内容概要：本文介绍了一种新的计量经济学模型——TVP-QVAR-DY溢出指数模型。该模型结合了时变参数（TVP）、分位数回归（QVAR）和DY溢出指数的思想，旨在解决传统QVAR-DY溢出指数方法中存在的窗口依赖性和样本损失问题。通过R语言实现，可以导出静态溢出矩阵、总溢出指数、溢出指数、溢入指数和净溢出指数等结果，并进行可视化展示。与传统方法相比，TVP-QVAR-DY模型不仅避免了窗口依赖性，还提供了更好的拟合效果和更全面的信息。 适合人群：对金融经济学感兴趣的研究人员、经济学家、数据分析员、金融从业者。 使用场景及目标：适用于研究经济变量之间的相互影响，特别是在金融市场波动分析、政策评估等领域。目标是提高对经济系统动态特性的理解和预测能力。 其他说明：该模型的优势在于其灵活性和准确性，能够在不牺牲样本完整性的前提下，提供更为精确的经济变量间关系分析。

内容概要：本文介绍了一种新的金融经济学模型——TVP-QVAR-DY溢出指数模型。该模型结合了时变参数（TVP）、分位数回归（QVAR）和DY溢出指数的思想，旨在解决传统QVAR-DY溢出指数方法中存在的样本损失和窗口依赖性问题。通过R语言实现，可以导出静态溢出矩阵、总溢出指数、溢出指数、溢入指数和净溢出指数等结果，并进行可视化展示。与传统方法相比，TVP-QVAR-DY模型具有更好的拟合效果和更全面的信息。 适合人群：金融经济学家、数据分析员、量化分析师、研究机构研究人员。 使用场景及目标：适用于金融市场分析、风险管理、政策制定等领域，帮助研究人员更精确地评估经济变量间的相互影响，提高决策科学性和准确性。 其他说明：该模型的优势在于无需设置滚动窗口，避免了样本损失和结果的窗口依赖性，同时提供了更全面的分位点信息，有助于深入理解经济系统内部的复杂关系。

MATLAB绘制混沌系统吸引子相图及阶次与参数变化下的复杂度与分岔图谱研究,MATLAB高级绘图技术：多阶多参数变化下分数阶三维四维混沌系统吸引子相图及李雅普诺夫指数谱图与复杂度分析研究,MATLAB绘制分数阶三维四维混沌系统的吸引子相图，以及随阶次变化和随参数变化下李雅普诺夫指数谱图以及SE、C0复杂度，adomain分解法以及预估矫正法两种方法下随参数和随阶次变化的的分岔图，以及双参数影响下的复杂度图谱。 ,MATLAB; 分数阶三维四维混沌系统; 吸引子相图; 阶次变化; 参数变化; 李雅普诺夫指数谱图; SE、C0复杂度; adomain分解法; 预估矫正法; 分岔图; 双参数影响; 复杂度图谱。,MATLAB多维混沌系统相图与谱图分析

甘油三酯葡萄糖指数及甘油三酯/高密度脂蛋白与2型糖尿病患者糖化血红蛋白的相关性，尤玉青，韩啸，目的：分析2型糖尿病患者的甘油三酯葡萄糖指数（TyG）以及甘油三酯/高密度脂蛋白（TG/HDL-C）与糖化血红蛋白（HbA1c）的相关性。方法：

【努力做全网最热情、最专业的原创数据合集分享者，原创大合集均有专业售后服务，欢迎 咨询】 写在前面：地级市数字经济问题比省级尺度的数字经济文章更有说服力，更能得到 盲审青睐！ 本数据集为独家匹配测算的原创版本之2000-2022年共计23年间我 国地级市数字经济发展指数面板数据，附带所有原始数据和详细的测算方法，无需让您东奔 西走。涉及的所有原始数据，均经过我和同门多重审核校对（例如某些行政区在2021年 已经撤销调整，网传版本没有更正，会直接导致统计检验不通过，非常坑人），覆盖学界常 用的所有地级市，无一遗漏100%准确！（网传数据错误颇多，经济地理矩阵计算错误， 统计不全，所用百人互联网接入数居然都是一个数值！未免插值的太潦草了，我解决了这些 问题）数据工作量巨大，方向创新性极强，猜测近年会产生以数字经济为题目的国内外顶刊 至少10篇！总计上万观测值，专业匹配整理，回归显著性极好。提供售后咨询服务（数字 经济与数字金融是我所在课题组研究重点之一）。 Introduction 1.本贴 测算的地级市数字经济指数用于衡量地级市数字经济综合发展水平，以互联网发展为核心， 并从数字互联网发

1） AQI 和污染物 空气质量指数 （AQI） 是用于衡量与各种污染物相关的空气质量的标准化指标。AQI 水平从 0 到 500 不等，值越高表示空气质量越差，存在潜在的健康风险。此数据集中跟踪的污染物包括： PM2.5：直径小于 2.5 微米的细颗粒物。这些颗粒能够深入肺部和血液，导致呼吸和心血管问题。 PM10：直径小于 10 微米的颗粒物。这些颗粒会引起呼吸道刺激，但不像 PM2.5 那样具有侵入性。 SO2： 二氧化硫是一种主要由化石燃料燃烧产生的有毒气体，可导致呼吸系统问题。 NOx：内燃机产生的一组氮氧化物（包括 NO2 和 NO），导致烟雾和酸雨。 CO：一氧化碳是一种无色无味的气体，大量吸入可能有害。它主要来自车辆排放和其他燃烧源。 O3：臭氧是一种在大气中形成的气体，在地面上有害。它是雾霾的主要成分，可导致呼吸系统问题。

内容概要：本文档介绍了利用Google Earth Engine平台计算Landsat 8和Landsat 9卫星影像的叶面积指数（LAI）的方法。首先定义了时间范围为2022年到2024年，并设置了云量覆盖小于10%的筛选条件。然后通过影像集合操作，对每个影像进行了波段选择、反射率转换、NDVI（归一化植被指数）、EVI（增强型植被指数）计算，最终基于EVI得到LAI。为了确保数据的时间连续性和完整性，以8天为间隔创建了时间序列，并对每个时间段内的最大值进行合成，同时去除了无有效数据的影像。最后，绘制了LAI和NDVI的时间序列图表，以便于分析特定区域在指定月份内的植被变化情况。 适合人群：从事地理信息系统、遥感科学或生态学研究的专业人士，以及对植被动态监测感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：①用于研究植被生长周期与环境因素之间的关系；②评估不同季节或年度间的植被覆盖变化；③为农业、林业管理和环境保护提供科学依据。 其他说明：此文档提供了详细的代码示例，用户可以根据自身需求调整参数设置，如时间范围、空间范围和云量阈值等，以适应不同的研究目的。此外，建议用户熟悉Google Earth Engine平台的基本操作和Python/JavaScript编程语言，以便更好地理解和应用这些代码。

北京大学数字普惠金融指数（PKU-DFIIC）2011-2023

内容概要：本文介绍了HD-TVP-VAR-BK模型及其在金融风险管理中的应用。该模型利用弹性网络（Elastic Net）处理高维数据，能够同时处理100多个变量，显著优于传统的DY溢出指数模型。文中详细展示了如何使用R语言进行模型的安装、配置、数据预处理、核心计算以及结果输出。此外，还提供了关于数据平稳性处理、异常值处理、并行计算优化等方面的实用技巧，并强调了模型在实时监控金融市场波动传导方面的优势。 适合人群：从事金融数据分析、风险管理的研究人员和技术人员，尤其是对高维数据处理感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于需要处理大规模金融时间序列数据的场景，如宏观经济指标分析、股市波动监测等。主要目标是提高对金融市场波动传导的理解和预测能力，帮助决策者及时应对潜在的风险。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码示例，还包括了丰富的图表和动画展示，便于理解和应用。同时，作者分享了一些实践经验，如变量命名规范、内存管理等，有助于读者更好地掌握和运用该模型。

内容概要：本文深入探讨了HD-TVP-VAR-BK模型在高维多变量DY溢出指数计算中的应用，重点介绍了该模型相较于传统TVP-VAR-BK模型的优势，如更高的维度处理能力和更快的运行速度。文中还详细讲解了利用Elastic Net方法进行降维处理的具体步骤，并通过R语言实现了从数据导入、预处理、溢出指数计算、频域分解到最终结果导出和图表绘制的完整流程。此外，文章强调了HD-TVP-VAR-BK模型在处理大规模经济和金融数据时的重要性和实用性。 适合人群：从事经济学、金融学研究的专业人士，尤其是那些关注高维数据分析和时间序列建模的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要分析大量高维时间序列数据的研究项目，旨在揭示不同变量之间的动态关系和溢出效应。通过学习本文，读者可以掌握最新的高维数据分析技术和工具，提升研究效率和质量。 其他说明：虽然本文提供了详细的理论解释和代码实例，但在实际应用中仍需根据具体数据集的特点进行适当调整和优化。