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AR模型最新视觉报道_ar模型是什么意思(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

AR模型

SVAR模型：宏观经济分析的入门工具 𐟓ˆ 结构向量自回归模型（SVAR）是宏观经济分析中的重要工具，相较于动态随机一般均衡模型（DSGE），它更为简单，适合初学者。SVAR模型的主要区别和联系在于它与VAR模型的关系。 𐟓 图中展示了自己总结的SVAR模型笔记，主要包括SVAR模型的分析方法，如脉冲响应分析、预测误差方差分解、情景模拟和反事实分析。此外，还介绍了SVAR模型的识别方法，包括零约束、符号约束、叙事约束和工具变量识别等，这些都是当前研究的前沿。 𐟔 通过这些方法，我们可以更深入地了解SVAR模型在宏观经济分析中的应用。下一篇将分享SVAR模型的变形，如TVP-VAR和FAVAR等。再下一篇则计划介绍贝叶斯估计。希望这些内容能帮助大家更好地理解SVAR模型，并探索更多DSGE的知识。

如何高效备考计量经济学？考试季又要来了！你是不是也在为计量经济学头疼？别担心，我来给你支几招，帮你快速拿到卷面分。掌握基础内容 𐟓š 首先，你得确保自己掌握了最基础的线性回归、假设检验和结果解读。这是每个计量经济学考试的基础，无论是本科还是硕士，都绕不开这些内容。你可能需要用Gretl、Stata或者SPSS来跑回归，然后根据结果来解读。也有可能让你通过简单的数学计算来考核。总之，这一部分是重中之重。针对性复习 𐟎悦žœ你想拿更多的分，那就得根据你老师的侧重点来复习。每个老师的教学大纲和要求可能都不一样，你可以通过查看learning outcome、教学大纲或者过去的试卷来了解他们想考核什么。可能是验证无偏性、相关性，也可能是检验AR模型或MR模型。针对这些重点内容，花时间好好准备。利用过去的试卷 𐟓 四年的计量经济学考试经验告诉我，过去的试卷和今年的题型不会变化太大。你可以通过分析过去的试卷来预测今年可能会考什么。虽然每年的数据会不同，但总体题型和考核内容还是会有些相似之处。老师们似乎都喜欢在计算中加一些小技巧，所以多做多练是关键。总的来说，计量经济学虽然有点像数学老师，但只要你掌握了基础，了解了老师的侧重点，再结合过去的试卷来复习，相信你一定能顺利通过考试！加油！𐟒ꀀ

9步掌握ARMA，时间序列轻松！嘿，统计小白们！今天我们来聊聊如何用ARMA模型来分析时间序列数据。别担心，我会一步一步指导你，让你也能轻松上手。具体来说，我们需要经历以下9个步骤：绘制时间序列图 𐟓Š 首先，画出你的时间序列图，这样可以初步判断序列是否有明显的趋势或周期性。毕竟，了解数据的外观是很重要的。随机性检验 𐟎𒊦Ž夸‹来，通过LB test等随机性检验来判断序列是否为白噪声。只有当你拒绝原假设时，才说明序列不是白噪声，继续建模才有意义。平稳性检验 𐟚𖢀♂️ 用DF test或ADF test来检验序列是否平稳。如果拒绝原假设，说明序列非平稳，需要通过差分等手段使其平稳化。只有不拒绝原假设，序列平稳，才能继续建模。求自相关函数 𐟓ˆ 求出该平稳非白噪声序列的ACF和PACF，并绘制成图。这样可以帮助你更好地理解数据的性质。识别ARMA模型 𐟕𕯸‍♀️ 根据ACF或PACF图来识别ARMA模型。如果ACF拖尾PACF截尾，选择AR模型；如果ACF截尾PACF拖尾，选择MA模型；如果两者都拖尾，选择ARMA模型。估计参数 𐟧𜰨补ž‹中的未知参数值。这一步需要用到一些数学和统计知识，但不用担心，软件会自动帮你完成。检验模型有效性 𐟔 主要是对模型残差进行白噪声检验。希望你不拒绝原假设，这样说明残差序列为白噪声，模型对序列信息的提取是充分的。如果拟合模型不能通过检验，需要重新选择模型再拟合，随后再重复模型检验步骤。模型优化 𐟌Ÿ 如果模型通过检验，仍然可以拟合其它模型，充分考虑各种可能，建立多个拟合模型，从所有通过检验的拟合模型中选择最优模型（通过AIC，BIC等准则）。预测未来走势 𐟔œ€后，利用最优模型来预测序列的未来走势。这一步是最有趣的，因为你将能够看到你的模型如何预测未来的数据。好了，这就是ARMA模型的建模步骤。希望这篇指南能帮到你，让你在时间序列分析中不再迷茫。祝你建模顺利！𐟚€

𐟚€受控解码：超级对齐的全新视角𐟔 上个月，OPENAI和GOOGLE联手发表了一篇令人瞩目的论文，这让我意识到，这可能是深入理解当前热门话题——超级对齐概念的绝佳机会！𐟔𐟚€ 为了节省大家的时间，我为大家总结了这篇论文的主要内容：在大语言模型的解码过程中，模型会根据概率生成多个结果。过去，我们有两种方法来指导模型输出最符合我们需求的结果：使用强化学习方法，在模型输出更好的结果时给予“鼓励”（例如PPO）在用户端进行打分或排序这篇论文提出了一种新的概念——“受控解码”（CONTROLLED DECODING, CD），这是一种新型的强化学习方法，用于控制语言模型在自回归生成过程中的高回报结果。简单来说，通过训练一个独立的“评分器”（PRE-SCORER）来作为控制机构，引导大语言模型输出最符合人类需求的结果。评分器的训练采用KL-DIVERGENCE方法，并使用BELLAMN UPDATE进行。更具体的算法可以在论文中找到，感兴趣的朋友可以自行研究。 “受控解码”（CONTROLLED DECODING, CD）的优点在于：低成本地引导机器生成内容遵循诸如安全性和事实性等负责任的AI原则更大的灵活性，解决了之前两种策略（最佳整体答案和最佳TOKEN）之间的GAP 允许同时控制多个回报，有效解决多目标强化学习问题在实验结果方面：通过在REDDIT对话语料库上的实验，证明了CD在提高对话安全性和增加对话长度方面的有效性总体来说，受控解码通过在推理时作为附加的解决方案，提供了一种新的强化学习目标公式化方法，可以实现更高的回报结果，同时只需轻微偏离基础语言模型策略。这应该是ILYA提出的SUPERALIGNMENT概念的一种尝试。我们可以期待一下利用PRE-SCORER训练出来的语言模型会不会像ILYA说的那样“对人类充满的仁慈和爱”。

数学建模竞赛必备模型与算法详解嘿，大家好！距离数学建模国赛还有一个月的时间，很多同学都在抓紧时间准备。今天，我想和大家分享一些数学建模竞赛中常见的模型和算法，希望能帮到你们！预测与预报 𐟓ˆ 预测与预报在数学建模中占据着非常重要的地位。以下是一些常用的预测模型：灰色预测模型：这个模型特别适合数据样本点少的情况，尤其是当数据呈现指数或曲线形式时。通过极值点和稳定点来预测下一次稳定点和极值点出现的时间点。微分方程预测：虽然这个模型比较复杂，但它可以找到原始数据变化速度之间的关系，然后通过公式推导转化为原始数据的关系。不过，如果你的数学功底不是特别好，可能会有点吃力。马尔科夫预测：这个模型适用于序列之间没有信息传递的情况，数据与数据之间随机性强，相互不影响。时间序列预测：与马尔科夫链预测互补，至少有2个点需要信息的传递。AR模型、MA模型、ARMA模型、周期模型、季节模型等都属于这个范畴。小波分析预测：这个模型特别适合数据无规律、海量数据的情况。通过分离出周期数据和规律性数据来进行预测。神经网络预测：大量的数据不需要模型，只需要输入和输出，黑箱处理。建议作为检验的办法。混沌序列预测：这个模型比较难掌握，数学功底要求高。评价与决策 𐟎𛷤𘎥†𓧭–在数学建模中也是非常重要的部分。以下是一些常用的评价与决策模型：主成分分析：经常用，需要掌握。用于评价多个对象的水平并排序，指标间关联性很强。层次分析法（AHP）：经常用，需要掌握。用于做决策，比如去哪旅游，通过指标综合考虑做出决策。模糊综合评判：经常用，需要掌握。用于评价一个对象优良中差等层次评价，比如评价一个学校。投影寻踪综合评价法：揉合多种算法，比如遗传算法、最优化理论等。秩和比综合评价法：经常用，需要掌握。用于评价各个对象并排序，指标间关联性不强。数据包络（DEA）分析法：优化问题，对各省发展状况进行评判。方差分析、协方差分析等：方差分析用于看几类数据之间有无差异，差异性影响；协方差分析用于考虑一个因素对问题的影响，忽略其他因素。关联与因果 𐟔— 关联与因果在数学建模中也是不可或缺的部分。以下是一些常用的关联与因果模型：灰色关联分析方法：样本点的个数比较少时使用。 Sperman或Kendall等级相关分析：用于考虑多个因素对问题的影响。 Person相关：样本点的个数比较多时使用。 Copula相关：比较难，主要用于金融数学和概率数学。典型相关分析：用于问哪一个因变量与哪一个自变量关系比较紧密。结语 𐟓š 希望这些模型和算法能帮到你们，让你们在数学建模竞赛中取得好成绩！如果你们不知道怎么准备，没有思路，不妨看看这些内容，思路会打开很多。记住，先从模仿开始，先学走，再奔跑！加油！𐟒ꀀ

芯片设计AI新突破：领域自适应大模型 𐟓š 论文名称： ChipNeMo: 领域自适应大模型在芯片设计中的应用 𐟔 arxiv链接： 2311.00176 在这篇论文中，研究者探索了大型语言模型（LLMs）在工业芯片设计中的潜力。与直接使用现有的商业或开源LLMs不同，他们采用了以下领域自适应技术：自定义分词器、领域自适应连续预训练、带有领域特定指令的监督微调（SFT）以及领域适应的检索模型。 𐟔砨‡ꥮš义分词器：通过自定义分词器，研究者能够针对特定领域的术语和关键词进行优化，从而提高分词的效率。 𐟌 领域自适应连续预训练：使用特定领域的数据对基础模型进行进一步训练，使其更好地理解和生成特定领域的文本。 𐟛 ️ 监督微调：带有领域特定指令的监督微调可以使用特定领域的指令数据对基础模型进行微调，以适应特定领域的任务。 𐟔 领域自适应检索模型：通过使用特定领域的数据对检索模型进行微调，从而提高模型在特定领域的检索能力。 𐟔젥ꌨ𜰯𜚊研究者在芯片设计的三个应用上评估了这些方法：工程助手聊天机器人、EDA脚本生成以及错误摘要和分析。结果显示，这些领域适配技术使得LLM在三个评估应用上的性能显著优于通用基础模型，且在模型大小最高可减少5倍的情况下，获得在各种设计任务上相似或更好的性能。 𐟒ᠥˆ›新发现：一个有趣的发现是，通过结合领域适应和检索机制，即使是一个较小的13B模型也能在性能上赶超先进的LLaMA2 70B模型。通常来说，LLMs在生成工程或技术类回答时容易出错，产生不准确的信息。而RAG技术则有望解决这一问题，确保设计助手聊天机器人的实用性和准确性。 𐟌Ÿ 总结：这篇论文突显了在特定领域深入研究和应用微调模型及基于检索的方法的巨大潜力和重要性。

计量经济学：时间序列模型全解析 𐟓Š 时间序列定义时间序列是指按照时间顺序排列的一组数据。简单来说，就是同一指标在不同时间点的观测值。时间序列分析的目的是揭示这些数据背后的规律和趋势。 𐟔 白噪声与随机游走白噪声是一种没有模式或趋势的随机波动。而随机游走则是指时间序列中的每一个新值都是从前一个值随机生成的，没有固定的模式或趋势。 𐟓ˆ AR模型、MA模型、ARMA模型 AR模型（自回归模型）：通过将当前值与过去值的线性组合来预测未来值。 MA模型（移动平均模型）：通过将当前值与过去值的平均值来预测未来值。 ARMA模型（自回归移动平均模型）：结合了AR和MA模型的优点，适用于具有自相关性和移动平均性的时间序列。 𐟓Š 平稳性检验平稳性检验是时间序列分析中的重要步骤。通过检验时间序列的均值、方差和自协方差是否稳定，来判断该序列是否具有平稳性。 𐟔⠁RMA模型定阶 ARMA模型的定阶是指确定模型中的参数p和q的值。这通常通过观察自相关函数和偏自相关函数的图形来实现，选择合适的p和q值使得模型能够最好地拟合数据。 𐟓Š 单整、协整与协整检验单整：当时间序列经过差分后变得平稳时，称该序列为单整。协整：如果两个或多个非平稳时间序列的线性组合是平稳的，那么这些序列是协整的。协整检验：用于检验时间序列之间是否存在长期均衡关系。通过这些步骤，我们可以更好地理解和预测时间序列数据，为决策提供有力的支持。

宝马750：性价比之王的诞生今天要给大家介绍一辆性价比超高的豪车——宝马750！这辆车不仅价格比奥迪A6便宜，而且配置和质感都让人惊叹。拿到车的那一刻，我简直不敢相信自己的眼睛，脑海里只有三个字：性价比！首先，迈巴赫的AR模型虽然细节丰富，但毕竟是虚拟的。而宝马750和奥迪A6都是原厂的，750的价格甚至比A6还要便宜，真的是性价比之王！无论是分量还是漆面，都没有偷工减料。虽然细节上不如迈巴赫，但在这个价格区间，已经非常出色了。再说说奥迪A6，它的颜值和气质真的不输任何百万豪车，灯光效果更是让人点赞！最后，放上全家福的一角，感受一下这三台车的魅力吧～

环艺设计灵感与效率提升全攻略 𐟎蠧𕦄Ÿ网站： ✨ Pinterest - 探索无尽的设计灵感 ✨ Behance - 发现国际设计案例 ✨ 谷德设计网 - 中国建筑空间案例精选 ✨ MoooL - 全球景观设计风采 ✨ 拓者设计 - 中国室内设计案例 ✨ DINZ德国室内设计网 - 全球精品空间设计 ✨ ACS创意空间 - 新锐设计师作品 ✨ 如室 - 室内作品库 ✨ 大作网 - 国内版Pinterest ✨ S时刻设计网 - 空间设计案例 ✨ 站酷 - 中国设计师交流平台 ✨ ARCHINA - 工装室内作品案例 ✨ Bright.Bazaar - 欧洲个人设计师室内分享 ✨ House Beautiful - 著名室内设计杂志 𐟏— 模型网站： ✨ 3D溜溜网 - 模型库，贴图材质，3D光域网 ✨ 知末知 - 模型、材质贴图、CAD、插件 ✨ 建E网 - 模型，云渲染，VR全景，AI助手 ✨ 欧模网 - 贴图、材质、模型库 ✨ 3D Warehouse - 中国室内案例及图纸 ✨ Textures - 3D贴图素材及纹理 ✨ Ies Library - 照明设计，灯光下载 ✨ 3D侠 - 家装、公装、场景、户外 ✨ CG模型网 - 3d Max、maya、c4d模型 ✨ 3D学苑 - 模型、材质、光域网、插件、教程 ✨ 青模网 - 案例、模型、材质、后期、CAD ✨ 模大狮 - 展厅模型，展厅报价 ✨ U模型 - 展厅模型，贴图，落地图 𐟎蠨‰𒥽駽‘站： ✨ 中国色 - 传统色彩美学，故宫色彩 ✨ Coolors - 快速配色方案，创意无限 ✨ 日本传统色 - 原色、和色、洋色等大辞典 ✨ Adobe Color - 插画色彩，绝妙配色 ✨ Color Lovers - 世界色彩讨论平台，前沿调色板 ✨ Color Hex - 莫兰迪色系方案，高级感配色

Theia：视觉机器人学习的新里程碑 𐟓– 探索我们最新的研究成果Theia：为机器人学习打造的视觉基础模型。 𐟔 论文已发布在arxiv，模型和代码均已开源。 𐟚€ 通过集成多个视觉大模型，Theia展现了卓越的视觉表征能力，在CortexBench和真实机器人任务中实现了性能突破。 𐟒᠔heia将大模型压缩至ViT-Tiny Small和Base规模，在保持机器人任务性能的同时，显著降低了计算需求，非常适合算力有限的机器人系统。 𐟌 Theia还能输出大模型的表征，如SAM、DINOv2、Depth-Anything，适用于其他视觉任务并减少计算量。Demo已在hugging face展示。 𐟒– 欢迎点赞和关注我们的工作，感谢支持！

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