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偏最小二乘法权威发布_偏最小二乘法结构方程模型(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-26

偏最小二乘法

Logistic回归共线？5招解决！在进行logistic回归分析时，如果发现存在多重共线性问题，例如某个自变量对因变量Y的影响方向不符合逻辑，无法解释，该如何处理呢？以下是几种常用的方法：逐步回归分析 𐟓ˆ 逐步回归是一种逐步筛选变量的方法。通过逐步回归，我们可以讨论结果是否在专业和逻辑上符合，并检查是否有重要的自变量被模型错误地筛选掉。增加样本量 𐟓Š 增加样本量也是一种解决方法。虽然有时样本量是固定的，但有时可以通过增加样本量来减少共线性的影响。然而，这可能并不总是可行，因为有些研究对象的数量是固定的。主成分降维 𐟌 主成分降维是一种常用的方法。通过提取自变量的主成分，可以有效解决共线性问题。然后，我们可以用提取后的新维度继续进行logistic回归。其他降维方法 𐟌Ÿ 除了主成分降维，还有其他类似的降维方法，如偏最小二乘法logistic回归。这些方法也有助于解决共线性问题。删减自变量 ✂️ 如果某些自变量对因变量的影响不符合逻辑，可以从专业角度或业务层面考虑删除这些自变量。然而，这通常是一个主观的过程，因为大多数自变量都是经过精心选择的。通过以上几种方法，可以有效处理logistic回归中的多重共线性问题，确保分析结果的准确性和可靠性。

Stata实战：全流程解析 ### 一、数据预处理 𐟓‚ 导入国泰安数据库文件导入Wind数据库文件二、数据处理 𐟔犥–年份删除数据中的样本生成新的变量给变量添加标签生成行业、年度虚拟变量基本数据匹配 Winsor处理剔除异常值和缺失值回归结果输出三、描述性统计 𐟓Š 描述性统计绘制直方图计算分位数生成散点图四、相关性分析 𐟓ˆ 计算相关系数矩阵绘制相关图生成相关性矩阵计算偏相关系数五、实证检验 𐟔슥•变量分析曼小二乘法面板数据模型分位数回归 Logit模型 Tobit模型 Probit模型系统GMM 双重差分模型豪斯曼检验六、内生性问题解决方法 𐟔犐SM（倾向得分匹配）滞后期模型工具变量两阶段最小二乘 Heckman两阶段模型七、调节效应检验：机制分析 𐟔 调节效应检验中介效应检验：路径分析（三种方法）八、中介效应检验：路径分析 𐟛䯸

红烧肉香气秘籍：科学揭晓独特风味 2024年7月，江南大学张晓鸣教授团队在国际食品顶级期刊《Food Chemistry》（Q1，IF2023=8.5）上发表了一篇题为“Characteristic volatile compounds contributed to aroma of braised pork and their precursor sources”的研究论文。该研究通过气相色谱-质谱-嗅闻法（GC-MS-O）、气味活性值以及香气重组和缺失实验，深入解析了传统红烧肉的特征香气化合物。通过GC-MS检测，共发现了56种挥发性化合物。分子感官科学试验进一步表明，己醛、辛醛、壬醛、(E)-2-辛烯醛、2,3-辛二酮、1-辛烯-3-醇、2-戊基呋喃、甲硫醇和二甲基三硫醚是红烧肉的特征香气化合物。偏最小二乘法回归（PLSR）分析结果显示，己醛、庚醛、2-戊基呋喃、壬醛、(E)-2-辛烯醛对脂肪味有显著贡献；甲硫醇、二甲基二硫化物、二甲基三硫化物、辛醛对肉香味有显著贡献；3-羟基-2-丁酮、2-糠醛对酱香味有显著贡献；而2,3-辛二酮、1-辛烯-3-醇对甜香味和焦糖味有显著贡献。通过构建模型试验，发现瘦肉比皮下脂肪产生更多的醛类、醇类、酮类和含硫化合物。调味料（蔗糖、料酒和酱油）一方面会促进L-乳酸乙酯、2-乙酰呋喃、2-糠醛、5-甲基-2-糠醛、2-甲基吡嗪和2-乙酰吡咯的形成，另一方面降低了脂质氧化产物的含量，从而赋予了中国传统红烧肉的特有香气。

𐟧 𐟒᤺𚥷妙𚨃𝥯𜨮𚥭椹指南 𐟓š 想要深入了解人工智能？这里有一份学习指南，带你探索人工智能的奥秘！ 𐟔 微积分与优化：这是人工智能建模和优化的基础。从导数到积分，再到偏导数和梯度，你将学会如何利用这些数学工具来优化模型。推荐资源包括Coursera、3Blue1Brown(YouTube)和Khan Academy。 𐟓– 线性代数：作为机器学习算法的基础，你将学习向量、矩阵及其运算，还有线性变换和特征值等高级概念。推荐教材有《Elementary Linear Algebra》和《Linear Algebra and Its Applications》。 𐟎𒠦悧Ž‡与统计：数据分析和模型评价的关键技能。你将探索概率分布、统计推断，以及贝叶斯定理等。推荐资源包括StatQuest(YouTube)、Khan Academy和Coursera。 𐟓ˆ 高级主题：线性回归、逻辑回归、决策树等高级主题将带你进入人工智能的更深处。你将学习如何进行回归分析、最小二乘法，以及如何拟合模型和决策树等。 𐟒ᠩ€š过这份学习指南，你将掌握人工智能的核心数学基础，为深入学习人工智能做好准备！快来开始你的学习之旅吧！

EViews数据分析全攻略，轻松上手！ 𐟓Š 描述性统计分析探索变量的基本统计特征，如均值、中位数和方差。路径：View > Descriptive Statistics & Tests。 𐟓ˆ 回归分析使用普通最小二乘法（OLS）估计线性模型，例如 y = c + x1 + x2。路径：Open > Equation 输入模型公式。 𐟓Š 时间序列分析单位根检验：测试序列的平稳性（ADF）。 ACF/PACF：查看序列的自相关和偏自相关特性。路径：View > Unit Root Test 或 View > Correlogram。 𐟓ˆ 面板数据分析固定效应与随机效应模型。使用 Hausman 检验选择模型。路径：Estimate Equation > 设置Panel Options。 𐟓Š 协整分析检测变量间的长期均衡关系。常用方法：Engle-Granger 或 Johansen 检验。路径：View > Cointegration Test。 𐟓ˆ 波动率分析 ARCH/GARCH模型：分析序列波动性。路径：Estimate Equation > 选择 ARCH。 𐟓Š 因果检验检测变量之间的Granger因果关系。路径：View > Granger Causality。 𐟓ˆ 预测分析基于模型生成未来趋势预测。路径：模型估计后选择 Forecast。 𐟓Š 非线性模型 Logit/Probit模型：处理二分类问题。路径：Estimate Equation > 选择 Binary 类型。 𐟓ˆ 高级模型 VAR模型：分析多变量动态关系。脉冲响应函数（IRF）：评估系统对冲击的反应。路径：Estimate Equation > VAR 类型。

云南大学数学分析考研大纲详解对于准备考研的同学们来说，考研大纲是备考路上的指路明灯。有了大纲，大家就能更明确自己的复习方向，避免走弯路。为了帮助大家更好地了解云南大学的数学分析考研大纲，我们整理了以下内容，供大家参考。微分学的基本定理及其应用 𐟓– 微分中值定理泰勒公式函数的升降、凸性与极值平面曲线的曲率待定型方程的近似解不定积分 𐟧𘍥篥ˆ†的概念及运算法则不定积分的计算定积分 𐟓 定积分概念定积分存在条件定积分的性质定积分计算定积分的应用和近似计算 𐟌 平面图形面积曲线的弧长体积旋转曲面的面积质心平均值、功数项级数 𐟔⊤𘊦ž限与下极限级数的收敛性及基本性质正项级数任意项级数绝对收敛级和条件收敛级数的性质无穷乘积反常积分 𐟚늦— 穷限的反常积分无界函数的反常积分函数项级数、幂级数 𐟓ˆ 函数项级数的一致收敛性幂级数逼近定理 Fourier级数和Fourier变换 𐟌Š Fourier级数 Fourier变换多元函数的极限与连续 𐟌 平面点集多元函数的极限和连续性偏导数和全微分 𐟔 偏导数和全微分的计算求复合函数偏导数的链式法则由方程（组）所确定的函数的求导法空间曲线的切线与法平面曲面的切平面与法线方向导数和梯度泰勒公式极值和条件极值 𐟏† 极值最小二乘法条件极值隐函数存在定理、函数相关 𐟔— 隐函数存在定理函数行列式的性质函数相关含参变量积分 𐟌€ 含参变量的积分的定义含参变量的积分的分析性质：连续性定理、积分次序交换定理与积分号下求导定理含参变量的积分的计算含参变量的反常积分 𐟚능‚变量的反常积分的一致收敛的定义及判别法：Cauchy收敛原理、Weierstrass判别法、Abel判别法、Dirichlet判别法一致收敛积分的分析性质：连续性定理、积分次序交换定理与积分号下求导定理 Beta函数和Gamma函数积分的定义和性质 𐟓 二重、三重积分、第一类曲线、第一类曲面积分的概念积分的性质重积分的计算及应用 𐟏ž️ 二重积分的计算三重积分的计算积分在物理上的应用反常重积分曲线积分和曲面积分的计算 𐟌 第一类曲线积分的计算第一类曲面积分的计算第二类曲线积分第二类曲面积分各种积分间的联系和场论初步 𐟌 各种积分间的联系格林(Green)公式高斯(Gauss)公式斯托克司(Stokes)公式曲线积分和路径的无关性场论初步希望这些信息能帮助大家更好地备考，祝大家考研顺利！𐟓–✨

𐟓–结构方程模型全解析✨ 𐟔 探索结构方程模型结构方程模型（SEM）是一种多变量统计方法，旨在建立、估计和检验因果关系。它融合了因素分析与路径分析，揭示显性、潜在及干扰变量间的复杂关系。 𐟓Œ 实际应用在社科、经济、市场研究等领域，处理多因多果或不可直接观测的变量时，结构方程模型大放异彩。 𐟓š 模型构成结构方程模型包括测量模型与结构模型。测量模型描述观察变量与潜在变量的关系，而结构模型则揭示潜在变量间的因果联系。 𐟒𛠥ˆ†析工具 AMOS和Mplus软件常用于传统共变量结构方程模型分析，而偏最小二乘结构方程模型则通过SmartPLS软件实现。 𐟓š 学习资源小破站、小红薯等平台有丰富的SEM教程，助你轻松上手。 𐟓– 推荐书籍《结构方程模型—AMOS的操作与应用》及《统计分析入门与应用SPSS中文版+SmartPLS 4(PLS-SEM)》分别适合CB-SEM和PLS-SEM的学习。

PSM中1:1匹配与1:m匹配的区别 𐟔”PSM（倾向性评分匹配）和OLS（最小二乘法）都是回归分析的方法。OLS是对所有样本进行回归，而PSM则是选择相似的样本进行回归。可以理解为OLS对每个样本赋予相同的权重进行回归，而PSM则是根据匹配程度赋予不同的权重进行回归。 𐟔𛥜襮ž证分析中，PSM有两种主要的设计选择：1:1匹配和1:m匹配。 ▶️1:1匹配（不可重复匹配）：这种方法使得每个控制组只能匹配一次，即使该控制组是多个处理组的最佳匹配。这会导致匹配质量降低和样本变小。尽管如此，1:1匹配的优点是样本偏差较小。 ▶️1:m匹配（重复匹配）：这种方法可以有效避免1:1匹配的缺点，但在估计处理效应时，需要进行加权和调整标准误，以反映匹配次数的影响。 𐟔𛥜褼š计研究中，1:1匹配是常见的方法。然而，在存在多个合理匹配样本的情况下，1:m方法更为适用。此外，当控制组样本量较大时，也可以使用1:m匹配。上述回答仅供参考，欢迎大家指正和补充！

北京航空航天大学MEM提前面试全攻略 ✨一、学院概况 𐟎ˆ北京航空航天大学经济管理学院成立于1956年，是理工科大学中成立最早、省部级重点实验室最多的经济管理类院系之一。学院是国家“211工程”、“985工程”和“双一流”建设的重点单位，也是北京高校高精尖创新中心的建设单位。 𐟎ˆ学院实行开放的办学战略，积极推进全方位、多层次的国际交流与合作。学院与加拿大约克大学等20余所著名大学和研究机构建立了合作关系，在学生互换、科研合作、师资交流等领域开展了广泛的国际交流与合作。2014年获批北京市国际科技合作基地，2019年获批北航国际合作示范学院。学院已成功主办十五届工业管理国际学术会议、北航经商国际论坛、北航国际青年学者唯实论坛、国际计算机与工业工程大会、偏最小二乘及相关方法国际会议、价值工程与价值管理国际会议、计算交通科学国际研讨会、SPS案例研究方法研讨会等大型国际会议及国际论坛。 ✨二、提面批次 ✨三、形式与内容【考核形式】：现场考核，采用个人面试形式【考核内容】：语言表达能力、沟通协调、现场应变等综合能力，以及专业知识背景与本专业对口情况、工作业绩等。【注意】：夏令营综合考核无英语测试，英语测试在2025年3月下旬左右复试时进行。 ✨四、历年真题 1、自我介绍 2、你了解北航MEM吗？ 3、你选择项目管理方向，什么是项目管理？ 4、谈谈你的职业发展规划。 5、为什么考MEM？ 6、谈谈大数据和人工智能在金融领域的应用。 7、你公司的性质是什么？ 8、谈谈每次离职的原因。 9、你是否是因为技术瓶颈才考虑通过MEM往管理方面转岗？ 10、重点介绍下你目前的工作内容。 11、在xx项目中，你起到的作用是什么？ 12、你的工作与报考的项目有什么关系？ 13、你目前对管理有什么认识？ 14、你如何看待碧桂园等豆腐渣工程？ 15、你对工厂的标准化作业有哪些贡献？ 𐟒ﰟ’ﰟ’M提前面试资料 𐟓–【MEM提前面试】- 高频200问 𐟓–【MEM提前面试】- 灵魂50问 𐟓–【MEM提前面试】- 项目管理常识 𐟓–【MEM提前面试】- 一张图教你搞定MEM

毕业论文神器！Stata代码大放送 𐟌Ÿ 经过70小时精心打磨，每段代码都配有详细注释，让你的毕业论文写作变得轻松愉快！以下是使用Stata进行数据分析和模型构建的详细步骤： 1️⃣ 数据导入与处理将本地Excel文件导入Stata中。进行基本数据处理，包括取年份、剔除样本、生成新变量、添加变量标签、生成行业和年度虚拟变量、基本数据匹配、Winsor处理、剔除异常值和缺失值等。 2️⃣ 描述性统计与相关性分析导出描述性统计结果。进行相关性分析，包括多重共线性检验。 3️⃣ 实证模型分步分析 OLS回归、分组回归、面板数据回归等。单变量分析、最小二乘法、分位数回归。 Logit、Tobit、Probit模型、系统GMM、双重差分模型（DID）、豪斯曼检验、时间/个体/行业固定效应检验等。 4️⃣ 内生性检验与调节效应分析内生性检验方法包括工具变量、滞后期等。 PSM模型（近邻匹配、核匹配、半径匹配等）、滞后期模型、Heckman两阶段、工具变量两阶段最小二乘。调节效应和机制分析相关代码。中介效应分析，包括回归模型三阶段法、Sobel-Goodman检验及Bootstrap检验。 5️⃣ 高级模型与检验面板协整、面板误差修正模型、面板二元离散选择模型（logit、Probit模型）。合成控制法（SCM）、处理效应安慰剂检验、面板随机前沿模型、自相关、截面相关、方差检验。变截距模型回归操作、变截距模型设定检验。三重差分法、双重差分法、倾向得分匹配、偏差校正匹配估计、双重差分倾向得分匹配、处理效应模型、精确断点回归、模糊断点回归。 6️⃣ 其他功能与操作随机抽样、数据输入基本操作、Stata结果输出。变截距模型回归操作、变截距模型设定检验。面板单位根检验操作、面板协整检验操作、面板误差修正模型操作。面板二元离散选择模型。 𐟓 每一部分都提供了详细的代码和注释，帮助你轻松掌握Stata的各种功能，为你的毕业论文提供强有力的支持！

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