XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System线性模型
plm：面板数据的线性模型
描述一组模型和（稳健）协方差矩阵的估计量，以及面板数据计量经济学的检验，包括内/固定效应、随机效应、间效应、一阶差分、嵌套随机效应以及工具变量（IV）和豪斯曼-泰勒式模型、面板广义矩法（GMM）和一般 FGLS 模型、均值组（MG）、平均 MG、共同相关效应（CCEMG）和具有共同因子、变量系数和有限因变量模型的合并（CCEP）估计量。测试函数包括模型规范、序列相关、横截面相关性、面板单位根和面板 Granger（非）因果关系。典型的参考文献是一般计量经济学教科书，例如 Baltagi (2021)，《面板数据的计量经济学分析》(< doi:10.1007/978-3-030-53953-5 >)、Hsiao (2014)，《面板数据分析》(< doi:10.1017/CBO9781139839327 >) 以及 Croisant 和 Millo (2018)，《使用 R 的面板数据计量经济学》(< doi:10.1002/9781119504641 >)。
heplots：在多元线性模型中可视化假设检验
Heplots包装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 AddShealth。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 5采用。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>3 AddShealth。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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limma：微阵列和奥米斯数据的线性模型
01 Thin产品。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 02.类。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 03.ReadingData。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 04.background。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 05.正常化。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 06. laldal模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 07.周年纪念日。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 08.Thests。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 09. Inagnostics。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>1510。10NES的商品。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 11.rrtaseq。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17个别名2S符号。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。18 Anova.Malist-Method。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20个阵列。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21阵列压力。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 as.data.frame。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 as.malist。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 as.matrix。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 asmatrixWeights。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 AUROC。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 28 avearrays。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 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使用通用线性模型进行学习策略分析
背景：HIV感染严重破坏了口服微生物组，增加了革兰氏阴性细菌的存在，例如牙龈卟啉单胞菌（P. gingivalis），在超过80％的病例中检测到。牙龈疟原虫分泌脂多糖（LPS），这是一种有效的免疫刺激剂，即使在抗逆转录病毒疗法（CART）治疗的HIV患者（PWH）中，也会损害原发性人类口服角质形成细胞（HOK）。HOK细胞通过激活炎性体复合物（包括DNA敏感性炎性体蛋白）来应对细菌和病毒刺激。虽然众所周知，仅LPS会触发规范和非经典途径，导致炎症体激活，但我们的研究研究了HIV暴露与LPS如何与LPS协同诱导HOK中的炎症反应。我们假设HOK暴露素HOK细胞可增强对LP的AIM2激活，从而导致慢性炎症和免疫失调的增加 - 在PWH中。
开发具有多层饲料向前神经网络的混合线性模型，用于糖尿病之间的HBA1C建模
DOI: https://doi.org/10.55057/ajfas.2023.4.1.5 _____________________________________________________________________________________________ Abstract: Hemoglobin A1c (HbA1c) is the gold-standard measure for diagnosing and managing diabetes.鉴于数据驱动决策的重要性，本文旨在开发一种阐明和预测HBA1C水平的方法。我们开发了一种综合方法，用于通过R语法分析多个线性回归，嵌入多层馈电神经网络（MLFFNN）和自举。提出的方法的成功取决于预测的准确性。获得的模型的质量由获得的最小平方误差（MSE）的大小表示。本研究使用了二级糖尿病数据，总共有1000个观察结果来说明开发方法（在自举程序后获得的数据）。在进一步测试之前，对每个预选变量的临床相关性和意义进行了评估。使用MLFFNN方法（例如HBA1C，空腹血糖（FBS），尿素和血液钠水平）评估所提出的变量。发现FBS，尿素和血液钠水平均可用于验证HBA1C。fbs（= 0.45931; std se = 0.01018; p <0.01），尿素（= -0.03777; se = 0.00266; p <0.01）和血液钠水平（= -0.06685; se = 0.01112; p <0.012; p <0.01）对HBA1都产生了重大影响。我们的策略提供了准确的预测。该方法精确地评估了最终模型的有效性。出色的模型性能会导致决策中更有效的管理。Keywords : HbA1c, Linear Model, Multilayer Feed-Forward Neural Network ______________________________________________________________________________ 1.简介
使用开关线性模型对直接太阳底系统进行热惯性和能源效率评估
本研究介绍了配备直接太阳能（DSF）的房间的案例研究，以预测真正的热和能量行为。dsf操作是由热惯性的，这是一种复杂的现象，其相对影响被证明受到许多因素的影响，包括太阳辐射和板的热绝缘材料。但是，当前的物理模型并不能很好地显示这种关系。本文将通过采用切换线性模型来证明这种关系可以用数值模型正式描述。实际上，文献中开发的仿真模型以非常简单的方法表示，不能用于对DSF的热作战的详细分析。本研究旨在减少知识差距并解决限制，例如（i）对直接太阳能地板的热行为的现实解释，（ii）以快速而简单的方式通过热惯性来确定热量惯性的加热模式，并且（iii）通过热惯性估算热量消耗的热量延期，可以延迟估计能量的能量。开关模型已检测到直接太阳能地板的三种操作模式，其中一个对应于热惯性加热时刻。该模型还可以评估热惯性的持续时间和能量。因此，在1110小时的测试期内估计为310小时和18.6kWh，平均每天3.58小时。
应用机器学习算法预测非正规经济的规模
近来，使用机器学习模型和技术预测经济变量的情况越来越多，其动机是它们比线性模型具有更好的性能。尽管线性模型具有相当大的解释能力的优势，但近年来，人们加大了努力，使机器学习模型更具解释性。本文进行了测试，以确定基于机器学习算法的模型在预测非正规经济规模方面是否比线性模型具有更好的性能。本文还探讨了机器学习模型检测到的最重要的这种规模的决定因素是否与文献中基于传统线性模型检测到的因素相同。为此，从 2004 年到 2014 年，收集并处理了 122 个国家的观测数据。接下来，使用 11 个模型（四个线性模型和七个基于机器学习算法的模型）来预测这些国家非正规经济的规模。使用 Shapley 值计算了预测变量在确定机器学习算法产生的结果中的相对重要性。结果表明：(i)基于机器学习算法的模型比线性模型具有更好的预测性能；(ii)通过 Shapley 值检测到的主要决定因素与文献中使用传统线性模型检测到的主要决定因素一致。
http://dx.doi.org/10.18576/jsap/120224 在多重线性模型下，稳健主成分分析用于估计尼日利亚的经济增长
摘要：本研究考察了存在多重共线性和异常值的情况下经济增长 (RGDP) 与内部债务 (INDT)、外部债务 (EXDT)、利率 (RINR)、汇率 (REXR) 和贸易开放度 (OPEN) 的关系。使用了 1986 年至 2021 年从尼日利亚中央银行收集的季度数据。使用方差膨胀因子和 Grubb 检验进行的探索性数据分析和诊断揭示了所研究变量之间的线性关系，并确定了数据集中存在多重共线性和异常值。主成分分析显示 INDT 和 EXDT 分别占方差的 38.4% 和 29.2%，因此选择它们的成分 PINDT 和 PEXDT 来降低共线性。此外，稳健 M 估计方法的结果表明，PINDT、PEXDT、RINR、REXR 和 OPEN 对 RGDP 的影响为正，且对 PEXDT 和 OPEN 对 RGDP 的影响显著。具体而言，在所研究的时期内，PINDT、PEXDT、RINR、REXR 和 OPEN 分别使尼日利亚的经济增长提高了 0.10%、0.02%、0.04%、0.06% 和 3.01%。因此，将主成分与以 4.685 为转折点并以中位数为中心的加权双方 M 估计量相结合，被发现是最有效的估计技术，可联合解决两个已确定的假设违反问题。这是基于拟合模型的预测能力，该模型表明，与 S 估计量和 MM 估计量相比，M 估计量的均方根误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE) 最小。因此，可以得出结论，研究期间经历的经济挑战极大地影响了已确定的决定因素，而这些决定因素又转化为经济增长。因此，当数据集中同时存在多重共线性和异常值时，稳健主成分回归技术仍然是建模和估计线性模型参数的最佳和无偏技术。关键词：经济增长、多重共线性、异常值、主成分和稳健估计量。
机器学习年龄中的价格发现
在快速且分散的市场面对大数据中分析高频价格发现。为了解决它，我们将机器学习模型与来自多个交易所的第三级订单书籍数据集成在一起。我们表明，梯度增强的回归树模型（GBRT）在预测短期价格变化的情况下，通过考虑时间降低和限制订单簿特征之间的相互作用来优于线性模型。值得注意的是，将订单的账簿历史记录从一个事件扩展到25个事件，将GBRT的样本r 2从4.34％提高到6.32％，这是线性模型中未观察到的模式。通过功能置换重要性，我们可以解释机器学习模型的预测结果并分析价格发现过程，这表明GBRT将较大的信息共享分配给了与线性模型相比。
对高级...
线性模型，例如线性和逻辑回归，在当前的数据科学和数据分析工作中都是ubiq的。它们的简单结构使他们能够快速训练，并在简单问题上很好地概括。此外，可以轻松解释它们以了解模型决策，这在医学和金融等受监管领域至关重要。例如，线性回归已被用来预测未来的消费者，公司资源需求和房价[1]，[2]。逻辑回归已用于疾病预测和欺诈检测[3]，[4]。在低维度中，数据集的数据集比功能多得多，线性模型通常可以很好地发电，而无需进行大量调整。从信息理论的角度来看，这是因为该模型具有足够的数据来了解数据集中的主要趋势，这应该是将来的实例。这就是为什么线性模型通常在简单的大数据集中最有效的原因[5]。但是，许多现代数据集具有高维度，其功能比数据点更多。这在地理学或金融中很常见，其中许多资产的许多基因或价格的表达超过了个人观察。在这种情况下，线性模型可以超越数据，从而使对未来输入的概括不佳[6]。对此问题的一种常见解决方案使用正则化，这限制了这些模型的权重向量。