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（Ord

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​线性模型是数据科学和机器学习的基石。它们易于理解且拟合速度快。有了这个出色的新Polars插件，你现在可以直接在Polars中拟合线性模型，包括Lasso回归和Ridge回归。这项工作是由AmzyRajab在这个github仓库中完成的。如果你想跟着学习，第一步是安装这个插件。你可以通过以下命

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34670原文出处：拓端数据部落公众号金融市场的波动性一直是投资者和决策者关注的焦点之一。为了应对市场波动的风险，套保成为了一种重要的金融手段。在这个背景下，使用R语言软件中的GARCHVAR模型对沪深300金融数据进行分析，可以帮助我们更好地理解市

为了解决特定问题而进行的学习是提高效率的最佳途径。这种方法能够使我们专注于最相关的知识和技能，从而更快地掌握解决问题所需的能力。（以下练习题来源于《统计学—基于Python》。联系获取完整数据和Python源代码文件。）练习题下面是来自R语言的anscombeh数据集（前3行和后3行

第7章异方差7.1异方差的后果定义条件异方差简称异方差，违背[[05_多元线性回归#^2b980b|球形扰动项]]假设的一种情况，即条件方差依赖于\(i\)，而不是常数\(\sigma^2\)。条件异方差的后果：OLS估计量依然是无偏的、一致的、渐近正态的OLS估计量的方差\(Var(\hat\beta|X)\)的表达

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=21379 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍。logistic回归基于以下假设：给定协变量x，Y具有伯努利分布，  目的是估计参数β。回想一下，针对该

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32372原文出处：拓端数据部落公众号对于影响北京市GDP因素分析常用的方法是最小二乘回归。【1】但最小二乘有自身的缺陷，该方法要求较高，例如许多观测数据很难满足全部假设条件。相比普通最小二乘法只能描述协变量对因变量条件均值变化的影响，分位数回

1.知识点简介最小二乘法（OrdinaryLeastSquares,OLS）是常见的估计模型参数的方法。早在19世纪，勒让德就认为按照“误差的平方和最小”这个规则估计出来的模型是最接近

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