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线性回归的结果解释 I：变量测度单位变换的影响
在应用计量经济分析中，有两个基础且重要问题需要关注： 改变因变量和（或）自变量的测度单位（the units of measurement）对OLS估计量将产生什么样的影响？ 变量测度单位变换对结果解读的影响 执行回归命令前，明确变量的单位至关重要。 因变量测度单位成倍变化的影响 表2中的模型（1）和模型（2）分别展示了不同收入测量单位下的回归结果，可得样本回归函数（sample regression function）或OLS回归直线 自变量测度单位成倍变化的影响 表3中的模型（1）和模型（2）分别展示了不同经营收益测量单位下的回归结果，可得样本回归函数（sample regression function）或OLS回归直线 0.10 ** 0.05 *** 0.01) replace 图片 此外，表2和表3的回归结果还表明，OLS回归的拟合效果（goodness-of-fit）不依赖于因变量或是自变量测度单位的变化而改变
5.5K151编辑于 2023-04-25 - 来自专栏mythsman的个人博客
常见的距离测度
在对向量进行相似度计算的时候经常需要纠结的是用什么测度来衡量相似度。 这里就稍微介绍下概念上距离测度的定义，以及简单的距离测度。 距离测度的定义 感觉实距离测度本没有标准的定义，只是人们用多了，也就有了这么个定义。 所谓距离测度(Similarity Measure)就是指一个函数d(x,y)，用空间中的两个点x,y作为参数，输出一个实数值，这个值能够反应这两个点的距离关系。 可以很容易的证明当p>=1的时候，这个距离都是满足距离测度的定义的。不过当 时，他就不满足三角不等式了，也就不算是标准的距离测度了。 上面这些距离测度其实都很好理解，在这里归纳一下主要是为了以后遇到类似距离计算的问题时能够多几种思考的角度。
1.6K20编辑于 2022-11-14 - 来自专栏微生态与微进化
定义群落测度：α多样性分析
Q: 什么是群落测度？ A: 微生物群落的测度（measure）是指对群落矩阵数据的一种度量比较。测度可以用一系列指数（index）或系数（coefficient）来表示。 对于单个对象（样品）的测度计算，可以采用α多样性指数来表示，而对于不同对象之间的比较，则可以采用β多样性指数或者距离。对于变量（物种或环境因子）之间的比较，则采用相关性来比较。 群落测度的分析结果，可用于后续的排序分析、网络分析、聚类分析、判别分析等。 (alpha$simpson~alpha$Group_ID, pch="+", col="lightblue", range=0.8, names=c("pH>5", "5>pH>3", "pH<3") 119,132,147,454,89,404,123,463,552,28,54,84,256,100,558,43,652,31,610,477,588,99,81,503,562,76,96,495) mycol=colors()[mycol] n=max(alpha[, 1]) m=max(alpha[, -1]) layout(1, 1, 1) par(mar=c(5,5,5,5
9.6K20编辑于 2022-05-05 - 来自专栏王的机器
测度转换 (下) – 漂移项转换
大概思路就是 先介绍 CMG 定理，但是先研究下不同测度下的正态随机变量（布朗运动）之间的关系，CMG 只是把发现的规律用正式的语言表述。 1 测度转换初体验 1.1 正态随机变量 先考虑一个在 P 测度下的标准正态随机变量 X1 ~ N(0, 1) 和 X2 ~ N(-μ, 1)，令事件 A = {a ≤ X ≤ y}，我们可写出 X1 Q 测度下的标准正态随机变量为 XP 和 XQ，则有如下关系 看个具体例子 XQ = XP + 1，那么 Q 测度下的 N(0, 1) 相当于是 P 测度下的 N(-1, 1)。 在真实测度（P 测度）和风险中性测度（Q 测度）下，资产价格 S(t) 的 SDE 为 实际上我们可以进一步推出 Q 测度下的漂移项是无风险利率 r，推导如下。 假设三个都是随机变量，它们在 Qd 测度下的 SDE 都服从对数正态分布： 注意我故意没有把它们 SDE 的漂移项写出来，因为在后面的推导中只需要扩散项。这样写会极大的简化推导过程。
2.6K10发布于 2020-02-17 - 来自专栏腾讯研究院的专栏
国外数字经济规模测度：经验和建议
三个不同 数字经济测度没有标准做法，各国有着较大差异。四个英语国家的不同主要体现在以下三个方面。 一是承担的部门不同。承担数字经济规模测度的部门主要有行业主管部门和政府统计部门两类。 三个特征 在数字经济规模测度中，四个英语国家走在了前列，体现出三个明显的特征。 第一，不仅测度规模，还测度就业。西方国家十分重视各个行业的就业监测，甚至把就业摆到和规模同等重要的高度。 测度工作面对的客观现实是数字经济不断进化，不断长出新的东西，是发展中的事物。因此，各国均承认数字经济测度是一项挑战，尚没有完美的方法，所做工作仍是探索性的。测度中多采用逐步迭代、不断升级的方式。 三条建议 数字经济规模测度是“房间里的大象”。各国对数字经济的认识也如同盲人摸象，视角有异，重点不同。为进一步强化数字经济测度工作，建议如下。 一是加强研究合作，寻求最大共识。 国际社会对数字经济测度探索众多，但方法论各有不同，结果缺乏可比性。我们要加强数字经济测度和评估的理论研究，将数字经济测度建立在科学严谨的理论框架之下。
53810编辑于 2024-01-05 - 来自专栏王的机器
测度转换 (上) – 等价物转换
Quanto 调整 价值调整 - 时间调整 价值调整 - CVA 价值调整 - DVA 价值调整 - FVA 价值调整 - MVA 价值调整 - KVA 0 引言 对金融产品估值时，我们会对某些随机变量在某种测度下求期望 如果通过转换测度（测度 A 到测度 B）能减少变量个数的话，比如期望符号里从两个随机变量减少到一个随机变量，那么问题会大大简化。 简化完了问题之后，我们还需要知道剩余的随机变量的在测度 B 下的随机微分方程（漂移项改变，扩散项不变），这样才能最终完成推导。 在随机利率环境下，比较在 T-远期测度和风险中性测度下的定价公式： 比较上面两个公式，在 QT测度下我们只用求 1个随机变量的期望，而在 Q 测度下我们需要求 2 个随机变量的期望，因此当利率是随机变量时 在定价股票期权时，比起股票价格，利率对期权价格的影响要小得多，因此把利率当成确定变量甚至常数。
3.2K20发布于 2020-02-17 - 来自专栏Crossin的编程教室
【Python 第5课】变量
#======== 变量 ========# 昨天说到，需要让程序理解我们输入的东西。那首先，就需要有东西把我们输入的内容记录下来，好为接下来的操作做准备。Python之神说，要有变量！ 于是就有了变量。 变量，望文生义，就是变化的量。python里创建一个变量的方法很简单，给它起个名字，然后给它一个值。 它叫变量，那就是能变的。所以在一次“赋值”操作之后，还可以继续给它赋予新的值，而且可以是不同类型的值。 a = 'hi' print a “=”的右边还可以更复杂一点，比如是一个计算出的值: value = 3 * 4 print value value = 2 < 5 面向零基础初学者的编程课 每天5分钟，轻松学编程 回复python可以查看课程目录
62670发布于 2018-04-16 - 来自专栏kevindroid
mahout学习之聚类（1）——向量的引入与距离测度
通过n-gram搭配词考察单词的依赖性 一组单词被称为一个n-gram（或者biggram），比如php is the best language就是一个5-gram，这样的话，就不必把维度映射到单个单词 选择的p值取决于对该向量采取哪种距离测度，如果是曼哈顿距离测度，那就用一范数，其他同理。 余弦距离测度 坐标与原点形成一条向量，坐标之间的夹角即为余弦距离测度： ? 直观一点： ? 值得注意的一点是，这种测度方式不关心长度，只关心方向，测度的范围从0.0（方向相同）到2.0（方向相反）。 Mahout实现这个度量的类为： CosineDistanceMeasure. 加权距离测度 mahout还提供了一个基于欧式距离或者曼哈顿距离的测度实现，WeightedDistanceMeasure类。
1.3K40发布于 2018-06-20 - 来自专栏Linux驱动
5.opengl-变量修饰符
3.00上支持的存储变量修饰符 变量名称 作用 示例 const 编译过程常量，或者函数的只读参数 const vec3 zAxis = vec3 (0.0, 0.0, 1.0); in 用于连接 shader uniform变量一般用来表示：变换矩阵，材质，光照参数和颜色等信息。 变量赋值。 一般vertex shader修改varying变量的值，然后fragment shader使用该varying变量的值。 因此varying变量在vertex和fragment shader二者之间的声明必须是一致的 (application不能使用此变量,该变量是可变化的) varying vec3 normal; uniform
81320发布于 2020-11-04 - 来自专栏python3
#5 Python变量与输入输出
In [7]: print(5,2,0) 5 2 0 默认 ? ? In [6]: print(5,2,0,sep='-') 5-2-0 修改为- ? ? 1 In [12]: print(5), print(2), print(0) 2 5 3 2 4 0 默认 ? ? In [13]: print(5,end='我是5的结束符'), print(2,end='我是2的结束符'), print(0,end='我是0的结束符') 5我是5的结束符2我是2的结束符0我是0的结束符 print(5,2,0) 输出结果为：5 2 0 默认 ? ? 看到变量，这可能是所有萌新最头疼的地点，因为很难理解的概念，其实变量在小学就遇到了，让我来勾起你的记忆： 小学题目：现有一个长方体，长10厘米，宽5厘米，请问这个长方体面积是多少？
1.4K30发布于 2020-01-17 - 来自专栏python3
习题5：更多的变量和打印
字符串是非常好用的东西，所以在这个练习中你将学会如何创建包含变量内容的字符串，并使用专门的格式化(format string)和语法把变量的内容放到字符串里，相当于告诉python：“这是一个格式化字符串 ，把这些变量放到指定的位置!” 常见问题 这样定义变量行不行: 1 = 'Sam'? 不行.1不是一个有效的变量名称，变量名称要以字母开头，可以是a1,但1不行 .format是什么？%d,%s,%r是什么？ 后面会经常用到，.format和%d,%s,%r这些都是“格式控制工具”，它们会告诉python把右边的变量带到字符串中，并且把变量值放到{}所在的位置上,.format是python3的语法 %d,%
76620发布于 2018-08-02 - 来自专栏Hank’s Blog
习题 5: 更多的变量和打印
-*- coding:utf-8 -*- # Author: xixihuang # Date : 2016/08/31 09:52 AM # Desc : 习题5： 更多的变量与打印 # 键入更多的变量并且将它们打印出来。 I get %d." % ( my_age, my_height, my_weight, my_age + my_height + my_weight) 三、 输出结果 $ python ex5. If I add 35, 74, and 180 I get 289. $$ python ex5.py Let's talk about Zed A. Shaw. 可指定最小的字段宽度，如："%5d" % 2。也可用句点符指定附加的精度，如："%.3d" % 3。
1.2K30发布于 2020-09-16 - 来自专栏我的C语言
由浅入深的了解进程(5)--环境变量
前言 在上一篇文章中简单的介绍了环境变量，但是没有讲述的比较全面了，所以现在再写一篇来介绍环境变量。 环境变量 在上一篇文章中，我们已经简单的学习了如何进行对于环境变量的修改并且能够知道环境变量在家目录的文件中修改才能够保证每一次的登录都是保存了我们自己添加的路径的。 1、更多的环境变量及添加和删除 env:查看所有的环境变量 echo $HOME:家目录的环境变量 echo $PWD:当前目录的环境变量 echo $SHELL:命令行解释器 echo $HISTSIZE unset THIS_IS_MYPATH:删除环境变量 如果不用export的话，直接设置的话，这就不算是环境变量，只能说是一个本地的变量。 当然这个如果是不是环境变量的话，怎么能够让本地的变量变为是环境变量呢？
24210编辑于 2024-08-04 - 来自专栏∑小熊猫的博客
Java 多线程系列(5) —— 线程本地变量
线程本地变量 在集成 Thread 类或实现 Runnable 接口时，不同线程中的数据共享是必要的。 【示例】 创建一个线程并实现 Runnable 接口。 17:45:40 CST 2020 Thread: Finished: 20 : Mon Dec 07 17:45:40 CST 2020 由上述运行结果可知，线程执行时，由于开始时间是线程间的共享变量 线程本地变量 上述案例可视为 ? 多个线程共享同一变量，线程对这个变量同时进行修改 那么此时我们就需要引入线程本地变量，线程本地变量可以用如下图进行表示 ? 即线程本地变量只能为当前线程所拥有，不会与其他线程共享。 【示例】 使用了线程本地变量的任务 public class SafeTask implements Runnable { private ThreadLocal<Date> startDate
39710发布于 2020-12-09 - 来自专栏coding for love
JS入门难点解析5-变量对象
变量对象 变量对象是与执行上下文相关的数据作用域，存储了在执行上下文中定义的变量和函数声明。 不同执行上下文下的变量对象稍有不同，我们主要看一下全局上下文下的变量对象和函数上下文下的变量对象。 5. )）组成一个变量对象的属性被创建 如果变量对象已经存在相同名称的属性，则完全替换这个属性 变量声明 由名称和对应值（undefined）组成一个变量对象的属性被创建； 如果变量名称跟已经声明的形式参数或函数相同 函数上下文的变量对象初始化只包括 Arguments 对象。 在执行上下文准备阶段会给变量对象添加形参、函数声明、变量声明等初始的属性值。 在代码执行阶段，会再次修改变量对象的属性值。 6. 所以，需要注意的是，这里由于a不是用var去声明的，并没有进行变量提升。如果是变量提升，会打印：undefined。此处，a能成为全局变量是由于LHS，所以代码需要执行到a=1，其才能成为全局变量。
1.4K40发布于 2018-08-27 - 来自专栏猴子数据分析
VBA变量5年踩坑吐血精华总结
其实，「变量」这个概念，我们在初中都已经能够运用的出神入化了，比如： image.png 这里面，我们通常称x为自变量，能够取任何变化的数字，而y（因变量）就会得到相应的计算结果。 * Cells(x, 8)，变为Cells(1, 10) = Cells(1, 6) * Cells(1, 8)，翻译为人话就是：单元格J1 = 单元格F1* 单元格 H1 image.png （5） （1）将「单元格C3」也就是Cells(3, 3)的数值取出来，赋值给变量x，那么变量x现在就是「长」 image.png （2）用变量y代表长方形面积，根据「长方形面积 = 长 * 宽」公式写为「 y = x * Cells(3, 4)」 image.png （3）最后，将「y」值赋值给「单元格E5」也就是Cells(3, 5)，并同时执行数值写入操作 image.png 最终，程序就能够比较好的完成了 但是，大家需要注意给VBA中变量取名字 需要注意以下几点： （1）尽量使用有意义的名字，且尽量使用英文或拼音命名 一方面，变量命名有意义就是大家可以读懂，知道变量表达的意义，增强代码的可读性。
2.3K00发布于 2020-09-15 - 来自专栏.NET企业级解决方案应用与咨询
Visual Studio 调试系列5 检查变量（使用自动窗口和局部变量窗口）
在调试时，“自动变量”和“局部变量”窗口会显示变量值。 仅在调试会话期间，这两个窗口才可用。 “自动变量”窗口显示当前断点周围使用的变量。 “局部变量”窗口显示在局部范围内定义的变量，通常是当前函数或方法。 若要打开“自动变量”窗口，请在调试时依次选择“调试” > “窗口” > “自动变量”，或按 Ctrl+Alt+V > A 调试。 若要打开“局部变量”窗口，请在调试时选择“调试” > “窗口” > “局部变量”，或按 Alt+4。 ? 01 使用自动和局部变量窗口 数组和对象在“自动变量”和“局部变量”窗口中显示为树形控件。 02 编辑自动或局部变量窗口中的变量值 若要编辑“自动”或“局部变量”窗口中大多数变量的值，请双击该值并输入新值。 ? 编辑完成后，按下回车键即生效，红色标注。 ? 下面的 C# 代码将添加两个函数的返回值： 1 static void Main(string[] args) 2 { 3 int a, b, c, d; 4 a = 1; 5
4.5K30发布于 2019-09-17 - 来自专栏海天一树
小朋友学C语言（5）：常量和变量
; a = 2; printf("a = %d\n", a); return 0; } 运行结果： a = 1 a = 2 程序分析： int a = 1; 定义了一个整型变量 注意，C语言中的等号表示赋值，作用是把一个常量赋值给一个变量，这样变量就获得了一个临时的固定值。 为什么说是临时的呢？因为在把另一个常量2赋值给a的时候，a的值就变为了2，不再1了。 第一次定义一个变量时，要把变量类型（比如int型）写出来，下次再用到这个变量时，直接使用就行，不用再重新定义。加了类型就是重新定义，不加类型就是直接使用。 可见a的值是可变的，所以称a为变量。而相应的，1、2、A、B都是固定的值，被称为常量。
81890发布于 2018-04-17 - 来自专栏数据小魔方
R语言在收入不平等指标测度上的应用~
以下代码一共分为两类，一类是计算个人所得税的代码，一类是衡量收入分配不均等的测度指标。 14750}) 因为个人所得税的计算肯定是要给纳税人打标签的， 即算出来的应纳税额必然要与纳税人的ID一一对应，所以我直接用了含有税前收入的数据框作为函数的参数，具体运用的时候，记得你的数据框中必须要有同名的变量 ，或者可以修改上述代码中税前收入的变量名，改成与你的含税前收入的数据框税前收入名称一致即可。 如果不想更改以上代码，你需保证你指定的数据框中含有以上四个同名变量，当然你可以将代码中的变量修改为你数据框中的四个相同指标的变量名。 0.3665269164 3 税收集中度 CT 0.9758636882 4 税后收入集中度(按照税前收入排序) CY 0.3661935005 5
1.3K70发布于 2018-04-11 - 来自专栏刘旷专栏
5G芯片大战下的“新变量”
5G红利刺激下，智能终端的战争焦点正在快速向芯片端转移。2018年起，高通、海思麒麟、联发科等主流芯片厂商纷纷抢跑5G芯片，备战近在眼前的5G机海混战。 基于手机厂商5G产品的密集规划，今年5G芯片的竞争节奏更快。4月份海思麒麟连发两款定位中高端的全新5G芯片，并一起发布了手机新品。 5G芯片市场有了新变量 4G时代的十余年机海混战后，高端芯片市场目前基本被高通、苹果、华为所分割。 但市场格局的变数始终存在，在4G到5G的过渡阶段，联发科毫无疑问正在成为高端手机芯片市场的一个巨大新变量。 去年让整个高端芯片市场猝不及防的天玑1000系列是极好的证明。 根据此前报道，联发科每年在研发方面的总投入在500亿新台币以上，而且联发科的5G战略非常超前，5年前已经开始落实并发力5G战略，目前拥有超千名工程师组成的5G研发团队。
54120发布于 2020-05-08
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