精华内容
下载资源
问答
  • STATA面板数据模型进行Hausman检验

    万次阅读 多人点赞 2019-04-03 10:21:19
    STATA面板数据模型进行Hausman检验 1、导入数据 可以通过如下多种方式导入 1.1 可以通过点击stata软件的图标,输入数据 1.2 通过点击文件->导入 可以导入各种文本格式的数据 例如我将导入xlsx文件 注意勾选第一...

    STATA面板数据模型进行Hausman检验

    1、导入数据
    可以通过如下多种方式导入
    1.1
    可以通过点击stata软件的图标,输入数据
    在这里插入图片描述
    1.2 通过点击文件->导入 可以导入各种文本格式的数据
    例如我将导入xlsx文件在这里插入图片描述
    注意勾选第一行作为变量名
    在这里插入图片描述
    1.3 以命令行的方式导入

    import excel "路径"
    clear 可以把现有的变量名清空
    

    例如:

    clear                   /*---清空现有的变量名----*/
    import excel "C:\Users\zzz\Desktop\非国企重新做.xlsx", sheet("非国有企业") firstrow 
    

    在这里插入图片描述
    2、处理数据
    面板数据的第一列是个体项目 第二列为时间项 字符型没法识别
    如果第一列是字符型 需要进行处理因为字符型是无法识别的
    首先对第一列数据进行转换处理:

    encode var gen(var_别名)
    

    或者

    gen (var_别名)= group(var)
    

    通过 xtset 函数告知stata 操作的是面板数据

    xtset var_别名 year 
    

    在这里插入图片描述
    进行hausman检验,如果变量是绝对量,可以取对数减小波动

    gen lnvar1=log(var1)
    g lnvar2=log(var2)
    g lnvar3=log(var3)
    

    进行hausman检验,首先要进行固定效应检验和随机效应检验
    固定效应:

    xtreg F ROE CI FI ,fe              /*----个体固定效应回归---*/
    esti store FE1				       /*---存储为FE1---*/
    

    在这里插入图片描述
    随机效应:

    xtreg F ROE CI FI ,re               /*----随机效应变截距模型FGLS---*/
    esti store RE1				           /*---存储为RE1---*/
    

    在这里插入图片描述
    进行hausman检验 ,constant代表masi距离中常数项的估计量,sigmamore利用有效估计量方差,即re;相对的还有个sigmaless利用一致估计量方差,即fe

    hausman FE1 RE1, constant sigmamore
    

    在这里插入图片描述
    上图中小写b列 代表固定效应得到的参数估计 大写B列打表随机效应得到的参数估计 diag 表示两个值方差协方差矩阵
    计算出的统计量服从卡方分布
    得到的结果 原假设则随机效应 拒绝原假设固定效应

    展开全文
  • 使用PolySpace进行模型检测

    万次阅读 2017-08-07 21:11:11
    道理也很容易讲得通,既然可以进行模型的代码生成,那么肯定也就可以生成的代码进行检测。  先进性代码生成,然后把代码拷贝出来,最后进行代码的分析。这是我以前的做法,倒是也没有太大的问题。不过,后来发现...

           使用PolySpace进行代码检测的方法比较基础,其实这个工具也可以用于模型的检测。道理也很容易讲得通,既然可以进行模型的代码生成,那么肯定也就可以对生成的代码进行检测。

           先进性代码生成,然后把代码拷贝出来,最后进行代码的分析。这是我以前的做法,倒是也没有太大的问题。不过,后来发现其实还可以更简单一点,那就是利用产品之间已经提供的接口。

           比如有如下的模型:


           进行代码生成后,从以下的地方启动检测的功能:


           运行之后,模型的代码自动进行检测,如下:


           整体的操作并没有太大的改进,但是却不用自己搭建测试环境。代码检测的一些详细的参数可以从前面的图中的那个option中进行调整。

    展开全文
  • TFOD:基于TFOD API的官方模型案例图片进行目标检测 目录 输出结果 设计思路 代码(部分)实例 输出结果 设计思路 代码(部分)实例 #1、导入基本的包和环境,包括两个TFOD中的包 ...

    TFOD:基于TFOD API的官方模型案例对图片进行目标检测

     

     

    目录

    输出结果

    设计思路

    代码(部分)实例


     

     

     

    输出结果

     

    设计思路

    代码(部分)实例

    #1、导入基本的包和环境,包括两个TFOD中的包
    import numpy as np
    import os
    import six.moves.urllib as urllib
    import sys
    
    ……
    
    
    if StrictVersion(tf.__version__) < StrictVersion('1.9.0'):
      raise ImportError('Please upgrade your TensorFlow installation to v1.9.* or later!')
    
    
    for image_path in TEST_IMAGE_PATHS:
      image = Image.open(image_path)
    
      ……
    
          category_index,
          instance_masks=output_dict.get('detection_masks'),
          use_normalized_coordinates=True,
          line_thickness=8)
      plt.figure(figsize=IMAGE_SIZE)
      plt.title('TFOD API Official Case Tutorial——Jason Niu')
      plt.imshow(image_np)

     

     

     

     

    展开全文
  • 模型检验

    千次阅读 2013-12-02 15:50:24
    1、模型检验技术用于检验由模型描述语言描述的系统模型是否满足由性质说明语言描述的系统性质  (1)模型检验中的关键技术问题是如何设计数据结构和算法,用以表示和遍历大规模的系统模型的状态空间;  (2)...
    1、模型检验技术用于检验由模型描述语言描述的系统模型是否满足由性质说明语言描述的系统性质
          (1)模型检验中的关键技术问题是如何设计数据结构和算法,用以表示和遍历大规模的系统模型的状态空间;
          (2)解决由多个系统模型的并行组合而形成的状态空间爆炸问题;
          (3)解决状态空间爆炸问题的途径:
                a1、状态空间的符号表示(Symbolic representation of state space)McMillan‘s ordered binary decision diagrams(OBDD),1992,10^120
                a2、偏序规约技术(Partial order reduction)
                a3、抽象技术(Abstraction)
                a4、对称技术(Symmetry)
    2、具有时序性质的并发系统的模型检验理论和技术在工业界已经得到实际的应用;目前模型检验理论和技术的研究热点已经转向实时系统和软件系统。
    3、对于实时系统来说,由于时间的引入,其状态空间是无穷的,要设法遍历无穷的状态空间,是一个新的挑战:
         (1)针对典型实时性质开发检验算法
         (2)探索解决状态空间过大的有效途径
    4、混成系统(Hybrid System):一类复杂的计算机系统,运行过程中既有连续的状态变化,又有离散的状态变化;实例:水箱监控系统;
    5、混成自动机(hybrid automata)是不可判定的,目前国际上相关领域的研究热点在于寻找混成自动机的可判定子集;
         (1)线性时段性质:通过系统在各个状态上的累积时间来约束系统的行为;如下形式的线性积分不等式:
                              ie c isiM    其中i表示系统状态,ci是实型系数,M是实数
       (2)满足性问题:检验混成自动机相对于线性时段性质的满足性问题:一个混成自动机满足一个线性时段性质当且仅当该混成自动机的所有行为满足该线性时段性质;
       (3)混成自动机的行为表示:时间状态序列:
                               (s1, t1)^ (s2, t2)^…^ (sm, tm)   其中si表示系统状态,ti表示系统在si上的停留时间,t1,t2,…,tm必须满足相应的时间约束。
       (4)带时段约束的规则表达式:a £ ie c isi £ b;带时段约束的规则表达式不能描述所有混成自动机的行为;带时段约束的规则表达式对应于一类混成自动机;对应于带时段约束的规则表达式的一类混成自动机是可判定的;
       (5)基于线性规划的验证途径:
        用带时段约束的规则表达式描述混成自动机的行为,从而线性时段性质相对于混成自动机的满足性问题转化成为相对于规则表达式的满足性问题;
    6、模型检验工具:SMV、SPIN、HyTech、Kronos、Uppaal
    展开全文
  • weightsPath='E:\deep_learn\yolov3_modeFile\yolov3-voc_25000.weights'# 模型权重文件 configPath="E:\deep_learn\yolov3_modeFile\yolov3-voc.cfg"# 模型配置文件 labelsPath = "E:\\deep_learn\\yolov3_...
  • 使用判别训练的部件模型进行目标检测 Pedro F. Felzenszwalb, Ross B.Girshick, David McAllester and Deva Ramanan     摘要  本文介绍了一个基于混合多尺度可变形部件模型(mixtures of multiscale...
  • c++调用yolov4模型进行目标检测-使用opencv4.4.0

    千次阅读 多人点赞 2020-08-19 01:23:46
    c++调用yolov4模型进行目标检测-使用opencv4.4.0 前言 最近刚出的opencv4.4.0也支持了yolov4,便尝试用opencv调用yolov4进行检测,做个记录。当然,yolov3、yolov4-tiny等也能调用,只需修改加载的cfg和weight文件就...
  • ML模型检测

    2019-04-19 10:43:40
    模型训练出来了要进行检测,采用valid dataset来进行模型检验 通常利用learning curve来进行模型的处理,看出来模型欠拟合/过拟合 过拟合方法: 首选正则化 然后是增加数据量 提取特征 ...
  • 【OpenCV】OpenCV4调用tensorflow pb模型进行目标检测

    万次阅读 热门讨论 2019-03-26 17:41:10
    OpenCV调用tensorflow的pb模型,不仅需要一个.pb文件,还需要一个.pbtxt文件。 一些预训练好的pb模型的下载地址,在opencv_extra里有一些生成好的pbtxt文件。注意pb文件和pbtxt文件要对应,否则后面调用会出错。 ...
  • 请问,使用光流法和能量模型如何进行人群异常检测,特别是如何使用能量模型,求指导,万分感谢
  • Python+sklearn对模型进行评分

    千次阅读 2018-07-01 15:14:28
    回归评价指标分类评价指标
  • CV:基于Keras利用训练好的hdf5模型进行目标检测实现输出模型中的脸部表情或性别的gradcam(可视化) 目录 设计思路 核心代码 设计思路 核心代码 #CV:基于keras利用训练好的hdf5模型进行目标...
  • 因为之前在学数据分析课程的时候老师讲到时间序列这里,但只是简单的这个经典的时间序列案例介绍了一下,并没有涉及差分次数d的查找、找ARIMA模型的p、q值和模型检验 这三个步骤。 后来我搜寻了整个网络,终于...
  • 利用LFW人脸识别模型进行精度评测

    万次阅读 热门讨论 2017-07-11 12:01:11
    本博地址:利用LFW人脸识别模型进行精度评测 通过caffe进行人脸识别网络训练后,得到caffemodel。通常大家在LFW人脸数据集上模型进行精度验证。以下梳理验证过程: (1) 在原始LFW数据集中,截取人脸图像...
  • Java中使用yolo2模型进行目标检测

    千次阅读 2018-06-12 09:47:37
    一、yolov2.weights转为TensorFlow的pb模型 1. 下载 - https://github.com/thtrieu/darkflow.git 2. 安装 - Darkflow目录下执行:pip install -e . 3. 转换 - python ./flow --model cfg/yolo.cfg --load yolo....
  • 本课程包括下面6个经典目标检测算法模型的讲解: 1.基于自己数据集的Faster RCNN模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。 2.基于自己数据集的RFCN模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。 3.基于自己数据集的SSD模型训练...
  • ARMA模型和ARIMA模型一种误差检验

    万次阅读 2017-09-11 10:21:36
    ARMA模型和ARIMA模型误差检验这里上面 数学建模中的ARMA模型和ARIMA模型的使用是否可靠提出一种误差的检验方法。

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 517,797
精华内容 207,118
关键字:

怎么对模型进行检验