摘要：
什么是分位数回归 分位数回归(Quantile Regression)是计量经济学的研究前沿方向之一，它利用解释变量的多个分位数（例如四分位、十分位、百分位等）来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程。 与传统的OLS只得到均值方程相比，分位数回归可以更详细地描述变量的统计分布。它是给定回归变量 阅读全文
posted @ 2018-12-04 21:25
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非线性分位数回归这里的非线性函数为Frank copula函数。 （六）非线性分位数回归 这里的非线性函数为Frank copula函数。 ## Demo of nonlinear quantile regression model based on Frank copula vFrank <- f 阅读全文
posted @ 2018-12-04 21:22
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摘要：
进行回归分析，一般需要研究系数的估计值是否稳定。很多经济变量都存在结构突变问题，使用普通回归的做法就是确定结构突变点，进行分段回归。这就像我们高中学习的分段函数。但是对于大样本、面板数据如何寻找结构突变点。所以本文在此讲解面板门限回归的问题，门限回归也适用于时间序列（文章后面将介绍stata15.0 阅读全文
posted @ 2018-12-04 20:31
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线性和多项式回归 在这一简单的模型中，单变量线性回归的任务是建立起单个输入的独立变量与因变量之间的线性关系；而多变量回归则意味着要建立多个独立输入变量与输出变量之间的关系。除此之外，非线性的多项式回归则将输入变量进行一系列非线性组合以建立与输出之间的关系，但这需要拥有输入输出之间关系的一定知识。训练 阅读全文
posted @ 2018-12-04 20:16
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其实没有多大的区别，就是逻辑回归多了一个Sigmoid函数，使样本能映射到[0,1]之间的数值，用来做分类问题。简单的例子就是可以使用吴恩达的课程中的例子来解释，线性回归用来预测房价，能找到一个公式来尽量拟合房价和影响房价因素之间的关系，最后得到的公式能准确的用来预测房价。在对参数不断调优以找到一组 阅读全文
posted @ 2018-12-04 20:08
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