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对数变换

[Python学习]调用X-13程序进行季节性调整的三种方法

ARIMA模型的差分次数 exog 是否设置外生变量 log 是否做,如果不选就是模型自动选择 outlier 是否对离群值进行检测和修正 trading 是否对工作日进行调整

发布时间:2018-06-21
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作为回归的被解释变量。 在论文中,弗雷和奥斯本采用了潜变量回归法。他们采用的方法和一般的Logit模型非常类似,所不同的是,Logit模型是在后采用线性回归,而他们则是在

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发布时间:2018-01-05
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论基础:从三个维度(社交智慧、创造力、感知和操作)去预测一个职业是否容易被AI替代 ●O*NET数据:三个维度九个属性,各属性给出分数 ●潜变量回归:类似Logit,但在后使用的是高斯过程回归

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发布时间:2017-08-05
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2012年国家的总人口(),纵轴是每个国家最大城市的城市人口(),得到的两个变量之间的拟合度(R-squ...

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发布时间:2017-08-04
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家的总人口(),纵轴是每个国家最大城市的城市人口(),得到的两个变量之间的拟合度(R-squared)相...

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发布时间:2017-06-23
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时考虑到季节性效应,序列采用X-11方法进行季节调整,并进行。 价格时间序列的平稳性检验是后续分析的前提,对PPI和CPI进行单位根检验,结果如表2所示。结果表明,PPI和CPI的对数定基序列

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发布时间:2017-06-19
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里纵坐标已经经过了,但显示出来的仍然不是一个直线。但凡出现这样的趋势,这就体现了复杂程度变大后带来的规模效应,多样化,灵活性,这些都需要有足够的体量才能够实现。马太效应说的就是这样一种超线性的

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发布时间:2014-05-29
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,设定的是行为型成本函数;第三种是混合型成本函数;第四种是基于柯布——道格拉斯生产函数的成本函数。对这四种不同研究方法所得出来的结果进行统计分析,虽然缺乏一致性的结论,但认同医院具有规模经济效应

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发布时间:2014-04-29
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论的研究,设定的是行为型成本函数;第三种是混合型成本函数;第四种是基于柯布-道格拉斯生产函数的成本函数。 这四种方法所研究出的结果不尽相同,研究所导致的差异性主要由于:一是采用的各种研究方法都

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