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matlab稳定性检验代码有用的Matlab代码 我编写了一些有用的计量经济学例程。 BSD许可证。 最小二乘 适用于MATLAB的简单OLS。 矩阵进，矩阵出。 斜率估计，标准误差，t检验，R2等（带矩阵输入）。 Cluster_twoway.m 两向聚类标准错误。 为两个变量的聚类实现标准错误的Petersen（2006）代码。 此版本已优化，可用于非常大的数据集。 VAR_NoBias_K.m 偏差校正的VAR。 为了引导VAR置信区间，实施Nicholls和Pope（1988）的偏倚用Kilian（1998）平稳性限制校正VAR。 KP_RankTest.m SVD降级测试。 由Kleibergen和Paap介绍（2005）。

matlab精度检验代码具有'MATLAB'，'MEX'，'CUDA'版本的卷积深度信念网络 该程序是卷积深度信任网络的实现。 在此代码中，均支持二进制和高斯可见类型。 此外，CUDA加速也包括在内。 我们提供了一些演示程序来演示代码的用法。 要求 操作系统：Ubuntu 10.04（64位）（仅在此平台上进行测试） GNU C / C ++编译器 Matlab的 CUDA 5.0或以上 建造 将路径更改为“ CDBN /工具箱/ CDBNLIB / mex” 编辑“ Makefile”，将“ MATLAB_DIR”和“ CUDA_DIR”修改为正确的路径。 make 运行程序 运行'setup_toolbox.m'; 运行“ DemoCDBN_Binary_2D.m”或“ DemoCDBN_Gaussian_2D.m” 实验 我们对mnist数据（2000个火车数据和2000个测试数据）中的“卷积深度信任网络”，“深度信任网络”和“定向Softmax”进行了分类实验。 这三种方式的详细参数可以在代码中找到。 比较结果（准确性）如下： 测试数据中未添加任何噪声：CDBN：95.1％DB

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具有主体间和主体内变量（混合）的方差分析用于分析具有主体间和主体内变量组合的设计的关系。 需要输入X-数据矩阵（矩阵的大小必须是n×4；因变量=第1列；自变量1[被试间]=第2列；自变量2[被试内]=第3列;subject=column 4) 和 alpha 显着性水平（默认值 = 0.05）。 输出是一个完整的方差分析表。

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