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我试图估计一个带有arima误差的线性回归,但我的回归变量是高度共线性的,因此回归模型受到多重共线性的影响。由于我的最终目标是能够将单个回归系数解释为弹性,并将它们用于事前预测,因此我需要以某种方式解决多重共线性,以便能够信任回归变量的系数。我知道转换回归变量,例如。通过差分可能有助于减少多重共线性。我还了解到,auto.arima对xreg中定义的response变量和回归变量执行相同的差分(参见:Do we ne
Tensorflow服务在标题中返回错误消息,我不明白为什么。AddJsonBody(json_prep_converted);var res_mymodel = client_myclient.Execute(req_candle);"{ \"error\": \"Expects arg[0] to be float but string is provided\&quo