:欠拟合，或者说算法有高偏差，即模型没有很好拟合训练数据。 P2:刚好合适。 P3:过度拟合，或者说有高方差，如果我们拟合一个高阶多项式，那么这个函数几乎能拟合所有数据(但是不符合房价的价格规律)。如此函数太过庞大，变量太多。 概括地说，过度拟合将会在变量过多时出现，虽然此时假设能很好拟合数据，代价函数很小，导致他无法泛化(generalize,一个假设模型应用到新样本的能
# 固定效应模型（Fixed Effects Model）及其在Python中的应用
固定效应模型（Fixed Effects Model）是一种广泛应用于面板数据分析的统计方法，特别是在经济学、社会科学和生物统计等领域中。面板数据是指在同一组对象上，随时间变化收集的数据，例如国家GDP的年度数据、公司业绩的季度数据等。
## 什么是固定效应模型？
在面板数据模型中，我们通常关注个体之间的差
时钟是整个电路最重要、最特殊的信号，系统内大部分器件的动作都是在时钟的跳变沿上进行, 这就要求时钟信号时延差要非常小, 否则就可能造成时序逻辑状态出错；因而明确FPGA设计中决定系统时钟的因素，尽量较小时钟的延时对保证设计的稳定性有非常重要的意义。1.1 建立时间与保持时间 建立时间（Tsu：set up time）是指在时钟沿到来之前数据从不稳定到稳定所需的时间，如果建立的时间不满足要求那么数
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2024-08-27 13:21:22
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提纲：1.添加0-1变量（LSDV） 原理和指令2.固定效应模型 原理+指令3.如何使用F检验，来确定是否使用固定效应模型一、什么是偶使用固定效应模型？当存在个体效应or时间效应 且 存在内生性二、Least squares dummy variable(LSDV) ： 添加0-1变量举例：假设有i个变量，则需要添加i-1个个体效应误差项即可，这种做法是为了避免多重共线性。
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2024-07-26 11:08:46
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一、面板数据优点1. 可以解决遗漏变量的问题：遗漏变量由于不可观测的个体差异或“异质性”造成的，如果这种个体差异“不随时间而改变”，则面板数据提供了解决遗漏变量问题的又一利器。2. 提供更多个体动态行为的信息：由于面板数据同时有横截面与时间两个维度，优势它可以解决单独的截面数据或时间序列数据所不能解决的问题。3. 样本容量较大：由于同时有截面维度与时间维度，通常面板数据的样本容量更大，从而可以提高
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2023-10-26 17:03:35
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# Python中的固定效应模型回归
固定效应模型（Fixed Effect Model）是一种常用于面板数据分析的统计方法，它的主要目的是去除那些不随时间变化的个体特征的影响，从而能够更准确地估计时间变化因素对因变量的影响。在经济学、社会学等领域，研究者往往会使用固定效应模型来分析不同个体在不同时间点的数据。
在本文中，我们将使用Python中的`statsmodels`库来实现固定效应模型
# Python 双向固定效应模型
## 引言
在经济学和社会科学研究中，双向固定效应模型（Two-way Fixed Effects Model）是一种重要的计量经济学方法，主要应用于面板数据分析。这种模型帮助研究人员控制不可观测的时间不变和个体不变的异质性，从而更准确地评估变量之间的因果关系。本文将带你深入了解双向固定效应模型，并提供示例代码和可视化工具来说明其应用。
## 面板数据简介
DeHaan E. Using and interpreting fixed effects models[J]. Available at SSRN 3699777, 2021.虽然固定效应在金融经济学研究中无处不在，但许多研究人员对作用的了解有限。这篇论文解释了固定效应如何消除遗漏变量偏差并影响标准误差，并讨论了使用固定效应回归时的常见陷阱。特别关注在 X 变化很小或没有变化的固定效应组（例如
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2023-11-29 14:23:01
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文章目录1. Introduction1.1 传统方式1.2 基于因果联系1.3 现有的推荐系统的问题1.4 基于因果推理的方法1.4.1 Why & How1.4.2 基于因果推理的方法分类2. 研究背景2.1 因果推理Structural Causal Models, SCM_Jude Pearl[59]Potential outcome framework_Rubin[64]衡量因
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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这一章主要介绍因变量为0-1变量时的情况，主要介绍三种定性响应回归模型。
目录定性响应回归模型线性概率模型线性概率模型的模型设定线性概率模型的缺点解决方案两种非线性概率模型Probit 模型Logit 模型两种模型的比较极大似然估计似然比检验拟合优度检验定性响应回归模型线性概率模型线性概率模型的模型设定当我们在用多元线性回归模型去解释一个二值结果时，该模
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2024-05-08 22:38:34
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对于面板数据，我们有多种估计方法，包括混合OLS、固定效应（FE）、随机效应（RE）和最小二乘虚拟变量（LSDV）等等。不过，我们最为常用的估计方法那自然还是固定效应（组内估计），固定效应模型的Stata官方命令是xtreg，但它有时候其实并没有那么好用（如对数据格式有要求，运行速度慢等），我们经常使用的固定效应估计命令还有reg、areg和reghdfe。xtregxtreg,fe是固定效应模型
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2023-08-12 10:46:51
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固定效应、随机效应、相关随机效应–潘登同学的计量经济学笔记 文章目录固定效应、随机效应、相关随机效应--潘登同学的计量经济学笔记固定效应模型固定效应的假设工作培训与废弃率的例子虚拟变量回归固定效应(FE)与一阶差分(FD)随机效应模型
θ
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2024-05-29 11:07:26
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朱浩然 翻译 摘要：
人工智能和机器学习的最新研究在很大程度上强调了通用学习和越来越大的训练集以及越来越多的计算。 相反，我提出了一种以认
