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摘要： 参数估计是统计学中的核心问题，旨在根据样本数据推断总体参数的未知值。通过参数估计，研究者可以从有限样本中获取总体信息，为科学决策提供依据。统计学的基本目标是利用有限的样本推断整个总体的性质，而参数估计作为统计推断的重要组成部分，在理论与实践中均占有重要地位。参数估计为研究者提供了一种量化分析的手段， 阅读全文

摘要： 主题模型是用于发现文档集合中隐含主题的统计模型，主题可以定义为“文档集中具有相同词境的词的集合模式”。主题模型克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文字间的语义主题。最著名的主题模型是LDA（Latent Dirichlet Allocation）潜在狄利 阅读全文

摘要： 贝叶斯分布理论是统计推断的重要分支，其核心思想是利用贝叶斯定理，将先验知识与新观测数据结合，从而动态更新对未知参数的认识。这一理论框架以概率为基础，特别适合处理不确定性问题，在统计学及相关领域中具有重要地位。贝叶斯推断的一大优势是其计算上的简化性，尤其是通过共轭分布的应用。例如，在二项分布参数\(p 阅读全文

摘要： 在经济学和其他社会科学的研究中，研究人员经常希望通过观察数据来推断因果关系，以理解变量之间的影响机制。然而，实际数据往往受到多种因素的干扰，使得自变量和因变量之间可能出现内生性问题（Endogeneity），即自变量与模型的误差项存在相关性。这种内生性问题通常会导致普通最小二乘法（Ordinary 阅读全文

摘要： 政策评估（Policy Evaluation）在公共经济学和劳动经济学中广泛应用，主要用于评价已实施政策的效果。其核心目的是评估政策的处理效应（Treatment Effect），即该政策对特定目标人群的实际影响。通常情况下，政策的实施往往仅针对特定人群，如低收入家庭、特定行业或区域。为了评估政策的 阅读全文

摘要： 时间序列分析是数据科学中的一个重要分支，旨在探索和理解随着时间变化的数据背后的模式和结构。无论是在金融市场预测、经济政策分析、环境监测还是医学研究中，时间序列数据的广泛应用证明了其在预测未来趋势、制定决策和风险管理方面的重要性。然而，时间序列数据的复杂性和多样性使得从中提取有用信息成为一项挑战，为此 阅读全文

摘要： 面板数据模型是一类常见于经济学、社会科学等领域的计量经济模型，广泛用于分析具有时间维度和个体维度的多维数据。相比于传统的横截面数据模型或时间序列模型，面板数据模型能够更好地处理个体之间的异质性问题，并且提高模型的估计精度。通过对同一组个体（如公司、国家或个人）在不同时期的观测，面板数据模型可以同时捕 阅读全文

摘要： 回归分析是一种用于研究因变量（目标）和自变量（预测器）之间关系的预测性建模技术，常用于预测分析、时间序列建模和探索变量间的因果关系。它通过拟合曲线或直线，使得模型与数据点的差异最小，从而揭示变量之间的相互关系。在经济学和数据分析中，回归模型广泛应用于量化解释变量（自变量）对被解释变量（因变量）的影响 阅读全文

摘要： 虚拟变量回归（Dummy Variable Regression）是处理分类变量的标准工具，在回归分析中具有广泛应用。分类变量通常是定性变量，例如性别（男/女）、地区（东/西）、行业（制造/服务）等。这些变量无法直接用于传统的线性回归模型中，但可以通过创建虚拟变量将它们转化为数值形式，从而纳入模型。 阅读全文

摘要： 联立方程模型（Simultaneous Equations Model, SEM）是一类包含多个相互依赖变量的统计模型，用来描述这些变量之间的相互关系。在传统的单一方程模型中，通常假设某个因变量仅仅受到若干自变量的影响，而这些自变量是外生的。然而，在现实经济中，变量之间往往是相互影响的，比如收入和消 阅读全文