吴密霞教授、王松桂教授推出《线性模型引论(第二版)》(附:配套...

本章共分6节,以问题导向方式,依次介绍最小二乘估计、回归方程和系数的检验、变量选择、残差分析、影响分析、复共线性等内容。增加了适用于维数较大情形的约束惩罚的变量选择(包括Lasso,SCAD,aLasso)、残差分析的异方差、非正态、自相关模型误差的诊断方法和相应的修正方法、影响分析诊断的图方法和修正方法。全...

SmartPLS 偏最小二乘法结构方程建模 V4版本功能更新

SmartPLS是一个领先的偏最小二乘法的结构方程建模软件工具(PLS-SEM)。本次SmartPLS4更新了系列功能,以下是V4版本重点更新升级的功能。CB-SEM可以运行基于协方差的结构方程建模(CB-SEM)分析(功能跟IBMSPSSAmos类似)。因此,您现在可以使用CB-SEM创建、估计和评估模型。您还可以使用此新功能来运行验证性因素分...

霸榜Nature各大顶刊!突破传统材料局限,新型技术“横空出世”!推动...

2.使学员理解神经网络的基础知识,包括激活函数、损失函数、梯度下降与反向传播,并能够使用Pytorch构建全连接神经网络,掌握深度学习中的正则化技术、优化算法和超参数调优方法,了解并能够应用循环神经网络、卷积神经网络、图神经网络、注意力机制、Transformer架构、生成对抗网络和变分自编码器。3.培养学员在锂离子电池正极...

56位上市公司CFO离职!CFO变更,对财务报告影响几何?

由于本文的内生解释变量CFO变更为虚拟变量,故基于连续变量的两阶段最小二乘法不再适用。因此,本文利用Roodman提出的条件混合过程估计方法(ConditionalMixedProcess,CMP)对模型进行两阶段回归。表4报告了CMP估计方法的两阶段回归结果。在列(1)中,CFO在职时间与CFO变更在1%的水平上显著负相关,这与预期一致,表明CFO在...

参数估计的最小二乘方法

所谓最小二乘法,就是要寻找和的估计值和,使Q达到最小。求解和是一个求极值问题,由于Q是关于和的非负二次函数,因而它的最小值总是存在的。根据微积分求极值的原理,,满足下列方程:求解该方程组,即可得到和。对于一元线性回归方程,其参数估计值的具体计算公式为:...

线性回归模型与最小二乘法(附python源码)

拟合出上述表达式,获得最佳直线的问题(www.e993.com)2024年12月19日。最常用的就是最小二乘法。最小二乘法:最佳拟合线下,将已知样本的自变量代入拟合直线,得到的观测值与实际值之间的误差平方和最小。2、一元线性回归为了好理解,先从简单的情况开始,即一元线性回归。2.1、利用方程组来解系数...

使用自变分原理改进正则化核回归:通过变分法推导和推广Nadaraya...

对于我们到目前为止导出的拉格朗日函数,通过最小二乘法R[f]的“抹去”和,所以右侧消失了,因为导数f'没有依赖关系。在这种情况下,欧拉-拉格朗日方程可以简单地用代数方法求解f(x):这正是Nadaraya和Watson提出的核回归公式。到目前为止,我们能够推导出经过验证的回归技术。现在可以进行更多的研究了,...

从数学到实现,全面回顾高斯过程中的函数最优化

方程(5)是高斯过程回归的一个主要结果——有了这个结果,我们就可以评估后验概率了。注意,在采样值y中所有点的均值是线性的,并且在测量值附近每个点处的方差减小。如果你有兴趣仔细推导这个结果,可以参考我们的附录,在那里有两个推导。但是,在接下来的正文中,我们仅简单地探讨这个公式的应用。

参数估计

参数估计就是用样本统计量去估计总体的参数。用样本统计量来估计总体参数有两种方法:点估计和区间估计。常用的点估计是用样本均值估计总体均值、用样本比例P估计总体比例π,用样本方差s2估计总体方差。区间估计就是根据估计可靠程度的要求,利用随机抽取的样本的统计量值确定能够酸辣总体参数的可能敬意的一种估计...

财政部会计司:金融工具准则应用案例——预期信用损失法应用案例两则

步骤三:构建预期信用损失模型和估计参数按照金融工具确认计量准则的规定并结合自身实际,甲银行构建了以下预期信用损失模型。即,对于处于第一阶段和第二阶段的金融工具,预期信用损失(ECL)=违约概率(PD)×违约损失率(LGD)×违约风险敞口(EAD)×表外信贷系数(CCF)×折现率(DR);对于处于第三阶段的金融工具,采用未来...