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
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
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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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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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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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
如何评价一个模型的好坏呢，这里我们有如下几种方法： ■ Holdout检验 即将模型分为训练集与测试集进行检验，比方说，对于一个点击率预测模型，我们把样本按照 70%～30% 的 比例分成两部分，70% 的样本用于模型训练；30% 的样本用于模型验证，Holdout 检验的缺点很明显，即在验证集上计算出来的最后评估指标与原始分组有很 大关系。 交叉检验k-折交叉验证：首先将全部样本划分成k个大小
(6)验算性能特性指标 校正后系统传递函数 剪切频率 相角裕度 中频带宽度 六、校正装置的实现问题 １、什么是实现问题 传递函数 实际电路或物理系统 ２、实现问题需要考虑的因素 技术因素(实现的简便性、可靠性、稳定性、可维护性、体积大小、功耗等) 经济因素(实现成本、运行成本、维护成本) ３、实现问题存在的困难 微分校正装置难以实现，且抗干扰能力差 七、非线性因素和干扰问题 第五节 串联校正的设计
# 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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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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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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主要介绍了时间序列分析中的AR，MA，ARMA等重要的典型模型的性质和选择方法。
目录\({\rm ARIMA}\)滞后算子\({\rm MA}(q)\)\({\rm MA}(1)\)\({\rm MA}(q)\)\({\rm AR}(p)\)\({\rm AR}(1)\)\({\rm AR}(p)\)\({\rm ARMA}(p,\,q)\)\({\r
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2024-05-13 18:05:18
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对于一般的时滞系统来说，设定值的变动会产生较大的滞后才能反映在被控变量上，从而产生合理的调节。而前馈控制系统是根据扰动或给定值的变化按补偿原理来工作的控制系统，其特点是当扰动产生后，被控变量还未变化以前，根据扰动作用的大小进行控制，以补偿扰动作用对被控变量的影响。前馈控制系统运用得当，可以使被控变量的扰动消灭在萌芽之中，使被控变量不会因扰动作用或给定值变化而产生偏差，它较之反馈控制能更加及时地
在涉及时间序列数据的回归分析中，一般由于经济变量自身、决策者心理、技术、制度等方面的原因，解释变量需要经过一段时间才能完全作用于因变量，同时由于经济活动的连续性，因变量的当前变化也往往受到自身过去取值水平的影响，即模型中不仅包含解释变量的当前值，还包含它们的滞后值（过去值），这样的模型称为分布滞后模型（distribution-lag model）。 分布滞后模型可表示为： 或 式(1)为有限滞
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2023-12-01 14:48:40
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面板空间计量模型(Stata)文章目录面板空间计量模型(Stata)@[toc]1 面板空间自回归模型2 面板空间误差模型3 面板空间自相关模型4 面板空间杜宾模型5 动态面板空间计量模型1 面板空间自回归模型空间自回归(空间滞后)模型形式： 其中是因变量，是自变量，是空间权重矩阵元素，是空间自回归系数，是个体固定效应，是随机扰动项，是截面个体，时间。可以用Stata中xsmle命令进行估计。数据
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2023-11-10 16:02:39
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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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本篇内容分为两部分：滞后算子和季节性模型，其中介绍前者既回顾了之前的内容，也为介绍后者做了铺垫。1 滞后算子时间序列模型中的自回归项和移动平均项都可以使用滞后算子（Lag Operator）进行方便地表示。如可以被表示为。对于常数而言，它的任意滞后项都还是它本身，即。分配律滞后算子满足分配律：。结合律滞后算子满足结合律：根据以上性质，对于ARMA(, )，有进而有上式是ARMA(, )模型的一个特
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2023-09-28 15:29:44
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目录Autoregressive Models - AR(p)Moving Average Models - MA(q)Autoregressive Models - AR(p)独立的因变量可以由它的一个或者多个滞后项（lag）表示时，这样的模型称为自回归模型。它的式子为： 当我们需要描述模型的阶数时，AR模型中阶数 p 代表了滞后项的数量，举个例子，一个二阶的AR模型中，就有两个滞后项
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2024-05-10 10:47:48
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