社会科学因果推论如何入门?AI如何助力学术写作?丨社会研究方法...
·联合分析(ConjointAnalysis):通过评估多种因素的组合效应,帮助理解复杂决策过程中的因果关系。2.工具变量(慎用该方法)定义和应用:工具变量是一种外生变量,能够帮助解决内生性问题。通过工具变量可以识别出因果关系。3.回归断点设计(RDD)·原理介绍:RDD利用一个明确的断点来区分处理组和控制组,通过比较...
...一个工业大国竟衰败成这样,高中地理过程性分析的原理与经典案例!
(2)因果性:地理事物和现象发生、发展、演变的过程不仅有时间先后顺序,而且一般有明确的因果联系,答题过程中注意要由因索果,保证答题过程的逻辑性。(3)完整性:过程性分析型综合题一般是按点给分,要求考生对基本概念、基本地理原理、地理规律要充分理解和掌握,把地理过程按照时间先后顺序、因果关系用地理语言完整的表...
高中地理过程性分析的原理与经典案例!
(2)因果性:地理事物和现象发生、发展、演变的过程不仅有时间先后顺序,而且一般有明确的因果联系,答题过程中注意要由因索果,保证答题过程的逻辑性。(3)完整性:过程性分析型综合题一般是按点给分,要求考生对基本概念、基本地理原理、地理规律要充分理解和掌握,把地理过程按照时间先后顺序、因果关系用地理语言完整的表...
融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和...
包括:Token化、In-ContextLearning、模型编码结构及推理空间等维度,希望通过这样的阐释,能帮助我们更好的找到LLM与传统DDL或RL本质上的统一-这也是我们采用回归第一性原理的思考方法所做出的一小步尝试,也为我们将探索进一步扩展到基于LLM×RL进行「世界模型」和「系统二思考」的探索上铺设了一些基础。
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
多元线性回归模型的缺点多重共线性问题:当自变量之间存在高度相关性时,模型的稳定性和解释性可能受到影响。缺乏因果推断能力:模型只能描述变量之间的统计关系,不能直接推断因果关系。误差项假设的敏感性:模型的结果对误差项假设的满足程度较为敏感,假设不满足可能导致结果失真。
周宁静|人工智能时代犯罪参与理论面临的挑战及应对——以ChatGPT...
人工智能时代,狭义共犯与正犯之间意思联络方式的改变,在犯罪参与主体之间的因果关系上造成了连锁反应,物理性因果关系慢慢取代心理性因果关系成为共同犯罪实现的主要因果关系(www.e993.com)2024年9月18日。传统共同犯罪理论认为,各犯罪参与人主观上依托一种“群众心理”,可以强化犯意,从而使犯罪更易于实现。依靠这种心理性的联系,犯罪参与人之间形成共同的...
讲座预告|坚持在法治轨道上全面深化改革
高维卷积秩回归的统计推断主讲人:郭旭(北京师范大学统计学院教授)时间:2024年9月13日15:30-16:30主办:中国人民大学统计与大数据研究院参与方式:中国人民大学崇德楼西座702清末东三省的自开商埠与清末外交主讲人:阎立(大阪经济大学经济系教授)与谈人:臧运祜(北京大学历史学系教授),唐利国(北京大学历史学...
张坤:因果表征学习进展——发现隐藏的世界|2023泛太平洋因果推断...
一般性地,我们考虑因果发现或因果表征学习,其目的是发现高层次的潜在因果变量。我们可以根据三个维度对它们进行分类:第一个维度是有什么样的数据,即我们收集的是由单一分布生成的独立同分布数据吗?还是时序数据或多分布数据?第二个维度是是否需要参数化假设。如果做了数据生成机制为线性的假设,那么显然引入了更多的...
经济政策不确定性对股市行业间风险溢出的影响有哪些?
另一类是通过计量模型和经济学原理探讨经济政策不确定性对股票风险的影响。陈国进等人通过实证模拟了EPU影响股票风险的传导机制,除此之外,他们还认为股票风险不仅仅是实际政策的效果,还可能是对潜在政策变迁的预期反应。冯燕妮等人证明了EPU能够促进股市的系统性风险,而且时变参数模型的解释变量加入EPU后,系统性风险的...
万字硬核解读:“端到端”让特斯拉FSD V12迎来质变?
其核心就是模型可以通过自然数据自己推理学习因果,不再需要标注,模型整体的泛化能力得到大幅度提升,类似ChatGPT那样,以自回归的方式从上一个场景预测下一个场景。让我们用更简单的话来讲一下大模型对于端到端的重要性:目前自动驾驶数据库的价值极低:通常包括两种数据,一种是正常行驶情况,千篇一律,占公开数据约...