学习数学建模之优化类—-蒙特卡洛迭代法(自学)+多元线性回归模型(STATA学习应用)+自己听论文排版的课程2022-01-28

STATA软件学习

问题一:MeanStd.Dev.什么意思

Std.Err.为标准误,Std.Dev.为标准差

标准误描述的是样本平均数的离散程度,是平均数的标准差;标准误越小,说明样本均数估计总体的可靠性越高,其常常用来估计总体均数置信区间。

标准差描述一组变量的离散程度,是总体标准差的估计。标准差越小,说明变量围绕均数分布越紧密,均数的代表性越高。标准差常常用来估计各题值范围

问题二:为什么商品名称、奶源产地对应的Obs为0

因为他们不是“绝对的变量”,如下:

用Excel做的三线表

Stata对于段位可以生成虚拟变量 tab 段位,gen(级别)

蒙特卡罗方法—-“我去,这也能行”

 工作原理:不断抽样,逐渐逼近

引例:π的求法

概率=圆/正方形,PI=概率*4,需要随机打点,所以需要引入random.

附录:

Stata在人大十八讲的PDF里学习

文章知识点与官方知识档案匹配,可进一步学习相关知识算法技能树首页概览33845 人正在系统学习中

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