1 沟道长度调制效应（channel length modulation） MOS晶体管中,栅下沟道预夹断后、若继续增大Vds，夹断点会略向源极方向移动。导致夹断点到源极之间的沟道长度略有减小，有效沟道电阻也就略有减小，从而使更多电子自源极漂移到夹断点，导致在耗尽区漂移电子增多,使Id增大，这种效应称为沟道长度调制效应2 漏极导致势垒下降（drain induced barrier lowerin
原理图： 中介者（Mediator）模式的定义：定义一个中介对象来封装一系列对象之间的交互，使原有对象之间的耦合松散，且可以独立地改变它们之间的交互。中介者模式又叫调停模式，它是迪米特法则的典型应用在现实生活中，常常会出现好多对象之间存在复杂的交互关系，这种交互关系常常是“网状结构”，它要求每个对象都必须知道它需要交互的对象。例如，每个人必须记住他（她）所有朋友的电话；而且，朋友中如果有
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
主效应符号 & 交乘项符号调节效应的解读交叉项符号正相关负相关主效应（在未引入调节效应形成的交叉项之前）正相关表明调节变量C强化了B对A的影响关系，即可以表达为变量C对B与A间的影响关系具有显著的强化或促进作用，具有显著的正向调节效应。表明调节变量C弱化或抑制了B对A的影响关系，即可以表达为变量C对B与A间的影响关系具有显著的削弱抑制作用，具有显著的负向调节效应。特殊情况：如果调节变量C的
本博文主要讲一下调节回归的概念，以及其操作流程和一些注意事项。对于本博文的概念部分建议可以直接看邱皓政老师的《量化研究与统计分析：SPSS(PASW)数据分析范例解析》第12章节，这样的话就不必看我写的了，然后博文中的注意事项或者说操作总结还是值得一看的。0.回归的一些基本概念看了这本书确实有很多新的理解，感谢，下面就直接放书里的概念了。1.调节回归概念我们都知道在回归中自变量可以分为很多种：解释
公式Q:需求P:价格C:成本M:边际T:总和R:利润W:供给价格弹性：需求变动率/价格变动率需求价格弹性：平均需求变动率/平均价格变动率生产函数：，MP=dQ成本函数：MP=MC=P=dSC需求函数：MR=dPQ =MC=dC供给函数: MC*L= dW = MP*P 边际产量收入=边际产量*边际收入,即VMP=MP*P二元一次方程：最大效用公式：题1-收入点弹性：  
简 介： 本文对于 MOS 管工作在开关状态下的 Miller 效应的原因与现象进行了分析。巧妙的应用 Miller 效应可以实现电源的缓启动。关键词： Miller_Effect，MOS
Miller效应
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简介
ISP（Image Signal Process）通常的ISP data patch： （1）BLC（Black Level Correction）/ Black Level Compensate (OBC) ：黑电平校正。所谓黑电平就是在DNP下，将曝光时间和增益都调到最小时拍摄图片的亮度值，理想情况下应该是0，但是实际中因为sensor暗电流作用，全黑像素值大于0。（这一个值，在后面可能会
目录 1. 引言2. 模拟数据的生成2.1 双重差分模型2.2 模拟数据生成过程3. DID 估计与 Stata 的实现3.1 网格搜索 ( Grid Search )3.2 迭代法 ( Iterative Approach )4. WPT DD 的估计结果解读参考文献 1. 引言双重差分法 ( Difference in differences，简称为 DID 或 DD )
上篇我们讲述了关于流程定义的CRUD操作，本篇我们则来对“流程变量”进行分析与认识，开篇我们首先我明确两个问题1、何为“流程变量”？2、流程变量在项目种有何作用？知道了流程变量是什么以及他的价值在哪里，我们来谈谈对于流程变量的设置和获取方式。不管是设置流程变量还是获取流程变量，本篇我们主要了解两种方法我们常见的就是基本类型，比如我们请假的例子，看我的设置流程变量的方法// 设置流程变量
@Tes
目录基准回归 稳健性检验：内生性处理：机制检验机制分析模型(调整要素配置结构)：机制分析模型(生产率提升效应)：异质性检验1.企业规模 2.企业注册地调节效应（假设3后半部分）1.人力资本2.市场化环境本文是对王林辉老师的论文《工业智能化会重塑企业地理格局吗》所做的笔记。基准回归假说1：工业智能化对企业地理格局存在重塑效应1. 基线回归模型：被解释变量是以
不同软件不同分析方法的画法不同。仅以自变量、调节变量和因变量都为连续变量时用spss回归分析做调节效应检验时简单斜率图的画法来说明。jamovi自动出图、Hayes的PROCESS可以生成出图的代码，在SPSS里面运行一下也可以出图、也有专门的excel画图模版，将相应数值填入也可以自动出图。这里只讲怎么手工做图。简单斜率图就是调节变量取不同数值时的回归直线，但常用的是线段，而不是将整个直线画出。
1. 如何运用spss及AMOS进行中介效应与调三 调节变量可以是定性的，也可以是定量的.在做调节效应分析时，通常要将自变量和调节变量做中心化变换.简要模型：Y = aX + bM + cXM + e .Y 与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画，它是M 的线性函数，c 衡量了调节效应(moderating effect) 的大小.如果c 显著，说明M 的调节效应显著.二、调节效应的分析方法
一、是什么process对象是一个全局变量，提供了有关当前 Node.js 进程的信息并对其进行控制，作为一个全局变量我们都知道，进程是计算机系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础，是线程的容器当我们启动一个 js文件，实际就是开启了一个服务进程，每个进程都拥有自己的独立空间地址、数据栈，像另一个进程无法访问当前进程的变量、数据结构。只有数据通信后，进程之间才可以数据共享。由于 J
上次我们分享了如何使用Amos做中介效应的检验。感兴趣可以查看“Amos教程中介效应检验”。大家都知道中介调节是好兄弟，所以我们这次给大家带来上次的续集，如何使用Amos做调节效应的检验。让我们一起来看看吧。Amos是什么？Amos的全名是Analysis of Moment Structures，由James L. Arbuckle所发展。Amos自从6.0版以后已经成为SPSS的家族成员。在5
原创
2021-04-15 10:34:01
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本文摘取自文献 Kassen, R., Bataillon, T. Distribution of fitness effects among beneficial mutations before selection in experimental populations of bacteria. Nat Genet 38, 484–488 (2006). https://doi.org/10.
在一份数据集中通常会遇见两类数据——数值型与类别型，数值型变量通常就是int、float类型，类别型变量就是object类型，也就是我们总说的字符型变量。如果更官方地讲，数值型变量被称作定量变量、类别型变量被称作定性变量。数值型变量主要体现在连续值和离散值：连续值：体温、房屋面积等离散值：人数、个数等我们都知道在大多数机器学习算法中都要与"距离"多多少少都会有些关系，所以只允许传入数值型变量，在不
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、调节效应的含义调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯
的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变
量影响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为
中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量。在统
计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变
量的交互效应是否显著。
简单来说，就是当x对y有影响，但
文章目录前言一、参数设置与获取1、全局变量设置参数值代码：获取参数值代码：2、局部变量设置参数值如下：获取参数值代码：二、参数使用场景1.条件判断一是动态为某个流程节点设置执行条件二是配合网关和监听器一起控制任务触发条件2.SQL条件过滤 前言流程变量就是activiti在管理工作流时根据管理需要而设置的变量。
一般分为全局变量，局部变量一、参数设置与获取1、全局变量全局流程变量作用域是一个具体
