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置信区间的含义在线播放_置信区间的含义是什么(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

置信区间的含义

Frm二级备考攻略：一个月逆袭经验分享 ### 流动性风险：理解与计算并重 𐟒犊流动性风险在Frm二级考试中占据重要地位，计算题占比不小。你需要掌握一些关键的定量计算，比如流动性成本（在压力情况下要注意置信水平使用单尾）。根据银行的资产负债表计算流动性，以及利率敏感性缺口和久期缺口管理。这些计算虽然重要，但更重要的是理解其背后的含义。定性部分也不容忽视，包括流动性风险的分类、产生原因、应急融资计划以及司库部门的作用。这章总体难度一般，只要认真听课记笔记就能掌握。投资管理：时间紧任务重 ⏳ 投资管理是性价比极高的一章。由于时间紧迫，我通常在吃饭时或晚上睡前半小时听课，第二天再划重点。章节内容本身不难，只要听课就能理解，大部分内容只需记住公式。虽然时间紧张，但回报率高，不要放弃！热点：考前三天再冲刺 𐟚€ 热点部分在考前三天听一听就行，不要提前太久，否则容易忘记。热点包括气候风险、通胀和机器学习等。考试小贴士：高效备考 𐟓 记笔记：建议用笔记本记笔记，不要写在PPT上。第一遍听课时就开始记笔记，对应的专业词汇也要标注，以免考试时看不懂。边听课边做题：不及时做题很容易忘记知识点，推荐金程的百题和慧考智学的题库。总结错题：用电脑记录错题，打字比写字快很多。最后发现自己错的就是那几个知识点。真题回忆：百度的真题回忆很有用，考试前一定要看。拿一张纸在旁边，看一个回忆贴的知识点，写出对应的公式或易错点。模考：最迟考试前一周一定要模考，分配好时间，比如20道题要用多少时间。这样考试时才能不着急。先看问题再看题干：做题时先看问题，然后再看题干。比如操作风险里的三道防线，看到问题就知道大致选什么，前面的题干可以快速浏览。最后，祝大家都能顺利通过考试！好运传递！𐟍€

如何解读二阶结构方程模型的结果？𐟓Š 探索二阶结构方程模型的结果，我们可以从以下几个方面进行深入分析： 𐟔 参数估计值观察路径系数：路径系数揭示了变量之间的直接影响强度。在二阶结构方程模型中，我们特别关注一阶潜在变量与二阶潜在变量之间的路径系数，以及一阶潜在变量与观测变量之间的路径系数。较大的路径系数意味着更强的关联。评估显著性水平：通过检验参数估计值的显著性，我们可以确定变量之间的关系是否具有统计学意义。通常使用t值、p值或置信区间来判断。如果某个路径系数的p值小于预设的显著性水平（如0.05），则可以认为该路径在统计上是显著的，即变量之间存在真实的关系。 𐟓Š 模型拟合指标绝对拟合指标：卡方值（𒯼‰：理论上，卡方值越小表示模型与数据的拟合越好。但卡方值受样本量影响较大，因此通常结合其他指标综合判断。拟合优度指数（GFI）、调整拟合优度指数（AGFI）：取值在0到1之间，越接近1表示模型拟合越好。相对拟合指标：比较拟合指数（CFI）、非规范拟合指数（TLI）：一般认为这些指标大于0.9表示模型拟合较好。近似误差均方根（RMSEA）：通常小于0.08被认为是较好的拟合。 𐟌 潜在变量的解释二阶潜在变量的含义：理解二阶潜在变量所代表的综合概念。它通常是由多个一阶潜在变量共同构成的更高层次的构念。一阶潜在变量的贡献：分析各个一阶潜在变量对二阶潜在变量的贡献程度。可以通过路径系数的大小来判断哪些一阶潜在变量对二阶潜在变量的影响较大。通过这些步骤，我们可以全面理解二阶结构方程模型的结果，揭示变量之间的复杂关系。

SPSS二元Logistic回归分析详解在进行数据分析时，二元Logistic回归分析常用于探讨二分类因变量与自变量之间的关系。在进行正式的Logistic回归之前，建议先通过单变量分析（如卡方检验）来初步考察各自变量与因变量之间的关系，以便筛选出那些对因变量无显著影响的自变量。 𐟔 具体操作步骤如下： 1️⃣ 打开SPSS，选择“分析”菜单，然后点击“回归”，再选择“二元Logistic”。 2️⃣ 将因变量和自变量分别放入相应的选项框中。 3️⃣ 点击“分类”，将左侧的协变量移至右侧的协变量分类中。在参考分类右侧选择“First”（表示将协变量中分配的最低值作为参考）。 4️⃣ 在“选项”设置中，选择“霍斯默-莱梅肖拟合优度”和“Exp(B)的置信区间”。 𐟓Š Logistic回归结果主要关注以下三个部分：模型系数的Omnibus检验：该部分输出了Logistic回归模型中所有参数是否均为0的似然比检验结果。P<0.05表示模型中至少有一个变量的OR值有统计学意义，即模型总体有意义。霍斯默-莱梅肖拟合优度：当P值不小于检验水准时（即P>0.05），认为当前数据中的信息已经被充分提取，模型拟合优度较高。方程中的变量：表格中列出了最终筛选进入模型的变量和其参数。Sig.一列表示相应变量在模型中的P值，Exp (B)和95% CI for EXP (B)表示相应变量的OR值和其95%可信区间。 𐟍𕠤𞋥悯𜌥﹤𚎥𚭦ˆ员是否有饮茶习惯这个二分类变量，OR值的含义为：相对于赋值较低的研究对象，赋值较高的研究对象有购买意愿的概率是0.296倍。对于多分类变量个人平均月收入，设置中以“0”组作为参照，则得到的结果是“1”组、“2”、“3”、“4”组分别对应于“0”组的OR值。设置过哑变量的多分类变量是同进同出的，即只要有一组相对于参照组的OR值有统计学意义，则该变量的全部分组均纳入模型。个人平均月收入变量的第一行没有OR值，其P值代表该变量总体检验的差异有统计学意义。 𐟒᠃onstant为截距，一般没有实际意义。 𐟓 撰写结论时，可以参考以下示例：本研究发现，Logistic回归模型中，没有饮茶习惯相对于有饮茶习惯，购买新式茶的概率增加（OR=0.296, 95% CI: 0.167-0.524）。

【GMF精析】从500年的R-G趋势看发达经济体主权债务可持续性 1、近年来，关于全球主权债务可持续问题的讨论非常火热。背后有两派观点：一派认为发达经济体主权债长期看不存在违约风险。理由是多数国家的无风险利率r已经低于名义经济增速g。由于r是主权债的折现率（增速），而g是一国税收的增速，因此rg并持续，那么一国主权债规模是存在上限的，为“当期税收/（r-g）”（类似于股权估值）。这时各国不断增长的主权债务就无法永续滚动下去，将面临偿付问题。这也是IMF、CBO乃至Jerome Powell近期反复提示市场的（Powell：债务可持续但债务路径不可持续）。 2、可以看出，两派争论的重要交锋点在于，发达经济体的无风险利率r与名义经济增速g之间之差，r-g，到底会不会长期处于负半轴。 3、这个问题并不容易回答，因为这里的r和g都是长期均衡概念。由于我们只能观察到短期高波动的r和g，因此要想提取出具有较强统计学含义的结论，就需要较长的历史时间序列。在本周NBER WP中，Rogoff和Schmelzing的工作论文“R-G BEFORE AND AFTER THE GREAT WARS 1507-2023”就通过构造1500年以来的美、英、德、法的r-g序列，尝试回答了这一问题。 4、具体而言，文章基于经济史领域的大量研究，复刻了法国1331年以来、德国和英国1501年以来、美国1801年以来的10年期国债利率与名义GDP增速之差（r-g）的序列，并加权得到了全球在过去500年间的“r-g趋势”（图1）。其目的是回答两个问题问题1：r-g长期看是持续下降的吗？即过去几十年的r-g下降是否具有持续性？问题2：r-g是否出现过阶段性回升？背后是什么原因？ 5、发现1：从500年的长周期看，r-g在99%置信区间上具有趋势平稳性(trend stationary，图2），即便没有时间趋势项仍然如此。这意味着长周期来看，r-g呈现一定的均值回归特征，不必然会长期下降。 6、发现2：在过去500年的r-g的长期趋势中，有两个阶段出现过改变趋势的断点。 1）一个阶段是1564-1729年，这一期间r-g一度回升，背后是战乱期间财政支出快速上升推升主权违约风险。 1500年代伴随大航海时代带动全球贸易，欧洲经济增长逐步加快，带动r-g下降，但1564年前后法国在意大利战争中战败后，英国在法国和爱尔兰战争中战败，欧洲进入动荡时期，主权债务风险上升推动r-g重回上升通道。1620年代欧洲爆发了最惨烈的“三十年战争”，德国、英国等财政遭受重创，r-g继续上升。1665年后，r-g重回下降通道，并一直持续至20世纪。 2）另一个阶段是1907-1930年，这之后r-g一度回升，背后是经济增速下降而政府开支上升。在1930年之前，全球的r-g仍然总体上下降且跌至0下方，背后一个原因是金融抑制——多数国家都采取了利率管制措施。但30年代后，除了德国外各国r-g基本都掉头回升。这并不能完全归因于金融管制的取消，主要原因作者们认为有两个：一个是1930年后全球的经济增速自工业革命后首次开始下降（图3），这压低了g；另一个是30年代后各国开始发展福利经济，非国防、非利息的政府开支（大多为各种社保）占GDP比例开始迅速增加（图4），高政府债务率推升了r。 7、总结，长期看r-g并非持续下降，而是出现过多次阶段性回升，背后往往伴有大幅财政扩张（战乱、福利经济）和经济增速的下降。这意味着，认为“发达经济体r-g将长期为负，因此主权债永远可持续”的观点，可能是存疑的。

GPT-4在心理学实验中的表现如何？最近有不少人探讨GPT-4在心理学实验中的潜力，尤其是用它来替代人类受试者。这篇文章就做了个挺有意思的尝试，直接用了5个优秀社科期刊上的154个实验设计，增加了研究的scope和透明度。实验设计 𐟧ꊊ研究者们主要关注基于文本的情景研究，设计了四个关键部分的提示词：上下文和角色、情景描述、变量测量和响应格式。在预测试阶段，他们对这些提示词进行了测试，确保它们的有效性。实验过程 𐟖寸接下来，研究者们用GPT-4为整个实验样本生成了响应。为了复制原始研究，他们使用了比原始研究大1.5倍的样本量，这有点让人不理解，因为增加样本量可能会导致显著性增加，造成假阳性的结果。不过，他们严格遵循了原始研究中使用的分析方法和工具。研究结果 𐟓Š 统计能力：GPT-4显示了很高的统计检验力，平均为98.79%。复制成功率：在原始研究中，76.0%的主要效应和47.0%的交互效应成功复制，表明GPT-4能够一致地再现原始研究中观察到的效应的方向和统计显著性。效应大小分析：GPT-4复制的效应大小平均比原始研究报告的效应大小大1.43倍。只有19.44%的复制置信区间包含了原始效应大小，而51.50%的原始效应大小低于复制置信区间的下限。研究讨论 𐟤” LLMs在心理学研究中的潜力和局限性：虽然LLMs在模拟人类反应方面表现出了高复制率，但它们在估计真实效应大小时可能不准确，有可能导致假阳性结果。此外，在涉及社会敏感话题的研究中，如种族、道德判断等，LLMs的复制成功率较低，这可能归因于LLMs对齐的结果。 LLMs可以作为心理学研究中的强大工具，用于初步假设测试、实验设计改进以及探索心理理论的更广泛含义。然而，这些模型的潜力伴随着显著的警告，在解释AI驱动的结果时需要谨慎。总的来说，GPT-4在心理学实验中的表现还是挺令人惊喜的，但也有不少需要注意的地方。希望这些研究能为未来的心理学研究提供一些新的思路和方法吧！

如何科学阅读SCI论文：避免盲目和有目的嘿，想写好SCI论文？那你得先学会怎么科学地阅读论文。很多人一拿到论文就从头到尾读，结果读完了一头雾水，根本不知道这篇论文在讲什么。今天我就来分享一些小技巧，帮你避免这种盲目阅读。别先读摘要，从导言部分入手 𐟓– 很多人一拿到论文就直奔摘要，觉得看看结果就行了。其实，这种做法大错特错。摘要只是论文的简短介绍，里面可能包含了作者对结果的解读，一不小心你就可能被先入为主的观念影响了。所以，建议从导言部分开始读，了解研究背景和目的。找出大问题 𐟤” 所谓的“大问题”，不是指“这篇论文讲了什么”，而是“这个领域正在试图解决什么问题”。搞清楚这个问题，你就能理解为什么要进行这项研究。记得仔细寻找证据，分辨哪些文章是有导向性的。以不超过5句话总结背景 𐟓 为了解决这个“大问题”，这个领域已经做了哪些努力？之前的工作有什么局限？作者认为下一步需要做什么？你得先能够简洁地解释为什么要进行这项研究，才能理解它。所以，用不超过5句话总结一下背景。找出具体问题 𐟔 作者在研究中究竟想回答什么问题？这些问题可能有一个，也可能有多个。把它们写下来。如果是那种验证一个或者多个零假设的研究，把零假设辨别出来。弄清解决手段 𐟛 ️ 为了回答这些具体的问题，作者是怎么做的？仔细阅读方法部分，为每一个实验画出一个图表，包含所有让你全面理解研究工作所需的信息。阅读结果部分 𐟓Š 写下一段或几段话，总结每个实验、每幅图解和每张表格的结果。先不要解读结果的意义，写下结果是什么就好。你往往会发现，结果被总结在图解和表格之中了，用心注意它们。你可能还需要查阅在线的补充信息才能发现部分结果。另外，还要注意：“显着”和“不显着”在统计学上具有精确的含义。图表中有没有误差线？对一些类型的研究来说，没有标明置信区间可是个大漏洞。样本大小也很重要，研究对象有10个人，还是10000个人？对一些研究目标而言，10个样本足矣，但对大多数研究来说，样本多多益善。确定实验结果是否回答了特定问题 𐟤𗢀♂️ 你认为这些结果说明了什么？在想清楚这个问题之前不要继续。就算你被作者的解读改变了想法也不要紧——事实上，如果你还是这种分析型阅读的新手，出现这种情况往往在所难免——但在阅读其他人的解读之前，先形成自己的解读，确实是一个非常好的习惯。希望这些小技巧能帮到你，让你在阅读SCI论文时更加有条不紊！

《#LLM##量化#效果评估：50万次实测后的发现》尽管量化已成为大模型性能优化的常规技术手段，但由于很难评估模型量化的实际效果，依然有人质疑量化模型的准确度与生成质量。对此，基于Llama 3.1系列模型，AI模型优化与加速推理服务商Neural Magic进行了超五十万次的实测，以对比模型量化与原始模型的效果。以下是他们评估后中的要点： 1.设计了一套覆盖广泛推理场景的评估体系，确保从结构化任务到实际应用的全面分析，包括学术基准测试、真实场景基准测试、文本相似度评估。 2.学术基准测试结果：在OpenLLM Leaderboard v1测试中，所有量化方案——无论模型大小——都恢复了未量化基准平均得分的99%以上的分数；在OpenLLM Leaderboard v2测试中，量化模型的平均得分接近99%的基准平均得分，所有模型的恢复率至少达到96%。 3.真实世界基准测试结果：在Arena-Hard测试中，所有模型尺寸和量化方案的95%置信区间存在重叠，说明量化对准确率的影响极小；量化模型在HumanEval和HumanEval+上均表现出色，8-bit模型实现了99.9%的准确率恢复，4-bit模型则达到了98.9%。 4.文本相似度评估结果：较大的量化模型（70B和405B）与全精度模型保持了较高的文本相似度，ROUGE-1和ROUGE-L得分显示其在词汇选择和结构方面保留程度良好。BERTScore和STS进一步证实，即使量化引入了细微的词元变化，但整体含义仍保持一致。 5.与全精度模型相比，量化模型保持了令人印象深刻的准确性和高质量。量化在成本、能源和性能方面提供了巨大的优势，同时又不会牺牲模型的完整性。人工智能[超话] ChatGPT[超话] #LLM# #SiliconCloud# 生成式AI[超话] #AI# LLM大语言模型[超话] #大语言模型#

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