我有一个8年来多家公司的面板数据集,我正在尝试使用具有行业特定效果的池化OLS,并使用‘`reghdfe’命令来控制类别变量(NAICS行业代码)。我打字
reghdfe DV IV control variables i.year, absorb(NAICS Industry Code)
这是命令的正确使用方式吗?在变量中使用i.year是正确的,还是应该将其添加到已吸收的变量中?
此外,我还使用了固定效果面板回归和控制来处理聚集的标准错误。我是否也必须在reghdfe中控制聚集的标准误差,或者仅在固定效果面板回归中进行控制就足够了?
我已经尝试了一段时间,在我的数据集的第一个观察值和199个观察值中的其余观察值之间进行回归。我使用了lapply函数,回归结果以列表的形式存储在环境中。我的目标是只获取p_values列表作为数据帧,并确定有多少观测值小于0.05。任何帮助都将不胜感激! ## Here are the code I am using right now.
myre1 <- apply(2:ncol(muscle), function(x) lm(muscle[,1] ~ muscle[,x], data = muscle))
myre2 <- lapply(muscle[,-1], functi
在C#编译器中发生了什么,从而导致以下不明确的调用编译错误?
同样的问题也适用于扩展方法,或者当TestClass是泛型的,并且使用实例而不是静态方法时。
我意识到解决这个问题相当容易(例如,在方法调用时将secondInstance转换为Test1 ),但我更好奇编译器为方法选择应用了什么逻辑。
我的假设是,编译器在方法检测中应用某种程度的特异性度量(如CSS)来确定最具体的匹配--这是否无效?
class Type1 { }
class Type2 : Type1 {}
class TestClass
{
public static void Do<T>(T some
我有一个包含来自truecar.com的汽车信息的CSV文件,我想用这些数据预测一辆汽车的价格,但我得到了一个错误。下面是回溯:
File "x\Python39\lib\site-packages\numpy\core\_asarray.py", line 102, in asarray
return array(a, dtype, copy=False, order=order)
ValueError: could not convert string to float: 'exterior_color'
代码:
import csv
from sklear
我想注册通用验证(流利-验证)与SimpleInjector.
以下是我迄今所做的尝试:
User.cs
public class User
{
public int Id { get; set; }
public string Email { get; set; }
public string FirstName { get; set; }
public string LastName { get; set; }
}
UserService.cs
public class UserService : IUserService
{
private
我正在处理一个问题,在这个问题上,我的目标特性是整数类型。即(n_clicks)。通常,如果我们想要预测分类目标特征,那么我们使用分类算法,另一方面,对于连续类型的目标特征,我们使用回归技术,其中我的输出将是-infinity到+无穷大。但是在我的例子中,如果我使用回归,那么我的输出将变成一个浮点值。这里的一种解决方案是将输出的浮点值转换为整数,或者使用pandas.round()对值进行舍入。
有没有其他方法可以预测输出变量为整数?
谢谢
更新:如建议使用POISSON回归,尝试下面的代码,但输出仍然是相同的。下面是代码片段:
import statsmodels.api as sm
x_t
这是我在这里的第一个问题,很高兴找到这个网站。
我的问题涉及到Delphi2009中的新泛型特性。基本上,我尝试为现有的散列映射实现编写一个通用包装器类。现有的实现存储(字符串,指针)对,因此在包装器类中,我必须在泛型参数类型T和指针类型之间进行转换,反之亦然。
type THashMap <T : class> = class
private
FHashList : THashList;
...
end;
我想了一个这样的造型(Value : T)
Value := (TObject (Ptr)) as T
但这不管用。编译器告诉我“运算符不适用于此操作数类型”。