其实很早就想写这篇文章了，虽然晚上介绍vim的文章很多，本博也已经就vim的使用写了70多篇博文，但是由于历史的原因，还有很多人对vim能做什么存在误解，包括: vim对中文支持不好 vim适合临时编辑文本，对IDE的支持不好 vim的内嵌脚本语言不够强大，不像emacs的lisp那样无所不能 我不知道提出这些论断的人是因为不了不了解vim的现状，还是是对vim心存偏见。本博在写vim相关文章的
# R语言实现VAR模型向量误差修正模型（VECM）
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用R语言实现VAR模型的向量误差修正模型（VECM）。首先，让我们了解VECM的基本概念：它是一种多变量时间序列模型，用于分析变量之间的动态关系，并允许短期和长期关系同时存在。
## 流程图
以下是实现VECM的步骤流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --
原创
2024-07-26 10:06:08
48阅读
# VECM模型在R语言中的应用
向量误差修正模型（VECM）是一种用于多变量时间序列分析的强大工具，尤其适用于非平稳数据的协整分析。VECM能够有效捕捉不同变量之间的长期关系，并通过短期波动进行调整，因而在经济学、金融学等多个领域得到广泛应用。
## 1. VECM模型简介
VECM模型主要用于分析多个相关时间序列变量的动态关系。在建立VECM模型之前，首先需要检测变量的平稳性和协整关系。
# R语言建立VECM模型的完整指南
## 引言
向数据科学和统计建模的旅程迈出了第一步，今天我们将学习如何在R语言中建立向量误差修正模型（VECM）。这个过程涉及数据的准备、模型的建立与评估，最后进行预测。
## VECM模型的流程
在开始之前，让我们先看一下整个过程。以下是实现VECM模型的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-08 05:48:12
543阅读
# R语言的VECM检验
## 简介
VECM（Vector Error Correction Model）是一种多变量时间序列建模方法，用于分析变量之间的长期和短期关系。在R语言中，可以通过`vars`包来实现VECM检验。本文将介绍VECM检验的流程，并提供相应的R代码示例。
## 流程
下面是实施VECM检验的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1.
原创
2023-07-19 14:26:41
701阅读
如何使用R语言进行VECM模型解读
# 介绍
VECM（向量误差修正模型）是一种用于分析多个时间序列之间长期和短期关系的方法。它基于协整性概念，可以用于预测和解释变量之间的相互影响。在本文中，我将向你介绍如何在R语言中使用VECM模型进行解读。
# 步骤概览
以下是使用R语言进行VECM模型解读的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 准备数据 |
|
原创
2024-01-06 10:43:05
539阅读
R语言如何对向量数据进行有放回的采样？目录R语言如何对向量数据进行有放回的采样？R语言是解决什么问题的？R语言如何对向量数据进行有放回的采样？R语言是解决什么问题的？R 是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 共同创立。由于R 受Becker, Chambers & Wilks 创立的S 和Suss
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2023-12-17 16:16:32
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**《R语言实战》第1章学习笔记**R的获取和安装CRAN（Comprehensive R Archive Network）http://cran.r-project.org 或者直接百度R，可以进入官网点击点击download R，然后找到自己国家的镜像，随便点哪个都可以，就可以下载安装包了比如我下载的是中国的，随便哪个都可以。R的使用创建一个名为x的向量对象，rnorm（5）表示5个来自标准正
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2023-08-10 10:19:42
349阅读
# R语言VECM 模型结果解读
## 导言
在时间序列分析中，矢量误差修正模型（Vector Error Correction Model，VECM）是一种用于分析非平稳时间序列之间的长期关系和短期动态调整的方法。该模型可以用于处理多个相关变量之间的关系，适用于经济学、金融学等领域。
本文将介绍如何使用R语言实现VECM模型，并解读模型结果。
## 准备工作
在开始之前，需要确保已经安
原创
2024-01-03 07:06:32
1069阅读
R语言的VECM协整检验是一种多变量时间序列分析方法，适用于测定多个非平稳时间序列之间是否存在长期均衡关系。本文将详细记录解决R语言VECM协整检验问题的步骤，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固及部署方案等方面。
### 环境配置
首先，我们需要对R环境进行配置，以确保相关的包和依赖项能够正确安装和使用。以下是R的主要依赖版本：
| 依赖名称 | 版本
在任何线性模型中，能够直接“lm”（模型有意义），既要考虑各个参数的t-test所得出的p-value，也要考虑总体模型F-检验得出的p-value。在这之后，还要清楚一个线性模型是建立在以下五个假设的基础上的。如果不满足以下五个假设，那么模型即使通过了t-test和F-test，其预测效果也大打折扣。同时，也可以通过对这五个指标的研究，进一步优化模型（比如使用其他非参数统计方法，Box-Cox等
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2023-05-31 16:08:36
582阅读
最近我们被客户要求撰写关于向量误差修正模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。向量自回归模型估计的先决条件之一是被分析的时间序列是平稳的。但是，经济理论认为，经济变量之间在水平上存在着均衡关系，可以使这些变量差分而平稳。这就是所谓的协整关系。由于知道这种关系可以改善分析的结果，所以希望有一个计量经济学模型，能够捕捉到这种关系。所谓的向量误差修正模型（VECMs）就属于这一类模型。下文介绍了VECM
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2023-08-24 14:17:55
211阅读
作者： 【匈牙利】Gergely Daróczi（盖尔盖伊） , 等 译者： 高蓉 , 李茂 责编： 胡俊英1.3 协整协整的思想缘于Granger（1981年）提出的一个概念，后来由Engle和Granger（1987年）加以形式化。协整的思想是指寻找非平稳时间序列之间的一个线性组合，这个线性组合是一个平稳时间序列。因此，协
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2023-11-07 12:01:09
10阅读
std::vector <cv::Point> VectorPoints说明：首先定义一个Point（即Point2i---二维整型的点）类型的变量VectorPoints，这就是我们创建的用来存储Point类型的点的容器啦。<cv::Point>表示容器中所装的数据的类型，double啊，int啊，各种都可以。之后，博主用二重循环给我们的容器装数据：定义一个我们要装的数据
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2024-06-21 12:22:37
63阅读
# 使用 Python 实现 VECM （向量误差修正模型)
欢迎来到统计与机器学习的世界！如果你想了解如何在 Python 中实现 VECM 模型，我们将通过一个简单的流程来完成这项任务。VECM 是一种用于分析时间序列数据模型的工具，它能帮助我们处理非平稳数据的协整关系。
## 实现 VECM 的流程
以下是你需要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述
本系列：第1节：估计模型参数在这一节，我们将讨论贝叶斯方法是如何思考数据的，我们怎样通过 MCMC 技术估计模型参数。from IPython.display import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import pymc3 as pm
import scipy
impo
注： 本文是R语言sf包的核心开发者和维护者——来自德国明斯特大学的地理信息学教授：
Edzer Pebesma 的一篇关于sf包的简介，发表于2018年7月的R语言期刊，主要讲述了sf的定位、功能、开发现状及现存问题和今后展望，sf包是一个非常了不起的工具，在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范（simple feature），结合tidyverse工具箱组合
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2023-06-30 18:38:28
419阅读
1.单因素方差分析：适用于单因素A有两个水平或以上，研究个水平对因变量的影响正态假设条件：W检验shapiro.test():原假设为数据来自正态分布方差齐性条件：Bartlett检验（主要用于正态分布的数据） bartlett.test(x, g, ...)x是数据向量或列表（list）；g是因子向量，如果x是列表则忽略g。 当使用数据集时，也可以通过formula调用函数&
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2023-06-25 20:40:28
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在计量经济学中，经常要对时间序列数据进行回归建模。时间序列数据通常具有异方差（Heteroscedasticity）和自相关（Autocorrelation）的性质，此时使用传统的最小二乘法（OLS）估计回归参数虽然仍可得到参数的无偏估计，但是传统方法计算出来的参数方差具有偏差，会导致参数的t检验不准确，常出现虚假显著的情况。为避免这种情况，计量经济学中常对上述参数的方差进行调整，最常用的是N
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2023-09-14 13:09:06
445阅读
R语言使用dplyr包的groupby函数和summarise函数计算dataframe中不同分组的均值（分组为离散变量、被统计列为连续变量）目录R语言使用dplyr包的groupby函数和summarise函数计算dataframe中不同分组的均值（分组为离散变量、被统计列为连续变量）#导入包和库仿真数据1仿真数据2仿真数据3仿真数据4仿真数据5 R语言使用dplyr包的groupby
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2024-01-04 06:00:42
343阅读
