当前位置：网站首页 » 话题 » 内容详情

异方差最新娱乐体验_异方差是指(2024年11月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-11-30

异方差

双重差分模型研究笔记：从理论到实践 𐟓š ### 书籍阅读 𐟓– 《计量经济学导论》伍德里奇第三章及其附录第七章例子7.2 第十四章《基本无害的计量经济学》第二章文献阅读 𐟓„ 《征管独立性与税收收入增长——来自国税局长异地交流的证据》(财贸经济) 《中国农村税费改革的政策效果:基于双重差分模型的估计》(经济研究) 估计方法与策略 𐟧𜰨–𙦳•：针对因变量类型/数据结构估计策略：针对自变量/研究目的 OLS属于估计方法，DID、PSM、RD、IV、FE这些均属于估计策略，属于线性回归（帮助我们识别因果关系）线性回归与匹配过程 𐟔„ 线性回归就是一个匹配的过程，PSM是基于可观测变量的，熵（样本总量）不变，那么PSM只是提高了我们估计的效率多重共线性和异方差 𐟓‰ 在实际研究中不用管多重共线性和异方差（因为他们不会影响无偏性）豪斯曼检验 𐟏… 对于选择固定效应模型还是随机效应模型而做的豪斯曼检验不用做，因为现实生活中随机效应模型中的要求基本不可能满足，没有意义遗漏变量 𐟌 遗漏变量有很多，在双重差分中，遗漏变量需要控制的情况：遗漏变量X与被解释变量有关，遗漏变量不需要控制，但遗漏变量与被解释变量也与treat有关就需要控制（比如：长护理保险政策的实施对生育意愿的影响，经济发展水平作为遗漏变量应该放进去，因为经济发展水平也影响该地区长期护理保险政策的实施）田野实验 𐟌𞊥﹧”𐩇Ž实验有了更深的认识：田野实验指对现实世界有影响（eg：研究志愿者陪伴对留守儿童心理的影响）描述性统计 𐟓Š 分类去看描述性统计很重要标准差与标准误 𐟓 标准差是样本离均值的差距，标准误是样本均值离总体均值的差距推荐课程 𐟎“ 应用微观计量经济学张子尧老师财政税收学院(国内第一梯队）通过这些学习和研究，我对双重差分模型有了更深入的理解，也掌握了一些实用的估计策略和技巧。希望这些笔记能对大家有所帮助！

数学之美：线性回归的精髓与优化线性回归，这个数据分析与机器学习的基础工具，真的是无处不在。它在社会科学、经济学和工程领域都有着广泛的应用。今天，我就带大家从线性回归的基本概念入手，深入讲解它的核心思想和最小二乘法的优化原理，并通过矩阵形式展示其数学表达，希望能给大家提供一个清晰直观的理解路径。线性回归的本质 𐟓– 线性回归本质上是一种线性代数应用，目标是求解方程组并找到最优解。最小二乘法通过最小化误差平方和，将其转化为一个优化问题。线性回归模型可以用矩阵形式表示为： y = X+ u 其中： y 是一个 n㗱的因变量向量 X 是一个 n 㗠p 的设计矩阵 是一个 p㗱的系数向量 u 是一个 n㗱的误差向量模型的经典假设 𐟚抧𚿦€祅𓧳𛯼šX 和 y 之间的关系是线性的。满秩矩阵：设计矩阵 X 的列满秩。无多重共线性：不存在完全多重共线性。同方差性：在给定 X 的条件下，误差项的均值为零，且方差恒定。无自相关：误差项之间不相关。 X 与误差项不相关：X 与误差项不相关。在这些假设下，最小二乘估计量是 BLUE（最佳线性无偏估计量）。关键要点 𐟔 为什么叫线性回归模型？最小二乘估计量 † 是 y 的线性函数。需要注意的是，X 中可以包含变量的非线性变换。残差与误差的关系误差：不可直接观察。残差：可观察，作为误差的估计。可逆性的必要和充分条件必要条件：X 必须满秩。充分条件：X 必须是方阵。如果 X 不满秩，则不可逆。 OLS、WLS 和 GLS 的比较 OLS：假设同方差性且无自相关。 WLS：通过对观测值加权来调整异方差性（假设无自相关）。 GLS：在 WLS 的基础上进一步解决异方差性和自相关问题。设计矩阵 X 的作用 X 的结构决定了方程组的解。对于 OLS，通常要求 X 是超定的（即 n > p）以确保解的唯一性。当 X 是欠定时（即 n < p），正则化方法（如 LASSO、Ridge）可用于稳定解。如果 X 是恰定的且满秩，则解是唯一的，可表示为： † = X − 1 y 线性回归通过将 y 投影到 X 的列空间来拟合一条直线或超平面。希望这篇文章能帮你更好地理解线性回归的数学之美，感受到数据分析与机器学习的魅力！𐟒က

如何快速搞定Stata实证分析想要写一篇高质量的文章？其实并不难，只要你有好的idea，选好Stata实证分析模型，找到合适的数据，就能很快搞定。下面我来详细说说具体步骤。一、数据的基础性分析 𐟓Š 首先，我们要对数据进行一些基础性的分析。这包括：描述性统计：看看数据的分布情况。皮尔森相关系数检验：检查变量之间的相关性。多重共线性检验：看看是否存在多重共线性问题。 VIF检验：验证解释变量的方差膨胀因子。面板单位根检验：检查数据的平稳性。豪斯曼检验：决定使用固定效应还是随机效应模型。 OLS最小二乘法：进行普通最小二乘法回归。 GLS随机效应面板模型：考虑异方差性的随机效应模型。面板回归：面板数据的回归分析。双向固定效应：同时考虑时间和个体的固定效应。中介效应和调节效应：探讨中介和调节作用。面板门槛回归：根据门槛值进行回归分析。合成控制法SCM：使用合成控制法进行因果推断。二、显著性调节 𐟔 在分析过程中，我们还需要进行一些显著性调节，确保结果的可靠性。三、Stata实操指导 𐟒𛊥œ襮ž际操作中，需要注意以下几点：了解数据情况：数据是否可以直接使用，是否需要进行预处理。选择模型：根据研究目的选择合适的模型。获取结果：需要哪些部分的结果，比如系数、标准误等。时间要求：项目的时间安排。其他复杂需求：如果有其他特殊需求，可以直接咨询。四、结果的真实性和可靠性 ✅ 最后，确保结果的真实性和可靠性是非常重要的。我们提供的分析结果应该是真实可靠的，不篡改数据和结果，并提供完整的Excel、dta和do文件，方便读者自行验证结果。五、注重质量 𐟌Ÿ 在整个分析过程中，我们始终注重质量。提供详细的分析步骤和结果解释，确保文章的专业性和可读性。希望这些建议能帮助你快速搞定Stata实证分析，顺利完成高质量的文章！如果你有任何问题或需求，随时可以联系我哦！𐟘Š

暑假做Stata实证分析，事半功倍！暑假到了，正是做Stata实证分析的好时机！为什么这么说呢？因为这段时间你可以远离日常的喧嚣，专心致志地搞研究。下面我给大家分享一下如何在这个暑假里高效地完成Stata实证分析。一、从数据出发，确保研究基础扎实 𐟓Š 数据的严谨筛选首先，数据的质量直接影响到你研究的结果。我们会利用国泰安数据库、同花顺、wind等权威资源，对数据进行细致的筛选。比如说，我们会关注年份选择、样本剔除、新变量生成和标签添加等方面，确保数据的准确性。数据导入顺畅接下来，数据的导入也是关键。通过Wind、国泰安或者本地的Excel文件，我们可以顺利将数据导入Stata，生成行业、年度虚拟变量，完成基本数据匹配。同时，我们会对数据进行winsor处理，剔除异常值和缺失值，确保数据质量。描述性统计精确最后，描述性统计也是必不可少的。我们会为您提供丰富的图表展示，并进行深入解读；进行相关性检验及结果解释，为您的研究提供有力支持。二、实证分析的坚实保障 𐟛᯸ 异方差检验为了确保模型结果的稳定性，我们会进行异方差检验。这样可以避免因为数据波动而导致的模型失效。多重共线性检验多重共线性也是一个常见的问题。我们会防止因变量之间存在较高的共线性而导致的模型失效。豪斯曼检验为了对模型整体的显著性进行检验，我们会进行豪斯曼检验。这样可以确保模型的可靠性。三、基准回归方法的专业选择 𐟎䚧獦–𙦳•可选我们会为您提供多种可行的基准回归方法，比如主成分分析、因子分析、单位根检验等。这样你可以根据自己的需求选择最适合的方法。 OLS和2SLS的结合结合OLS和2SLS的方法，我们可以提高估计效果。这样可以让你的研究更加精准。固定效应的选择根据研究需求，我们会选择合适的固定效应类型，比如个体固定效应、时间固定效应、个体时间双固定等。稳健的估计方法我们还会提供多种稳健的估计方法，比如系统GMM、差分GMM等。这样可以确保你的研究结果在不同条件下的稳健性。四、后续工作保障分析质量 𐟔 异质性检验为了确保研究结果的普遍性和可靠性，我们会进行异质性检验。这样可以避免因为样本差异而导致的结论偏差。内生性检验内生性问题也是一个常见的挑战。我们会采用多种方法，比如PSM模型、滞后期模型、工具变量等，对内生性问题进行有效检验。稳健性检验最后，我们还会进行稳健性检验。这样可以确保你的研究结果在不同条件下的稳健性。五、大数据分析助力研究 𐟌 大型健康调查数据支持我们会借助CHFS、CFPS、CHARLS等大型健康调查数据，为您的研究提供有力支持。这样可以让你从更广阔的角度来分析问题。六、丰富的实证模型分析方法 𐟛 ️ 单变量分析首先，单变量分析是一个简单的开始方法。我们可以为您提供简单的变量分析方法。最小二乘法接下来是经典的最小二乘法，实现参数估计的经典方法。分位数回归针对分位数问题，我们会提供分位数回归的解决方案。这样可以让你更深入地了解数据的分布情况。多样化的因果推断模型最后，我们还会提供logit、Tobit、probit等多样化的因果推断模型。这样可以让你从多个角度来分析问题。七、总结 𐟓 通过以上步骤，你可以收获精准且完整的结果与深入的分析；详尽的数据文件和code文件，为您的研究提供全方位的支持。希望这个暑假你能在Stata实证分析上取得丰硕的成果！

父母教育如何影响子女收入？实证研究告诉你 𐟓š 论文结构完整，通篇论文字数达到5700字。使用Stata17软件进行实证分析。 𐟔 题目：父母教育状况对子女劳动收入水平的影响研究 𐟓Š 数据来源可靠，采用CGSS数据库，附有完整的do文件，每个检验的代码都详细列出。 𐟓‹ 主要内容： 1️⃣ 引言与文献综述 𐟔𙠥𜕨耯𜚤𛋧𛍧 ”究背景和意义。 𐟔𙠧†论机制：探讨父母教育与子女收入之间的理论关系。 2️⃣ 数据来源与变量选取 𐟔𙠦•𐦍妺：说明数据来源的可靠性和适用性。 𐟔𙠥˜量选取：详细列出模型中使用的变量及其定义。 𐟔𙠦补ž‹设定：根据理论机制选择合适的计量模型。 𐟔𙠦述性统计：对数据进行初步的统计分析。 3️⃣ 多元线性回归结果分析 𐟔𙠥䚩‡共线检验与异方差检验：确保模型的有效性。 𐟔𙠧›𘥅𓦀祈†析：探索变量之间的相关关系。 𐟔𙠥䚥…ƒ线性回归分析：展示回归结果，解释父母教育对子女收入的影响。 𐟓ˆ 实证分析：使用Stata软件进行多元线性回归分析，得出结论。

保研必备：四月个人陈述科研经历攻略四月了，保研的小伙伴们是不是已经开始忙碌起来啦？今天给大家分享一些关于个人陈述中科研经历的干货，帮助大家在面试中脱颖而出！科研经历的重要性 𐟓š 首先，大家一定要明白，科研经历在个人陈述中占据着非常重要的地位。即使你没有获得什么大奖，也要尽力展示你的科研能力和潜力。有经历的宝宝们看过来 𐟌Ÿ 如果你在本科阶段有一些含金量较高的比赛和科研经历，那就大胆展示吧！比如，你可以详细描述你在某个项目中做了哪些工作，发挥了什么价值，最终得到了什么结果。记住，重点是要让老师看到你的贡献和成果。没有经历的宝宝们别急 𐟌𑊊如果你在本科阶段没有太多的竞赛和论文，也不要过于焦虑。你可以从课程论文入手，比如描述一下你如何运用R软件分析因变量与哪些因子有关，通过显著性检验、异方差性、自相关性及多重共线性进行检验来判断结果的显著性及显著性水平。总之，多思考一下你在本科阶段都做了哪些非理论学习上的工作，然后将其美化成自己的科研经历。注意事项 ⚠️ 在描述方法或相关课程时，一定要非常了解。老师可能会通过你的文书来提问，比如异方差性和自相关性的定义和内容都要非常清楚。如果实在无法应对某个方法，可以适当体现自己的水平，但千万不要夸大。在面试过程中被问倒很容易给老师留下不好的印象。专业名词和方法要准确 𐟓 在撰写个人陈述时，一些专有名词和方法的撰写上一定不能出现错别字。我之前就有一个方法的单词写错被老师指出来了，面试过程中尴尬得想钻地缝。所以，大家一定要仔细检查，避免这种低级错误。总结 𐟓 最后，可以在总结部分提到，在本科阶段的比赛和课程学习的积累中，你的某某能力都有极大的提高，为科研之路奠定了基础。这样既能展示你的亮点，又能体现你的科研潜力。希望这些小建议能帮到大家！加油！𐟒ꀀ

留学生经济学辅导：从微观到宏观全方位解析 𐟎“ 985高校在读博士，专注留学生金融经济商科辅导，提供高质量的经济学、金融学、商科计量经济学、宏观微观经济学等领域的辅导服务。 𐟓š 辅导范围包括：毕业论文、研究提案、文献综述、书籍评论、摘要、案例研究等。 𐟒𛠧†Ÿ练掌握Stata、Python等数据分析工具，擅长投资学、国际金融、货币金融、公司金融、行为金融、衍生品、计量学术英语、商业银行等领域。 𐟓ˆ 涉及微观经济学、宏观经济学、行为经济学、能源经济学、博弈论、发展经济学、国际经济学、银行货币学、统计学、数学、金融市场马尔可夫链、蒙特卡洛算法R语言stat等。 𐟔 擅长Stata实证分析，包括普通线性回归、基准回归、同方差、异方差、多重共线性检验、相关性检验等。 𐟓Š 掌握随机效应模型、固定效应模型、空间计量分析、内生性处理等高级统计方法。 𐟛 ️ 能辅导金融学、微观经济学、宏观经济学、计量经济学、货币经济学、统计学、市场营销、管理学、数理统计、计量金融等领域。 𐟌Ÿ 无论是考研、学业还是留学中遇到的经济学难题，都能提供专业的在线解答服务。

面板数据分析中的三大问题及其解决方法在进行面板数据分析时，正态性假设、多重共线性和异方差性是三个需要特别关注的问题。以下是这些问题及其解决方法： 𐟓Š 误差项正态性假设正态性假设通常应用于误差项而非观测值本身。常用的正态性检验方法包括Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。在面板数据中，可以对每个个体的残差进行正态性检验，或者对整体残差进行检验。例如，使用Stata命令进行Shapiro-Wilk检验： xtreg dependent_var independent_vars, fe predict residuals, e swilk residuals 𐟔 多重共线性检验多重共线性是指自变量之间存在高度相关性，这会导致回归系数不稳定，影响模型的解释力和预测力。在面板数据分析中，多重共线性检验是必要的。常用的方法是计算方差膨胀因子（VIF）。如果VIF值过高（一般大于10），则表明存在严重的多重共线性问题。例如，使用Stata命令计算VIF： regress dependent_var independent_var vif 在条件分析中，Tolerance和VIF是评估模型中自变量之间关系的工具。通常，当自变量的VIF大于10或容忍度小于0.1时，会被认为存在严重的多重共线性问题。然而，如果容忍度大于2，通常不会被认为存在严重的多重共线性问题。因此，在评估多重共线性时，除了考虑VIF大小外，还应该结合容忍度进行综合考虑。 𐟓ˆ 异方差检验异方差性是指误差项的方差不恒定。如果存在异方差性，估计量将不再是最优的，且标准误可能被低估，导致假设检验结果不准确。在Stata中进行异方差检验通常使用hettest命令： hettest hettest命令用于对线性回归模型进行异方差检验，检验残差是否呈现异方差性，即误差项的方差是否与自变量相关。通过以上方法，可以有效解决面板数据分析中的正态性假设、多重共线性和异方差性问题，从而提高模型的准确性和可靠性。

回归分析笔记：期末复习必备 𐟓š 第二章：回归分析的基础知识最大似然估计与最小二乘估计 𐟓ˆ 最大似然估计是一种基于统计模型参数的估计方法，而最小二乘估计是回归分析中常用的参数估计方法。两者在某些情况下可以得出相同的结果，但在其他情况下则有所不同。方差与协方差 𐟓Š 方差（Var）用于衡量数据的离散程度，而协方差（Cov）则用于衡量两个变量之间的线性关系。在回归分析中，方差和协方差的计算是基础步骤。回归方程的显著性检验 𐟔 回归方程的显著性检验是用于确定自变量与因变量之间是否存在显著关系的统计方法。常用的检验方法包括t检验和F检验。残差与误差 𐟓‘ 残差（Residual）是实际观测值与预测值之间的差异，而误差（Error）则是由于模型本身的不完善或数据的不准确而导致的差异。在回归分析中，残差和误差的分析是关键步骤。模型假设与检验 𐟛 ️ 回归分析的假设包括线性关系假设、无多重共线性假设等。这些假设需要通过统计方法进行检验，以确保模型的可靠性和有效性。置信区间与预测区间 𐟎𝮤🡥Œ𚩗𔥒Œ预测区间是回归分析中的重要概念。置信区间用于估计模型参数的可靠性，而预测区间则用于预测新观测值的范围。正态分布与假设检验 𐟓ˆ 正态分布是回归分析中常用的假设之一，用于描述数据的分布情况。假设检验则是用于验证这些假设是否成立的方法。回归模型的优化与调整 ⚙️ 回归模型的优化和调整是提高模型拟合度和预测精度的关键步骤。常用的方法包括逐步回归、岭回归等。多元回归与交互作用 𐟤 多元回归分析是用于处理多个自变量与因变量关系的统计方法。交互作用则是指两个或多个自变量之间对因变量的共同影响。数据转换与标准化 𐟓 在回归分析中，数据转换和标准化是常见的预处理步骤，用于消除量纲和异方差性的影响。模型选择与比较 𐟎补ž‹选择与比较是用于确定最佳回归模型的统计方法，常用的方法包括赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）。

SPSS数据分析全流程详解 SPSS数据分析是一种强大的工具，广泛应用于社会科学研究。以下是使用SPSS进行数据分析的全流程，包括数据准备、描述性统计、模型检验、回归分析以及后续工作。 𐟓ˆ 数据准备数据筛选：利用国泰安数据库、同花顺、Wind等资源，筛选出所需年份和样本。数据导入：将数据从Wind、国泰安或本地Excel文件导入SPSS，生成行业和年度虚拟变量。数据清洗：进行Winsor处理，剔除异常值和缺失值。 𐟓Š 描述性统计图表展示：绘制相关图表，并进行解读。相关性检验：进行相关性检验，并解释结果。 𐟔 模型检验异方差检验多重共线性检验豪斯曼检验 𐟓ˆ 回归分析主成分分析、因子分析、单位根检验 OLS、2SLS 个体固定效应、时间固定效应、个体时间双固定系统GMM、差分GMM 双重差分、门槛回归、空间计量 𐟔砥Ž续工作异质性检验内生性检验：包括工具变量、滞后期等多种方法，如PSM模型、滞后期模型、工具变量两阶段最小二乘、Heckman两阶段等。稳健性检验 𐟓Š 大数据分析利用CHFS、CFPS、CHARLS等大数据资源，进行深入分析。 𐟓ˆ 其他实证模型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）通过以上步骤，您可以获得精准且完整的结果与深入的分析，以及详尽的数据文件和代码文件。

专栏内容推荐

926 x 624 · jpeg
请教异方差的基础定义？ - 知乎
素材来自:zhihu.com
832 x 545 · jpeg
统计科学中的异方差 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

920 x 652 · jpeg
【从零开始学统计】10.共线性与异方差 - 计量经济学与统计软件 - 经管之家(原人大经济论坛)
素材来自:bbs.pinggu.org
514 x 339 · jpeg
统计科学中的异方差 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

809 x 523 · jpeg
讲讲什么是异方差-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com
474 x 308 · jpeg
样本够大异方差
素材来自:gaoxiao88.net

1058 x 612 · png
异方差的检验与修正_异方差的概念,后果和补救措施-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1168 x 650 · jpeg
异方差和自相关 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1024 x 768 · jpeg
PPT - 第四章异方差性 PowerPoint Presentation, free download - ID:3582522
素材来自:slideserve.com
474 x 299 · jpeg
线性回归异方差怎么看？残差散点图这一招一定要会！_变量
素材来自:sohu.com

940 x 531 · jpeg
计量经济学 | 异方差 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1024 x 768 · jpeg
PPT - 第六章异方差 PowerPoint Presentation, free download - ID:5993460
素材来自:slideserve.com

1024 x 768 · jpeg
PPT - 第四章异方差性 PowerPoint Presentation, free download - ID:3582522
素材来自:slideserve.com
1294 x 948 · jpeg
计量经济学·第7章多重共线性和异方差性 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

572 x 346 · jpeg
Homoskedasticity同方差性与Heteroskedasticity异方差性的区别是什么？ - 知乎
素材来自:zhihu.com
631 x 406 · png
第七讲异方差、多重共线性、逐步回归-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1024 x 768 · jpeg
PPT - 第四章异方差性 PowerPoint Presentation, free download - ID:3582522
素材来自:slideserve.com
478 x 457 · png
计量经济学异方差现象 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

614 x 344 · png
异方差 - ⭐⭐-fighting⭐⭐ - 博客园
素材来自:cnblogs.com

1280 x 960 · png
异方差、自相关_bp检验-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
800 x 800 · jpeg
Python+基础计量：异方差方程的构造 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

825 x 445 · png
计量经济学导论05：异方差 - 这个XD很懒 - 博客园
素材来自:cnblogs.com

1004 x 416 · png
异方差性和加权最小二乘法详解_异方差不同为什么影响最小二乘法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

474 x 312 · jpeg
异方差的检验与修正_异方差的概念,后果和补救措施-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1024 x 768 · jpeg
PPT - 多元回归异方差模型方差的局部多项式估计 PowerPoint Presentation - ID:3730382
素材来自:slideserve.com

1024 x 768 · jpeg
PPT - 第四章异方差性 PowerPoint Presentation, free download - ID:3582522
素材来自:slideserve.com
554 x 159 · png
Python实现异方差检验(statsmodels)_如何输出一个数据的异方差-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

821 x 315 · png
异方差性问题如何解决? - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

936 x 542 · jpeg
请教异方差的基础定义？ - 知乎
素材来自:zhihu.com
985 x 616 · jpeg
07.4-异方差的处理_哔哩哔哩_bilibili
素材来自:bilibili.com

786 x 449 · jpeg
异方差和自相关 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
600 x 120 · jpeg
异方差和自相关 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 460 · png
如何检测时间序列中的异方差（Heteroskedasticity）-阿里云开发者社区
素材来自:developer.aliyun.com

1100 x 476 · jpeg
如何检测时间序列中的异方差（Heteroskedasticity） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 227 · jpeg
异方差和自相关 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)