LESS 中的变量可以用来存储和重用值，可以节省代码和提高可维护性。它们可以存储任何类型的值，如颜色、尺寸、字符串等。 在 LESS 中，变量的声明使用 @ 符号，后面跟着变量的名称和值。...例如： @primary-color: #FF0000; @font-size: 16px; @border-radius: 5px; 在使用变量时，可以通过 @ 符号加上变量名称来引用它们。...例如： body { background-color: @primary-color; font-size: @font-size; } 变量也可以在其他的变量中使用，甚至可以进行数学计算。...base-width: 100px; @padding: 10px; @total-width: @base-width + (2 * @padding); 在上面的示例中，@total-width 的值为...使用变量可以提高代码的可维护性，因为只需要在声明变量时修改它们的值，而不需要逐个查找和修改使用该值的地方。
一、解释变量内生性检验 首先检验解释变量内生性(解释变量内生性的 Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。...Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。...2SLS的实质是把内生解释变量分成两部分，即由工具变量所造成的外生的变动部分，以及与扰动项相关的其他部分；然后，把被解释变量对中的这个外生部分进行回归，从而满足OLS前定变量的要求而得到一致估计量。...三、工具变量效果验证 工具变量：工具变量要求与内生解释变量相关，但又不能与被解释变量的扰动项相关。...需要做的检验： 检验工具变量的有效性： (1)检验工具变量与解释变量的相关性 如果工具变量z 与内生解释变量完全不相关，则无法使用工具变量法；如果与仅仅微弱地相关，。
参考链接： Java中的对象和类 1.对象的概念 ：万物皆对象，客观存在的事物皆为对象 2.什么是面向对象：人关注一个对象，实际上是关注该对象的事务信息 3.类：类是模子，确定对象将会拥有的特征（...属性）和行为（方法） 类的特点：类是对象的类型，具有相同属性和方法的一组对象的集合 4。...对象是一个你能够看得到，摸得着的具体实体 如何定义Java中的类： 1.类的重要性：所有Java程序都以类class为组织单元 2.什么是类：类是模子，确定对象将会拥有的特征（属性）和行为（方法...方法n； } Java对象 使用对象的步骤： 1.创建对象： 类名 对象名 = new 类名（）； ... Telphone phone =new Telphone(); 2.使用对象 引用对象的属性：对象名.属性 phone.screen = 5; //给screen属性赋值
嵌入融合：在获得内生变量和外部变量的嵌入之后，通过将所有嵌入向量拼接（concatenation），或者使用注意力机制将它们融合，以捕捉它们之间的相互作用。...通过这种方法，TimeXer能够利用序列的全局表示来建模内生变量和外部变量之间的相互作用，同时避免了由于使用过于细粒度的表示而引入的噪声和计算复杂度。 Patch Embedding。...在TimeXer中，采用交叉注意力来对内生和外生变量的序列级依赖性进行建模。交叉注意力层将内生变量作为查询（query），将外生变量作为键（key）和值（value），以建立两种类型变量之间的联系，。...赋予了经典的Transformer架构无需结构性修改就能整合内生和外生信息的能力，能够捕捉内生时间依赖性以及内生和外生变量之间的多元相关性。...实验结果表明，TimeXer在包含外生变量的短期和长期预测任务中都实现了最先进的性能。
除了要看工具变量以外，还要加上外生变量做回归。...其实R 包ivreg已经提供了方法进行最小二乘法（2SLS），不过为了了解整个R 的操作过程，这里我还是使用最基本的lm 进行二次拟合，实现整个过程。...可见我们结果显示，nearcollege 这个工具变量是一个强工具变量。 Wu–Hausman test：这个是检验内生性的，就是检验我们的自变量是不是和残差有关。...即便我们可以通过判断工具变量与我们的解释变量是强相关的，是可以被使用的，这个2SLS 可以更好的拟合，那么如何来评价它有多好呢？难道仅仅是和一个相对较差的方法比？...把握度较低：只有通过扩大样本量获得足够的把握度，比如使用仅占1%效应的遗传工具探讨暴露和疾病之间的关联，至少需要9 500对以上的病例和对照样本才能有80%的把握度获得增加50%（_OR_=1.5）的生物学效应
本文提出了双重外生/内生表示法。文中设计了一个预测层，该预测层使用由外生表示条件限定的深度整体，可以学习自适应的弱预测变量的权重，并且显式地建模外生变量和预测任务之间的依赖关系。...因此，本文认为与任务相关的表示（称为内生表示）应包含尽可能少的有关外生变量的信息。 综上所述，在这种情况下，该外生变量是数据变化的重要来源，同时也是信息的来源，从该信息中，预测变量的输出应尽可能不变。...因此，我们建议使用单独的外在和内在表示。 本文的贡献：(1)提出了一个外生树状深度集成方法，该模型使用内生和外生双重网络。...文中通过深度神经网络对外生信息建模，然后从定义一个简单的基线模型开始，然后逐步引入其他的架构，从而描述如何明确地合并外生表示和任务预测之间的依赖关系，整体架构如下图所示。 ?...树状深度集成网络通过参数优化相应的损失，然后将与外生变量有关的信息分解为内生表示中的任务，并将提取的外生和内生的特征输入网络和进行输出，通过超参数进行实验设置，从而实现从内在表征中去除外源性信息。
EconML（五） 因果推断笔记——工具变量、内生性以及DeepIV（六） 1 理论介绍 参考：【统计】Instrumental Variables exogenous - 外生性 endogenous...1.2 因果推断中：内生性的一个有意思的例子 考虑研究航空公司票价（prince，p）和销量（sales，y）的影响，即当其他条件不变时，如果增加票价，销量会如何变化；这是在研究一个 causal...这是一种处理内生性问题的经典方法，或者说被滥用最严重的方法。这种方法相信大家都已经学过，就是找到一个变量和内生解释变量相关，但是和随机扰动项不相关。...具体的说，这种方法是找到影响内生变量的外生变量，连同其他已有的外生变量一起回归，得到内生变量的估计值，以此作为IV，放到原来的回归方程中进行回归。...工具变量法最大的问题是满足研究条件的工具变量难以找到，而不合乎条件的工具变量只能带来更严重的估计问题。 这里借用连玉君 的讲义 王小二参加研究生复试的面试时，恰好认识其中一位参加面试的老师。
因为是否加入工会是内生的，所以需要工具变量。这个情况下使用2SLS。...X滞后一期，被解释变量Y不变来解决内生性的做法，是指把滞后一期的X作为代理变量，还是作为工具变量呢？ ...但是如果z_t和z_{t-1}不相关，那么x_{t-1}就不是内生的了。所以才有regress y l.x这样的做法。在这个假定下，应该取哪些变量的滞后值就很明确了。...实践当中，你按照文献做了，就好了，就算还是内生的，也不是就你一个人有这个问题。 追问：您好，请问您有一些以被解释变量不变，解释变量滞后一期来解决内生性问题的文章吗，可否分享一下？...问题7： 回归分析如何确定变量之间的因果关系？ 精彩回答： 这里回答简单回归分析吧！
自从Sims（1980）发表开创性的论文以来，向量自回归模型已经成为宏观经济研究中的关键工具。这篇文章介绍了VAR分析的基本概念，并指导了简单模型的估算过程。 单变量自回归VAR代表向量自回归。...通过包含因变量的滞后值以及其他（即，外生）变量的同期和滞后值的模型来实现这种想法。同样，这些外生变量应该是稳定的。...对于内生变量yt和外生变量xt例如自回归分布滞后或ADL，模型可以写成yt=a1yt−1+b0xt+b1xt−1+et.这种ADL模型的预测性能可能会比简单的AR模型更好。...但是，如果外生变量也依赖于内生变量的滞后值怎么办？这意味着xt也是内生的，还有进一步的空间可以改善我们的预测。向量自回归模型 因此，如上所述，VAR模型可以重写为一系列单独的ADL模型。...这反映了这样一种想法，即内生变量之间的关系仅反映相关性，并且不允许做出因果关系的陈述，因为在每个方向上的影响都是相同的。
单变量自回归 VAR代表向量自回归。为了理解这意味着什么，让我们首先来看一个简单的单变量（即仅一个因变量或内生变量）自回归（AR）模型，其形式为yt=a1yt−1+etyt=a1yt−1+et。 ...通过包含因变量的滞后值以及其他（即，外生）变量的同期和滞后值的模型来实现这种想法。同样，这些外生变量应该是固定的。...对于内生变量ytyt和外生变量xtxt例如自回归分布滞后或ADL，模型可以写成 yt=a1yt−1+b0xt+b1xt−1+et.yt=a1yt−1+b0xt+b1xt−1+et....这种ADL模型的预测性能可能会比简单的AR模型更好。但是，如果外生变量也依赖于内生变量的滞后值怎么办？这意味着xtxt也是内生的，还有进一步的空间可以改善我们的预测。...这反映了这样一种想法，即内生变量之间的关系仅反映相关性，并且不允许做出因果关系的陈述，因为在每个方向上的影响都是相同的。
在本期中，我将说明孟德尔随机化的基础概念与研究框架，并解释如何使用孟德尔随机化去解决常规流行病学问题。 2.1 什么是孟德尔随机化？...孟德尔随机化是在非实验数据中使用遗传变异来估计暴露和结局之间的因果关系。...2.1.2 工具变量 孟德尔随机化的定义是“使用遗传变异进行工具变量分析”。...2.1.3 混杂和内生性 在观察性研究中，暴露与结果之间可能存在相关性的原因之一是混杂因素的影响，即暴露的内生性。...在分析中未经矫正的混杂称为“残留混杂”，而内生性意味着回归模型中的回归变量和误差项之间存在相关性。虽然在流行病学中很少使用“外生的”和“内生的”这两个词，但是这些术语具有严格的定义，可用于理解混杂。
变量D、F和A被视为外生变量，当然常数回归因子（一列1）也是如此，而两个结构方程中的P是内生解释变量。...外生变量的数值是真实的，而内生变量的数值是由Kmenta根据模型生成（即模拟）的，参数的假设值如下。...一个好的工具变量与一个或多个解释变量高度相关，同时与误差保持不相关。如果一个内生的回归者与工具变量只有微弱的关系，那么它的系数将被不精确地估计。...如果所有的回归者都是外生的，那么OLS和2SLS的估计都是一致的，并且OLS的估计更有效，但是如果一个或多个回归者是内生的，那么OLS的估计就不一致了。...我们将修改数据以反映非恒定误差方差，像最初那样从还原形式方程中重新生成数据，将内生变量P和Q表示为外生变量D、F和A的函数，以及还原形式误差ν1和ν2。
我们可以清楚地了解模型的方程将如何随着变量和滞后值的增加而增加。例如，具有 3 个时间序列变量的 VAR(3) 模型方程如下所示。...通过包含因变量的滞后值以及其他（即，外生）变量的同期和滞后值的模型来实现这种想法。同样，这些外生变量应该是稳定的。...对于内生变量yt和外生变量xt例如_自回归分布滞后_或ADL，模型可以写成 yt=a1yt−1+b0xt+b1xt−1+et. 这种ADL模型的预测性能可能会比简单的AR模型更好。...但是，如果外生变量也依赖于内生变量的滞后值怎么办？这意味着xt也是内生的，还有进一步的空间可以改善我们的预测。 向量自回归模型 因此，如上所述，VAR模型可以重写为一系列单独的ADL模型。...这反映了这样一种想法，即内生变量之间的关系仅反映相关性，并且不允许做出因果关系的陈述，因为在每个方向上的影响都是相同的。
工具变量法 (Instrumental Variables, IV)原理：通过引入一个与处理变量相关但与误差项无关的工具变量，解决内生性问题。...模型：�=�0+�1�+�Y=β0+β1X+ϵ其中 �X 是内生变量，�Z 是工具变量。优点：能有效解决遗漏变量偏差、测量误差和双向因果问题。缺点：工具变量的选择需满足相关性和外生性假设。...应用：教育回报率（使用出生季度作为教育年限的工具变量）。医疗支出对健康的影响（使用距离医院远近作为工具变量）。5....步骤：使用机器学习模型预测处理变量和结果变量。计算残差并估计处理效应。优点：能处理高维数据和复杂非线性关系。减少模型误设的风险。缺点：计算复杂度较高。需要较大的样本量。...应用：心理学研究（人格特质对行为的影响）。经济学研究（宏观经济变量之间的相互作用）。10.
p=32427 分析师：Xueyan Liu 在当前海量数据和资源的情况下，面对客户需求，如何找准需求标的和问题核心，并围绕该目标问题挖掘数据、确定市场重要关联因素、分层分类筛选可能关联因素，是当前数据分析运用的关键...把过去的值（AR）、过去的预测误差（MA）、过去值之间的差异（I）和季节长度（S）作为预测参数。通过对PACF和ACF的分析，找到最优参数，来进行预测。...VAR 时间序列模型 VAR也称为向量自回归模型， 是一种在自回归模型的基础上扩展模型。VAR模型即将内生滞后值，也将同期的外生滞后项视为回归量，可在单个模型中同时预测多个时间序列相关变量。...作为附带结果，它还提供了变量之间的相关性。PCA将24个指标缩减为能解释90%的主要成分数，并将特征在降维方面起了作用的重要程度排名筛选出最重要的五个特征。 2....LASSO Lasso算法是一种监督算法，尝试找出所有独立变量与目标变量之间的相关性。Lasso变量的系数逼近零,实现收缩。通过交叉验证找到最佳约束参数。
它需要一个称为 alpha (a) 的参数，也称为平滑因子或平滑系数，它控制先前时间步长的观测值的影响呈指数衰减的速率，即控制权重减小的速率。a 通常设置为 0 和 1 之间的值。...5、自回归滑动平均模型 (ARMA) 在 AR 模型中，我们使用变量过去值与过去预测误差或残差的线性组合来预测感兴趣的变量。它结合了自回归 (AR) 和移动平均 (MA) 模型。...它们也被称为协变量。外生变量的观测值在每个时间步直接包含在模型中，并且与主要内生序列的使用不同的建模方式。...SARIMAX 方法也可用于通过包含外生变量来模拟具有外生变量的其他变化，例如 ARX、MAX、ARMAX 和 ARIMAX。...它是 ARMAX 方法对多个并行时间序列的推广，即 ARMAX 方法的多变量版本。 VARMAX 方法也可用于对包含外生变量的包含模型进行建模，例如 VARX 和 VMAX。
它可以用来识别趋势、季节模式和变量之间的其他关系。时间序列分析还可以用来预测未来的事件，如销售、需求或价格变动。 如果你正在使用Python处理时间序列数据，那么有许多不同的库可以选择。...它提供了一组处理时间序列数据的工具，包括用于处理、可视化和分析数据的工具。Sktime的设计是易于使用和可扩展的，这样新的时间序列算法就可以很容易地实现并且进行集成。...该库包括下面一些主要的功能点: 一组关于平稳性和季节性的统计测试 时间序列效用，如差分和逆差分 众多的内生和外生转换器和特征化器，包括Box-Cox和傅立叶变换 季节时间序列分解 交叉验证工具 内置一个丰富的可用于原型和示例的时间序列数据集集合...Statsforecast Statsforecast提供了一组广泛使用的单变量时间序列预测模型，包括自动ARIMA和ETS建模并使用numba优化。它还包括大量的基准测试模型。...根据官网的介绍: Python和R中最快最准确的AutoARIMA。 Python和R中最快最准确的ETS。 兼容sklearn接口。 ARIMA的外生变量和预测区间的包含。
空间计量经济学打破大多数经典统计和计量分析中相互独立的基本假设， 主要解决如何 在横截面数据和面板数据的回归模型中处理空间相互作用 (空间自相关) 和空间结构 (空间 不均匀性) 分析的问题。...空间计量经济理论认为一个地区空间单元上的某种经济地理现象或 某一属性值与邻近地区空间单元上同一现象或属性值是相关的。 也就是说， 各区域之间的数 据存在与时间序列相关相对应的空间相关。...回归系数，反映相邻区域的观测值 Wy 对本地区观察值 y 的影响方向和程度； X 为 k n 的 外生解释变量向量 ( 包括常数项 ) ， 为变量系数， 反映了自变量 X 对因变量 Y 的影响；... 为 误差成分； 为 1 n 的因变量向量的空间误差系数，衡量了相邻地区的观察值 Y 对本地区 观察值 Y 的影响方向和程度； 为正态分布的随机误差向量。...拟合优度和对数似然值越大，模型拟合效果 越好 , 对数似然值最大的模型最好。 ( 一 ) 空间权重矩阵的选取 空间权重矩阵 w 表征了空间单位之间的相互信赖性与关联程 度。
谈教育信息化价值： 是教育事业和科研工作的倍增器 2018年4月，教育部印发的《教育信息化2.0行动计划》，将教育信息化从过去引入外部变量的1.0阶段，提升到了将外生变量转化成内生变量的2.0阶段，进一步明确了科技与教育深度融合的大趋势...在他看来，有了科技的帮助，学校的课堂教育不仅可以变得“智慧”起来，而且可以打破时间和空间的限制，“这里我用一个词叫‘无所不在’。”最终真正实现“随时随地、畅通无缝”。...“（腾讯教育）是作为一个数字化助手的角色，去跟教育里面的各个关键角色进行合作连接。”汤道生表示，首先，腾讯教育明确自己服务的对象是人：既包括学生、老师，也有教育管理者和生态合作伙伴。...未来（腾讯教育）还是会继续侧重如何利用技术去帮助提升学习效率，“我们更多的从工具的维度，比如怎么让学生的学习变的更加便捷、更具个性化。”...汤道生透露说，在这个过程中，不断冒出一些新的机会，每隔几个月就有一项新技术诞生，双方都秉承持续探索的心态联手推动，希望最终能够给到学生更方便、更高效的学习环境。“要让学生能够获得最新的体验和使用。”
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