揭秘因果推断与机器学习的交汇点:新时代的社会学视角
Blandhol表明,正确指定工具变量与协变量(包括交互效应)之间关系的2SLS,对于研究人员将估计量解释为协变量特定LATE的平均值是必要的。Chernozhukov概述了用于估计LATE的DML方法。与2SLS相比,DML方法允许使用灵活的机器学习方法拟合所有这些模型,从而减少模型依赖性。这种方法为估计LATE提供了一种更具原则性的方法。
自回归模型的优缺点及改进方向
PACF图中显著不为零的点,指示了在相应滞后阶上,考虑去除其他滞后影响后,当前残差与过去残差之间依然存在的直接关联,这对于优化模型结构、避免过拟合或欠拟合现象至关重要。综合运用这些诊断工具,不仅可以有效评估AR模型的拟合质量,及时发现并修正模型中存在的如剩余自相关性、非平稳性等根本性问题,还能够指导我们精炼...
数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用
当残差正态分布时,OLS估计器是“最佳”的线性无偏估计器(BLUE),这意味着在所有线性无偏估计中,它具有最小的方差。4、处理异常值正态分布的假设有助于识别异常值。在正态分布的假设下,大多数数据点应聚集在均值周围,只有少数数据点会落在分布的尾部。如果观察到的残差远离预期的正态分布,这可能表明模型中存在...
【视频讲解】神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA...
然后,我们使用散点图和直方图根据实际价格和误差(残差)检查预测。第一张图将实际股票价值与Lasso模型预测的股票价值进行了比较,显示了沿线的紧密聚类,表明预测良好,但存在一些价差。第二张残差图显示了预测值和实际值之间的差异,点集中在零线附近,但对于较高的值,则存在一些较大的偏差。第三张图显示了这些差异...
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
强影响点不仅具有高杠杆,还会对回归模型的拟合直线造成显著的“拖曳”效果。这些点可能是由于极端观测值、样本数量少或数据结构异常等因素所引起的。对于异常值和强影响点,可以使用统计方法进行检测和处理,如绘制残差图、使用统计检验等。异方差:异方差通常发生在最大和最小观测值之间有很大范围的数据集中,或当模...
Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...
图中电视的广告预算(TVadvertisingbudget)代表,销售金额代表,红点代表样本点,蓝线代表通过最小二乘法拟合出来的线性方程(即最佳的和的数值组合,我们用和来表示),而红点与蓝线之间的灰色直线段则代表通过蓝线得到的预测值与样本真实值的差距(www.e993.com)2024年10月23日。最小二乘法的核心思想就是寻找一条最佳的蓝线,让这些...
AI时代社会科学研究方法创新与模型“过度拟合”问题探索
过度拟合和欠拟合是回归和分类中的常见问题。如图1b所示,根据观测数据集的散点图分布可以有线性拟合、二项式拟合和多项式拟合等多种思路。其中,多项式方案(虚线)在观察数据集中的拟合效果最佳,但模型参数受到极端值噪声的严重影响,存在过度拟合风险。相比之下,线性方案最简单,但对观测样本中的拟合效果较差,存在欠...
数据清洗在新能源功率预测中的研究综述和展望
2异常值剔除2.1功率曲线中异常数据的分类功率曲线是新能源发电的预测变量与被预测量之间的关系曲线。学者们根据异常数据的分布特征,把出现频率高的异常数据类型分成了4类。以风速-风机功率散点图为例,采用比恩法绘制风电功率曲线图,4类异常数据的分布如图2所示。1)类型1:曲线上方的堆积型异常数据,通常...
参数估计的最小二乘方法
)与它在回归直线上的对应点+,在垂直方向上的偏差距离平方和最小(如图6-2所示)。这里的垂直方向的偏差就是残差,即观测值与回归拟合值之间的差对每个样本观测值,考虑观测值与其回归直线拟合值的离差(即残差)越小越好,综合地考虑n个离差值,定义离差平方和(残差平方和)为:...
芯片制造中的软力量(下)_腾讯新闻
根据国际半导体技术路线图(ITRS),技术计算机辅助设计(TCAD)可以通过减少实验批量和缩短开发时间来将技术开发成本降低多达40%。考虑到产品开发和新晶圆制造设施的成本不断上升,这一点意义重大。重要的是要更好地理解工艺变量与电子器件参数之间的相关性。TCAD工具可洞悉影响可制造性和良率的许多物理效应。通过对原型晶圆...