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  • 传统ols中的hypothesis要求xix_ixi​与uiu_iui​无关。但是在实际中很难满足这个假设,有时候因变量(在单方程模型中就是内生...这个时候比较有效的方法是采取工具变量法进行估计参数值。 Namely, an apppropriat...

    传统ols中的hypothesis要求 x i x_i xi u i u_i ui无关。但是在实际中很难满足这个假设,有时候因变量(在单方程模型中就是内生变量)也会反过来影响自变量。ols估计将是有偏和不一致的,(有偏指的是参数估计值于期望值不相等,一致性是大样本依概率收敛于期望值,可以参考另外一个博文)。这个时候比较有效的方法是采取工具变量法进行估计参数值。
    Namely, an apppropriate instrumental variable(s) should be incorporated in the equation, which is used to replace the dependent variable in the right hand side of the equation. And 一个工具变量should meet the following requriements:

    • VI should be high correlated with the endongenous variable
    • VI is independent with u i u_i ui
    • At the same, VI has relatively lower collinearity with other explanary variables.

    s很多估计方法可以利用, 比如2ls, gmm,sgmm。 which can be found in STATA.
    about identification definition:

    • This process of using extra exogenous variables as instruments for endogenous RHS variables is known as identification(识别)
    • If there are no additional exogenous variables outside the original equation that can be used as instruments for the endogenous RHS variables then the equation is said to be unidentified(不能识别)
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  • 单一控制变量法

    千次阅读 2017-11-08 20:46:00
    变量因素过多的情况下,常常会不知所措,实际上,任何时候考虑一种情况即可,当出现另一种情况的时候,考虑是否可以和原有的进行重合。任何开始设计的时候追求原型,而不是完整的过程,只有去做就行。 进行图形...

        当变量因素过多的情况下,常常会不知所措,实际上,任何时候考虑一种情况即可,当出现另一种情况的时候,考虑是否可以和原有的进行重合。任何开始设计的时候追求原型,而不是完整的过程,只有去做就行。

    进行图形渲染的过程中,参数的正负,以及多个参数之间不同的依赖关系,导致编码的时候特别的复杂,常见的处理方式是通过分类讨论,每一种情况进行分析,测试判断,而不是融合在一起。大量的实践证明,一开始就采用分类讨论的思想,预先将各种情况固定好,避免了在编码的过程中,还需要考虑其他的问题,达到单一控制变量的方法


    兴趣:http://blog.csdn.net/foruok/article/details/53500801



        本文转自fengyuzaitu 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/fengyuzaitu/1887226,如需转载请自行联系原作者


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  • 什么是工具变量法? Instrumental variable methods The method of instrumental variables (IV) is used to estimate causal relationships when controlled experiments are not feasible or when a treatment is...

    什么是工具变量法?

    Instrumental variable methods

    The method of instrumental variables (IV) is used to estimate causal relationships when controlled experiments are not feasible or when a treatment is not successfully delivered to every unit in a randomized experiment. Intuitively, IVs are used when an explanatory variable of interest is correlated with the error term, in which case ordinary least squares and ANOVA give biased results. A valid instrument induces changes in the explanatory variable but has no independent effect on the dependent variable, allowing a researcher to uncover the causal effect of the explanatory variable on the dependent variable.
    ——From Wikipedia

    在随机实验中,当被控实验不可行处理未能成功送达每个单元时,使用工具变量法(IV)估计因果关系。直观地说,当一个感兴趣的解释变量与误差项相关时,使用IVs,在这种情况下,普通最小二乘和方差分析给出偏倚结果。一个有效的工具变量会引起解释变量的变化,但对因变量没有独立的影响,这使得研究者能够发现解释变量变化的因果效应

    Instrumental variable methods allow for consistent estimation when the explanatory variables (covariates) are correlated with the error terms in a regression model. Such correlation may occur 1) when changes in the dependent variable change the value of at least one of the covariates (“reverse” causation),
    2) when there are omitted variables that affect both the dependent and independent variables, or
    3) when the covariates are subject to non-random measurement error.
    Explanatory variables which suffer from one or more of these issues in the context of a regression are sometimes referred to as endogenous. In this situation, ordinary least squares produces biased and inconsistent estimates.
    However, if an instrument is available, consistent estimates may still be obtained. An instrument is a variable that does not itself belong in the explanatory equation but is correlated with the endogenous explanatory variables, conditional on the value of other covariates.

    当解释变量(协变量)与回归模型中的误差项相关时,工具变量方法允许一致的估计。
    1)当因变量的变化改变至少一个协变量的值时(“反向”因果关系),
    2)当有省略的变量同时影响因变量和自变量时
    3)当协变量受到非随机测量误差的影响时。
    其中一个或多个问题的解释变量回归的在这种情况下被称为内生的。在这种情况下,普通最小二乘产生偏置和不一致的估计。
    但是,如果有可以使用工具变量法,仍然可以得到一致的估计值。工具变量法是一种本身不属于解释方程的变量,而是与内生解释变量有条件相关其他协变量的值。

    The instrument must be correlated with the endogenous explanatory variables, conditionally on the other covariates. If this correlation is strong, then the instrument is said to have a strong first stage. A weak correlation may provide misleading inferences about parameter estimates and standard errors.
    The instrument cannot be correlated with the error term in the explanatory equation, conditionally on the other covariates. In other words, the instrument cannot suffer from the same problem as the original predicting variable. If this condition is met, then the instrument is said to satisfy the exclusion restriction.

    1. 该工具必须与内生解释变量相关联有条件地与其他协变量相关联。如果这种相关性很强,那么该工具的称为强第一阶段。弱相关可能会对参数估计和标准误差提供误导的推论。
    2. 工具变量不能与解释方程中的误差项相关有条件地与其他协变量相关。换句话说,该工具不能出现与原始预测变量相同的问题。如果满足这个条件,那么这个工具就是满足的排除性限制的。

    内容分析分析

    问题产生的原因
    多元线性回归模型,矩阵形式如下,我们假定解释变量fai,是非随机的,如果fai(t)随机,则与e(t)不相关,
    cov(fai(t),e(t))=0,然而实际情况是,fai(t)和e(t)可能是相关的,这个时候,我们就出现了内生变量
    问题产生的后果
    这种情况下,cov(fai(t),e(t))~=0,出现不一致性,使得估计产生很大的偏差,F检验,t检验失去意义。
    估计量的渐进无偏性
    我们一般研究的是小样本容量,渐进理论就是当我们n变得很大的时候,序列会有怎么样的特性?
    渐进无偏估计,也就是说可以通过增加样本容量,改善参数估计的精度。一致性即为渐进的情况下讨论的
    工具变量法
    下图为普通的LS方法对模型进行参数估计,只有当e(t)是white noise的时候,估计才是一致性的,
    这里可以提出一个问题?工具变量法即为我们要获得方程的一致性条件。
    就是当随机变量与随机误差相关时,寻找一个与随机解释变量高度相关,但与随机误差项不相关的变量,用该变量替代模型中的随机解释变量,进行模型的参数估计。我们称这一替代随机解释变量的变量为工具变量
    满足的4个必要条件
    第一,工具变量必须是有明确经济含义的外生变量; 
    第二,工具变量与其替代的随机解释变量高度相关,而又与随机误差项不相关;
    第三,工具变量与模型中的其他解释变量也不相关,以免出现多重共线性;
    第四,模型中的多个工具变量之间不相关。

    在这里插入图片描述

    我们现在开始构造,工具变量z(t),z(t)和e(t)首先应该是不相关的,这个时候我们就可以理所当然的写出,使用我们工具变量之后的参数估计。
    在这里插入图片描述

    此时我们可以验证一下一致性条件,只要满足
    1)z(t),fai(t)的协方差矩阵是满秩的,意味着我们的fai(t)一定要是阶数很高的,最好的选择就是随机白噪声序列,z(t)也要和fai(t)是强相关的,也就是和输出和输入是相关的。
    2)z(t),e(t) 不相关
    我们就可以满足一致性的条件了
    在这里插入图片描述
    这里就是ppt上对工具变量的理解了,一下是一些使用工具变量的例子,如何选取工具变量呢?
    1)延迟输入,u(t-1)显然与之前的fai(t)
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述


    可以使用recursive method 获得误差

    在这里插入图片描述
    参考链接

    An intuitive introduction to Instrumental Variables

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  • 指针变量作为函数参数

    千次阅读 2018-09-24 00:38:29
    注意实参pointer_1和pointer_2是指针变量,在函数调用时,将实参变量的值传送给形参变量,采取的依然是”值传递”方式。因此虚实结合后形参p1的值为&a,p2的值为&b。这时p1和pointer_1都指向变量a,p2和pointer_2都...

    先描述一个题目,题目是这样的,输入a和b两个整数,按先大后小的顺序输出a和b。

    /* Note:Your choice is C IDE */
    #include "stdio.h"
    void main()
    {
       void swap(int *p1,int *p2);
       int a,b;
       int *pointer_1,*pointer_2;
       scanf("%d,%d",&a,&b);
       pointer_1=&a;
       pointer_2=&b;
       if(a<b) swap(pointer_1,pointer_2);
       printf("\n%d,%d\n",a,b);
    }
    
    void swap(int *p1,int *p2)
    {
        int temp;
        temp=*p1;
        *p1=*p2;
        *p2=temp;
    }
    
    ---------------------
    
    本文来自 Longshilin's 的CSDN 博客 ,全文地址请点击:https://blog.csdn.net/coder__cs/article/details/51823035?utm_source=copy 
    

    对程序的说明:swap是用户定义的函数,它的作用是交换两个变量(a和b)的值。swap函数的两个形参p1、p2是指针变量。程序运行时,先执行main函数,输入a和b的值。然后将a和b的地址分别赋给指针变量pointer_1和pointer_2,使pointer_1指向a,pointer_2指向b。接着执行if语句,若满足a<b,则执行swap函数。注意实参pointer_1和pointer_2是指针变量,在函数调用时,将实参变量的值传送给形参变量,采取的依然是”值传递”方式。因此虚实结合后形参p1的值为&a,p2的值为&b。这时p1和pointer_1都指向变量a,p2和pointer_2都指向b。接着执行swap函数的函数体,使p1和p2的值互换,也就是使a和b的值互换。函数调用结束后,形参p1和p2不复存在(已释放)。最后在main函数中输出的a和b的值已是经过交换的值。

    注意点:C语言中实参变量与形参变量之间的数据传递是单向的“值传递”方式。

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  • 克里金插值中重要参数变量

    千次阅读 2020-03-16 21:57:29
    ArcGIS中,克里金插值是地统计向导中地...Bessel、J-Bessel、稳定(提示:模型可以利用多源数据进行合并使用) Tip:以上概念是之后插值步骤介绍中参数的选择基础 想要了解更多知识,获得干货,关注微信公众号:GIS点滴
  • 含参变量积分

    千次阅读 2020-09-09 22:21:56
    罗巴切夫斯基积分p66
  • 工具变量法(IV): 是为了解决一个违反经典假设问题而设计的,假设条件是:解释变量与随机扰动项不相关。如果出现了违反该假设的问题,就需要找一个和解释变量高度相关的、同时和随机扰动项不相关的变量。要注意的...
  • 寄存器,堆栈参数赋值 子程序结构如下: 名称 PROC FAR|NEAR ;DO SOMETHING RET [N];返回断点地址,N可忽略,加了必须对SP进行 平栈 操作 名称 ENDP 结合此结构,我们来看, 1.寄存器 这个方法最简单...
  • 松弛变量

    千次阅读 2020-02-28 13:35:19
    若所研究的线性规划模型的约束条件全是小于类型,那么可以通过标准化过程引入M个非负的松弛变量。松弛变量的引入常常是为了便于在更大的可行域内求解。若为0,则收敛到原有状态,若大于零,则约束松弛。 对线性...
  • RIV辅助变量法

    2012-12-28 16:02:40
    增广最小二乘法和广义最小二乘法一般都不好直接应用,因为他们需要选用特定的模型结构,而辅助变量法不需要确定噪声的模型结构,因此辅助变量法就显得更为灵活,但辅助变量法不能同时获得噪声模型的参数估计。
  • 连续变量的统计描述与参数估计1 连续变量的统计描述1.1 集中趋势的描述指标1.2 离散趋势的描述指标1.3 正态分布的描述指标2 连续变量参数估计2.1 正态分布2.2 参数的点估计2.3 参数的区间估计3 Bootstrap方法 ...
  • 这个可以当做积分公式用 定积分的换元公式 目录 积分的分部积分
  • 较为常见的解决方法是使用工具变量法。 工具变量的选择 首先工具变量的选择要满足两个条件: 相关性:工具变量与内生解释变量相关 外生性:工具变量与扰动项不相关 两阶段最小二乘法 若YYY为被解释变量,CCC为解释...
  • Problem A:【函数的指针参数】交换2个实数 题目描述 用指针变量作为函数形参,编写函数实现2个实数的交换 函数接口定义: void mySwap(double*,double*); 裁判测试程序样例: 输入 测试数据有多组,处理到输入结束...
  • 其主要思想是引入一个新的参数 λ (即拉格朗日乘子),将约束条件函数与原函数联系到一起,使能配成与变量数量相等的等式方程,从而求出得到原函数极值的各个变量的解。拉格朗日乘子是数学分析中同一名词的推广。
  • 前言:之前的文章(高维数据中特征筛选方法的思考总结——单变量分析筛选)中,对单变量分析筛选变量进行了初步考量,本文将进一步总结多变量分析筛选。由于本文多处摘录网上的博客,只是进行了归纳整理,因此...
  • Python 参数知识(变量前加星号的意义)

    万次阅读 多人点赞 2018-01-02 13:22:02
    过量的参数在运行时知道一个函数有什么参数,通常是不可能的。另一个情况是一个函数能操作很多对象。更有甚者,调用自身的函数变成一种api提供给可用的应用。对于这些情况,python提供了两种特别的方法来定义函数的...
  • SPSS——连续变量参数估计

    千次阅读 2018-09-05 17:26:11
    连续变量的描述统计与参数估计 根据样本数据对总体的客观规律性做出合理的估计就是统计推断,其中又分为参数估计和假设检验两大类。 正态分布特征: 是一条对称曲线,关于均数对称。均数被称为正态分布的位置参数...
  • 这时机器学习的第一章第三节:Gradient descent for Multiple variables(多变量的梯度下降)在学习本节过程中,将会涉及到高等数学中矩阵的相关知识通过这一节的学习将会了解第一节中函数1.1.1,函数1.1.2和第二节...
  • C语言

    万次阅读 多人点赞 2019-12-18 23:01:50
    函数的参数也可以是指针变量 167.指针变量可以指向变量,也可以指向数组和数组元素 168.引用数组元素可以用下标,也可以用指针法 169.用指针变量可以指向一维数组,也可以指向多维数组,用指针变量也可以指向一个...
  • 在考研过程中用伪码学习的...key work:指针、结构体、函数传参、指针类型参数 我想要实现一个顺序表示的线性表,在这本书(严蔚敏的数据结构清华大学出版社)中称为线性表的顺序表示,Sequential Linear List(以下
  • 定义一个名为 Circle的类,其中含有double型的成员变量centerX和centerY表 示圆心坐标,radius 表示圆的半径。定义求圆面积的方法getArea0方法和求圆周长的方法getPerimeter()。为半径radius 定义访问方法和修改方法...
  • 机器学习 使用三分找最优解参数

    千次阅读 2019-09-09 19:44:13
    先说一下,这个算法其实就是一个简单的贪心和三分的实现 其用于计算的模型是...今天的是两个变量的更新,下一次更新多个变量。 python实现 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Sep 9 18:44:30 2019 @au...
  •  一、匈牙利(Hungarian)命名: 广泛应用于象MicrosoftWindows这样的环境中。Windows编程中用到的变量(还包括...匈牙利命名通过在变量名前面加上相应的小写字母的符号标识作为前缀,标识出变量的作用域,
  • 用一步完成最小二乘法、递推最小二乘法、增广最小二乘法、广义最小二乘法、辅助变量法、二步法辨识如下模型的参数: 噪声的成形滤波器 采样时间0.01 要求: 1.用matlab 写出程序代码; 2.画出实际模型和...
  • C++面试题汇总 (一)

    万次阅读 多人点赞 2019-06-27 08:54:39
    而使用一般变量传递函数的参数,当发生函数调用时,需要给形参分配存储单元,形参变量是实参变量的副本;如果传递的是对象,还将调用拷贝构造函数。因此,当参数传递的数据较大时,用引用比用一般变量传递参数的效率...
  • 变量的三种命名方法

    千次阅读 2020-10-31 22:07:03
    比如代码中的变量命名,这属于我们印象中的“小”问题,对于代码量小的程序来说,将变量命名为a、b、aa、string1、string2等类型,并不会影响程序的编写及阅读,如果是代码量大的程序,如果通篇都是字母、*1、*2等...
  • JS函数概述 函数,是一种封装。就是将一些语句,封装到函数里面。通过调用的形式,执行这些语句。... 函数名字的命名规定,和变量的命名规定一样。只能是字母、数字、下划线、美元符号,不能以数字开头...

空空如也

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参数变量法