摘要: \[f(y|\theta, \phi) = \exp \left\{ \frac{y\theta - b(\theta)}{a(\phi)} + c(y, \phi) \right\}, \quad (1) \]f(y|\theta, \phi) = \exp \left\{ \frac{y\the 阅读全文
posted @ 2025-05-27 19:57 xia0ya 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)
摘要: gitbook使用 主要借鉴网址: https://tonydeng.github.io/gitbook-zh/gitbook-howtouse/output/outfile.html nvm使用过程中遇到问题:The system cannot find the file specified. 解 阅读全文
posted @ 2025-05-24 09:17 xia0ya 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 2025-2-12 chapter13 横截面数据混合在一起,混合横截面数据; 面板数据。两者的区别:前者两个截面独立,后者个体是一样的,但是时间不同。 两期面板数据(TWO-PERIOD PANEL DATA ANALYSIS) 横截面数据\(y_i = x_i\beta + v_i\) 面板数据 阅读全文
posted @ 2025-05-12 18:47 xia0ya 阅读(29) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 多元统计分析讨论四 一、问题 UC Berkeley在研究生录取时是否存在性别差异? 以下表格展示了1973年UC Berkeley六个主要研究生项目中男性和女性的申请人数及录取人数,请分析当时是否存在性别差异? 二、代码分析 2.1 总体情况(不分专业) data <- data.frame( M 阅读全文
posted @ 2025-05-11 21:29 xia0ya 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
摘要: R语言绘图过程中遇到图例的图块中出现字符的解决方法 因为我遇到这个问题的时候没在网上找到合适的方法,找到个需要付费的,算了。也许是因为问的方式不同,问了半天AI也回答出来,莫名有些烦躁,打算对代码做个分析,没想到很快就出结果了,这个记得一些知识还是很有必要的,从网上找,有时候比较费时间。聊以记录。 阅读全文
posted @ 2025-05-11 18:42 xia0ya 阅读(59) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 多元统计笔记 部分笔记,其他有时间整理,聊作记录 2025-5-12 实验5讲解及第十章 1、显著性的适用是需要检验过的,需要p值(或者是可以直接很明显的看出来显著) 2、多个总体的均值是否存在显著差异?(可检验,有差异,则可以作判别分析,如此,若无差异,则不能适用判别检验,或者判别检验效果不行) 阅读全文
posted @ 2025-05-11 18:23 xia0ya 阅读(18) 评论(0) 推荐(0)
摘要: https://www.cnblogs.com/liyhbk/p/13559850.html https://www.cnblogs.com/lingyunvoid/p/beautify.html 主要借鉴使用这两者 阅读全文
posted @ 2025-05-10 20:52 xia0ya 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一些笔记 观测值一定要比参数值多 p值<0.05,拒绝H0. 参数显著,不能说明模型对 AIC与BIC准则,越小越好的指标值AIC 回归分析一定要进行残差的正态性检验。所有的残差都大于0,小于0,都不正常。残差正常应该是分布在0的附近,有正有负,它应该是随机的 残差的正态性检验:检验统计量,是否复合 阅读全文
posted @ 2024-07-04 10:00 xia0ya 阅读(139) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一次修改文档中的表格样式 一次修改文档中所有表格样式 为美化文档,我们通常会将文档中的所有表格格式样式统一,如何快速快速搞定,这里小编教大家一招批量设置表格样式的技巧。 第一步:直接按Alt + F11键,打开VBA代码窗口。 第二步:在打开的VBA窗口中,右击Thisdocument,在弹出的菜单 阅读全文
posted @ 2024-07-03 10:38 xia0ya 阅读(357) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 什么是建模? 问题——>数据——>模型——>结论 统计建模的本质 收集、分析、展示、解释数据 统计问题 回归: 横截面数据、纵向数据 分类: 横截面数据、分类数据 我们观测不到真值,观测到的数据一定有误差。 如何确定模型? 1.根据探索性数据分析主观确定一个参数模型或者一个算法。 2.根据已知数据训 阅读全文
posted @ 2024-07-02 22:25 xia0ya 阅读(209) 评论(0) 推荐(0)