关于使用线性模型,逻辑回归和增长曲线分析来分析眼动数据的R Workshop 这个由4部分组成的系列最终以使用增长曲线分析为眼动数据建模。 R简介 什么是数据帧和向量? R函数如何工作? R中的统计检验如何工作? 如何导入和导出数据? 通用线性模型 如何在R中拟合线性模型? 什么时候应该使用aov()和什么时候应该使用lm()? 如何解释参数估计值(无需SPSS ...)? 广义线性模型 如何使用广义线性模型(例如,逻辑回归)进行基于时间的眼动追踪分析? 如何在同一端使用经验logit回归? 和反正弦根转换吗? 混合效果模型的随机效果(截距和斜率)如何在lmer()中工作? 增长曲线分析 我如何看待随时间变化的非线性变化? 自然多项式和正交多项式有什么区别? 如何解释增长曲线模型与经验对数模型的估计? 如何可视化我的原始数据和模型拟合? 致谢 Dan Mirman适用于GCA技术 Dal
2021-11-29 17:10:36 7.25MB HTML
1
文中在基于VAR模型下,将技术进步进一步分解为人力资本、R&D支出以及技术市场成交额3个因素,探讨技术进步与我国经济增长之间的动态相关关系,有别于一般选取技术进步的单一因素作为研究对象来说明与经济增长效应之间的关系,利用脉冲响应函数和方差分解的实证方法对数据进行处理并加以分析,得出技术进步各因素对经济增长的具体影响机制。脉冲结果分析表明,人力资本短期内会对经济增长带来负面影响,但长期会促进经济增长,同时经济增长对人力资本有提升作用;R&D支出对经济增长带来的影响不太显著,但经济增长对R&D的影响却是长期正向显著的;技术市场成交额对经济增长作用不明显,但经济增长能够有效地促进技术市场的活跃性。方差分析结果表明,技术进步对经济的增长具有一定的贡献度,其中,人力资本的贡献率最高。
2021-11-29 10:20:21 250KB VAR模型 技术进步 经济增长 脉冲分析
1
凯度-新零售时代下的品牌增长逻辑-2019.4-41页.zip
2021-11-28 21:07:23 5.74MB 咨询
工业化国家不断发展的人口老龄化情景可归因于两个主要的人口动态:生育率下降和人口老龄化。 在老龄化经济体中,老年抚养比增加,青年抚养比减少以及劳动年龄人口的减少对个人以及总的消费,储蓄和就业产生了重大影响。 由于退休人员的储蓄减少,退休人口比例增加的老龄化社会将经历储蓄总额的下降,从而导致资本形成的减少和经济增长的减少。 本文着重研究人口老龄化对日本总储蓄,有形资本形成和经济增长的影响。 当前的研究理论化了人口动态老化对储蓄和资本形成的影响。 综合考虑人口动态,储蓄和资本形成的影响,本文进一步探讨了人口老龄化对经济增长的影响,并讨论了政策对老龄化经济的影响。
2021-11-28 17:23:25 482KB 行业研究
1
此代码根据所选像素(种子)的值及其所属的阈值区域对区域进行分段。 基于考虑四个相邻像素的区域生长算法。
2021-11-26 10:30:02 2KB matlab
1
瑞银-中国科技硬件与设备行业-另一个增长周期的开始强化了“追求高质量”的主题-2021.1.28-38页
2021-11-23 15:01:59 1.42MB
为弄清能源消费与经济增长的关系,以1978—2018年陕西省能源消费总量和生产总值的实际数据为样本,应用简单散点图、Pearson相关系数法、向量自回归(VAR)模型,利用单位根检验、协整检验、Granger因果检验和脉冲响应函数等进行实证分析。研究结果表明:陕西省能源消费与经济增长之间存在长期均衡关系,1978—1990年存在能源消费到经济增长的单向因果关系,而1991—2018年存在经济增长到能源消费的单向格兰杰原因。
1
外国直接投资与国内生产总值增长的案例研究 在这个项目中,我建立并评估了线性回归模型,以基于收到的FDI(外国直接投资)来预测中国的总体GDP增长。 评估包括检查模型的函数形式(以查看是否需要对预测变量进行任何转换),潜在的遗漏变量偏差,以及消除由多重共线性,序列相关性和异方差引起的偏差可能性。
2021-11-19 18:23:10 429KB
1
matlab +人口增长代码乳腺癌分类器(Logistic回归) 此代码可帮助您使用Logistic回归对恶性和良性肿瘤进行分类 Sourcerer 规范要求 示例代码在Matlab中(或更高版本可以使用)。 您可以安装Conda for python,它可以解析机器学习的所有依赖关系。 描述 Logistic回归是为方法核心使用的函数Logistic函数而命名的。 统计学家开发了逻辑函数,也称为S形函数,用于描述生态中人口增长的特性,该特性Swift增长并在环境的承载能力方面达到最大化。 这是一条S形曲线,可以采用任何实数值并将其映射为0到1之间的一个值,但永远不能精确地位于这些极限值处。 1 /(1 + e ^-值) 想要查询更多的信息, 一些注意事项 数据集-UCI-ML 我仅使用32个功能中的2个进行分类。 工作实例 执行 要运行代码,请输入run breast_cancer.m run breast_cancer.m Python实现 数据集-UCI-ML 我使用了30种功能进行分类 我使用的是1 =良性和2 =恶性,而不是0 =良性和1 =恶性 准确度〜92% 执行 要运行
2021-11-19 09:33:24 21.75MB 系统开源
1
关于灰色预测模型的预测之后人口增长的matlab的程序代码
2021-11-18 15:09:34 1KB matlab 灰色预测模型
1