#==========方 法==========#
#1.经济指标时间序列数据的分解
#2.先行、一致、滞后指标的选取
#3.景气指数的计算
#4.景气指数的检验与修正（该步未写相关算法）
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#首先肯定是读取数据，假设读进来之后命名为data1，而且数据的第一列是序号或者日期 data2 <- na.omit(
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2024-06-14 22:31:40
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案例：一项临床试验，研究对象是高血压患者，随机被分为两组，分别用药物联合运动锻炼（试验组）和药物（对照组）进行血压控制，对每人治疗前、后收缩压（mmHg）进行测量，剔除失访人群后，得到40名数据，数据库见prandom.sav，请问锻炼有无降压作用？思考一般基于PICOS原则：P(Poulation)：研究对象；I（Intervention）：干预措施；C（Comparison）：比较组；O（Ou
什么是效用曲线效用曲线是用于反映决策者对风险态度的一种曲线。又称"偏好曲线"。在决策中，决策者的个性、才智、胆识、经验等主观因素，使不同的决策者对相同的益损问题 (获取收益或避免损失)作出不同的反应；即使是同一决策者，由于时间和条件等客观因素不同，对相同的益损问题也会有不同的反应。决策者这种对于益损问题的独特感受和取舍，称之为“效用”。效用曲线就是用来反映决策后果的益损值对决策者的效用(即益损值与
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2023-11-09 13:44:04
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# 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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# 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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# R语言进行中介效应分析
中介效应分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法，通常用于探讨自变量通过中介变量对因变量产生影响的机制。在实际应用中，我们可以利用R语言进行高效的中介效应分析。本文将介绍中介效应分析的基本概念，展示如何在R中实现这一分析，并提供相应的代码示例。
### 中介效应分析基本概念
中介效应可以用以下简化的公式表示：
Y = cX + bM + e
其中，Y为因变
# R语言中介效应分析与绘图指南
## 一、引言
中介效应分析是一种用于探讨自变量对因变量的影响是否通过一个或多个中介变量的过程。使用R语言进行中介效应分析和可视化是很常见的，尤其在社会科学和心理学研究中。本文将逐步教你如何使用R语言进行中介效应分析并绘制相应的图形。
## 二、流程概述
在进行中介效应分析时，我们通常需要遵循以下几个步骤。下面是一个大致的流程表：
| 步骤
功率变压器模型在分析Flyback电路之前，我觉得有必要把变压器模型做一个总结，因为我们对变压器的分析其实是在一定的模型上面进行分析的。这里阐述我的一个观点， 如果说实际测试和实验是非常重要的话，对分析对象有一个清晰的模型概念对电子工程师来说是非常必要的，建立的模型的目的完全是为了可以简化问题。当然建立 了模型进行分析，可能和实际的测试结果有出入，每一个对象的实际总有偏差，但大规模生
# 如何实现“滞后效应分析r语言”
## 引言
欢迎来到本文，我将向你介绍如何在R语言中实现“滞后效应分析”。作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细解释这个过程。
## 流程概览
首先，我们来看一下实现“滞后效应分析”的整个流程。下面是一个步骤表格，让我们一步步来完成这个任务。
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
原创
2024-06-20 07:10:47
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这篇文章主要是介绍中介效应分析及路径分析的概念，以及操作步骤，注意事项。 好多内容就是拷贝的邱皓政老师的《量化研究与统计分析：SPSS(PASW)数据分析范例解析》第12章节，然后在中间加入了少部分自己看的过程的一些理解吧。1.中介效应分析 从上述的阐述可以知道，中介效应分析其实就是有一个变量充当了中介变量，X->Y是通过中介变量Z来传递影响的。如果是完全中介效应就是完全由Z来传递影响，如果
我们在做逻辑回归或是其他线性模型的时候，经常会遇到一个模型衡量指标叫做 ，网上很多一个普遍的解释是：表达了2个变量间关系的解释程度百分比程度 / 你的你和曲线对于模型variance的减少百分比。那么到底是什么呢，首先计算样本的总平方和TSS(Total Sum of Squares)：然后计算残差平方和RSS(Residual Sum of Squares)：那么越大，拟合效果越好。最
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2023-12-07 19:59:55
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1.中介效应分析概述 中介效应分析广泛用于社会科学研究(Wood, Goodman, Beckmann, & Cook, 2008)，如心理学(MacKinnon, Fairchild, &Fritz, 2007; Rucker, Preacher, Tormala, & Petty, 2011)，管理学(Mathi
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2023-09-27 09:42:21
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# R语言中的Cox模型与中介效应分析
在生存分析研究中，Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是一个非常重要的统计工具。它用于评估影响事件发生时间的变量，其中中介效应分析可以帮助我们理解这些变量如何通过其他变量影响结果。
## Cox模型简介
Cox模型基于风险函数的相对危险度来预测事件发生的概率。这种模型不要求数据服从特定的分布，且可以处理右删
原创
2024-10-21 06:43:24
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中介变量(mediator) 是一个重要的统计概念，如果自变量 X 通过某一变量 M 对因变量 Y 产生一定影响，则称 M 为 X 和 Y 的中介变量。我们既往已经介绍了SPSS行中介效应分析，今天继续介绍R语言基于mediation包行中介效应分析。 我们先导入数据和R包library(mediation)
bc<-read.csv("E:/r/test/yimin.csv",sep=',
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2023-08-05 02:06:49
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1.中介效应的定义如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。作用关系图如下：X对Y的总效应分为直接效应（direct effect）和间接效应(indirect effect)，直接效应是指当中介变量（M）固定在某一水平时，自变量X对结局变量Y的效应。间接效应是指自变量X通过中介变量M对
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2023-09-15 22:20:18
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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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[color=blue][size=xx-large]1. 什么是Meta分析[/size][/color]
Meta分析是指将多个研究结果整合在一起的统计方法，所以又叫整合分析或荟萃分析。[url=http://en.wikipedia.org/wiki/Meta-analysis]脑补通道->[/url]
[color=blue][size=
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2024-05-09 19:38:02
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R是一个惊艳的图形构建平台，这也是R语言的强大之处。本文将分享R语言简单的绘图命令。
R是一个惊艳的图形构建平台，这也是R语言的强大之处。本文将分享R语言简单的绘图命令。
本文所使用的数据或者来自R语言自带的数据(mtcars)或者自行创建。
首先，让我们来看一个简单例子：dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
dr
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2024-04-30 18:41:01
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1 简介在本文，我们将考虑观察/显示所有变量的模型，以及具有潜在变量的模型。第一种有时称为“路径分析”，而后者有时称为“测量模型”。2 进行简单的多元回归SEM 在很大程度上是回归的多元扩展，我们可以在其中一次检查许多预测变量和结果。SEM 还提供了检查潜在结构（即未观察到某些变量的地方）的创新。更具体地说，“结构方程”的概念是指我们有不止一个方程表示协方差结构模型，其中我们（通常）有多个标准变量
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2024-08-01 09:55:05
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