prong的魔法地下室

停更原因（事故救命） 很长一段时间没有更新，原因是我的移动硬盘挂了。由于当初买电脑预算有限，选择了500gb的版本肯定是不够的，因此我用硬盘盒+机械硬盘的方法DIY了移动硬盘。这样的组合虽然有性价比的优势，但是机械盘注定命途多舛，不能磕碰。果不其然，在三月初某一天我用兄弟的台式机渲染视频时，兄弟不小心磕碰到硬盘，随后就无法写入数据。打开硬件管理器发现磁盘占用是100%，但是速度为零，耳朵凑近一听就听到了呲呲声，初步判断应该是磁头出问题肯定得开盘了，随后就马上断电准备开盘恢复数据（大悲剧）。 这次硬盘故障导致面临几个大问题： 硬盘存了以前所有照片视频非常珍贵 硬盘存了平时学习资料，各种作业全在里面 硬盘也是存储我博客数据的地方，故障之后就没法更新博客 在淘宝上找到数据恢复的地方之后马上前往恢复数据。这家店铺老板很良心，将近2T的数据也只收了450（想到上次开盘1T就收五百块）。随后恰好看到固态价格大跳水，入手了爱国者P7000Z。这块硬盘好处是： 价格便宜。加上京东各种券最后510就拿下。 长江颗粒，性能也很棒。参数来看这块硬盘是一颗PCIE4.0满速盘，读写7000多（坑比G15 ...

前言 计量经济学对生活中的经济现象进行研究，试图找到现象的因果关系。正如我在[概况]所说，计量经济学的研究过程可以总结为下面这些步骤： 明确研究问题 写出要估计的回归方程式 选择适当的数据集 使用统计软件，用数据估计回归方程式 分析并解释结果 常用于计量经济学的软件有Eviews、Matlab、Stata等。由于我的科研训练涉及面板数据的分析，所以选用Stata作为研究的主力软件。本篇文章根据我的科研进度持续更新。 研究问题和主要思路 探索生育率和房价之间的关系。 数据选取和整理 为了探索生育率和房价之间的关系，我们选用2002至2021的各项有关数据： 被解释变量 生育率 解释变量 平均房价 控制变量 人均GDP 数据来源分为两部分： 2014年以前各项数据在《中国区域经济统计年鉴》中可以直接找到。 2014年以后从各省《XX省统计年鉴》中获取数据。 从各《统计年鉴》中获得的数据是截面数据，而且往往由于表格的设置，我们首先得到的是一个地区对应一个或几个变量，选取的变量需要进行整理，从而形成对应年份完整的截面数据。得到截面数据之后，需要转化为面板数据才能 ...

内容简介 线性代数是一门以向量、向量空间(线性空间)、线性方程组、线性变换为为研究对象的学科。 资料推荐 下面是我学习这门课程所用到的一些学习资料： 引用站外地址 线性代数极简入门 toconscience 最牛逼、最深入浅出、最具启发性的线代课程 引用站外地址 MIT Introduction to Linear Algebra Gilbert Strang 引用站外地址 Essence of Linear Algebra线性代数的本质 3Blue1Brown

目录 [toc] 模型的设定和估计 为什么用 多元线性回归 ？ 因为一元线性回归的结果很难建立因果关系 引例： income^=0.5+700∗schoolingyear\hat{income}=0.5+700*schoolingyearincome^=0.5+700∗schoolingyear 样本中可看出多一年教育年限收入就多700元，但我们不能简单得出 “增加一年教育年限，收入就可以提高700元” 的结论 多元回归 可以通过增加更多变量改善因果关系的建立 income^=0.5+700∗schoolingyear+500∗age\hat{income}=0.5+700*schoolingyear + 500*ageincome^=0.5+700∗schoolingyear+500∗age 这个式子说明，年龄一样的人，教育年限多一年，收入平均多700元。如果我们通过控制所有特征（保证单一变量），得出的系数就可以认为是 建立起了教育年限和收入的因果关系 当然，由于我们不可能控制所有变量，多元回归分析只能说是改善而不是完全解决一元回归存在的问题 多元估计的一般形式 y=β0+β ...

[toc] 计量经济学简介 简要介绍基本范畴 stata软件操作 线性回归模型 一元线性、多元线性 最小二乘法 线性回归模型基本假设 最小二乘法基本性质 统计推断和特殊应用 单系数检验、多系数检验 应用线性模型：虚拟变量 大样本性质 当样本量趋于无穷大，最小二乘量的性质 异方差和序列相关 放宽同方差假设、随机样本假设 内生性问题 解释变量和相关量被放宽后导致的后果 解决内生性问题 非线性回归模型 放宽线性假设 计量经济学简介 引例：选修经济学双学位真的能增加就业前景吗？ 导致就业前景增加的变量不唯一，难以确定。为了回答此问题，需要： 明确研究问题 写出要估计的回归方程式 选择适当的数据集 使用统计软件，用数据估计回归方程式 分析并解释结果 计量经济模型中的变量 从经济活动的形态上，可以分为 流量 存量 从变量的因果关系，可以分为 解释变量：是变动的原因，常被称为“自变量” (independent variable)，“回归元” （regressor） 被解释变量：研究的对象，是变动的结果，常被称为“应变量” (dependent vari ...

本文使用new Bing书写 知识体系 这门课程的知识体系可以分为两大部分，即概率论和数理统计。 概率论 研究随机现象的规律性的数学分支，主要包括以下几个方面的内容2： 概率论的基本概念 如事件、概率、条件概率、独立性等，以及一些常用的概率计算公式，如加法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式等。这部分内容是概率论的基础，是理解和运用概率论的前提。 P(A∣B)=P(B∣A)P(A)P(B)P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(B∣A)P(A)​ 随机变量及其概率分布 包括离散型随机变量和连续型随机变量的定义、分布函数、概率密度函数等概念，以及一些常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布、均匀分布等，以及它们的性质和应用场景。这部分内容是概率论的核心，是描述和分析随机现象的主要工具。 数字特征 包括随机变量的数学期望、方差、协方差、相关系数等数字特征，以及它们的性质和意义，以及如何利用它们描述随机变量的分布特征和相关性。这部分内容是概率论的重要内容，是对随机变量进行定量分析的基本方法。 大数定律与中心极限定理 如 ...

引用站外地址 LaTeX数学符号大全 [author] 在LaTeX\LaTeXLATE​X中可通过如下办法输入大括号，md文件同理 cases fY(x)={2233f_{Y}{(x)}= \begin{cases} 2& \text{2}\\ 3& \text{3} \end{cases} fY​(x)={23​23​ 使用cases，可以通过输入\text{}，书写每行公式的附加信息 aligned fY(x)={23f_{Y}{(x)}=\left\{ \begin{aligned} 2 \\ 3 \end{aligned} \right. fY​(x)={23​ align fY(x)={233f_{Y}{(x)}=\left\{ \begin{align} 2\\ 3\\ 3 \end{align} \righ ...

前言 本站采用了twikoo+vercel配置评论功能，在一众大佬的教程指引下完成了评论邮件提醒、回复邮件提醒功能。 评论系统配置 引用站外地址 Hexo + Butterfly 建站指南（四）Twikoo 评论系统 Nick Xu 引用站外地址 Twikoo评论系统配置教程（基于腾讯云开发） Heo 邮件回复功能 引用站外地址 部署Twikoo评论系统及其邮件推送(Vercel) Chak Aciano 这篇教程中邮件模板不太看得清，建议使用下文的模板 邮件模板 引用站外地址 ...

前言 本文主要基于两位大佬的教程，原文链接如下 https://anzhiy.cn/posts/e62b.html#添加-css https://anzhiy.cn/posts/sdxhu.html https://opeach.cn/posts/dab4.html 问题 按安知鱼大佬的原教程走，有可能遇到以下问题： 部分颜色、边框无法显示 致谢板块的打赏按钮无法使用 图片无法显示 helo模块显示异常 原因和解决办法 建议跟着HiPeach教程走，做出以下调整 部分颜色边框无法显示 我在HiPeach大佬的教程中找到了原因： 安知鱼在他的博客中引入了颜色css文件，如果没有引入过他的颜色css文件，颜色就无法正常显示。 解决方案是： 在themes\butterfly\source\css目录新建一个anzhiyu.css 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869 ...