本篇文章主要学习：机器学习（八）：DBSCAN算法（基础篇）DBSCAN聚类算法原理及其实现聚类算法之DBSCAN算法介绍及实现1 DBSCAN介绍1.1 基本概念1.1.1 密度聚类1.1.2 DBSAN算法1.2 基本原理/算法流程1.3 评价2 DBSCAN算法实现2.1 DBSCAN API实现2.2 比较DBSCAN和K-means的实现效果1 DBSCAN介绍1.1 基本概念1.1.1

这篇文章介绍了Fama 三因子和Carhat 四因子，主要是在介绍Fama三因子，因为Carhat四因子，只是三因子的拓展。并且，计算方法是我对两篇文章的学习注解，可以先去看原文章。本篇文章学习参考资料有：[1] 刘媛媛. 中国股票市场的有效性实证研究[D].西南财经大学,2012.[2] 张庄昊. 改进动量因子的四因子量化投资方案策划[D].上海师范大学,2018.[3] Carhart四因子模

python爬虫之豆瓣评分爬取1 第一步 获取网页源码2 第二步 获取电影信息3 第三步 保存数据4 综合'''需求：爬取电影的名字 评分 引言 详情页的url，每一页都爬取并且把数据保存到csv文件当中步骤：第一步 获取网页源码第二步 获取电影信息第三步 保存数据'''1 第一步 获取网页源码'''第一步：获取网页源码(1)分析目标url(2)获取网页源代码'''# https://movie.

一直在想写倾向匹配得分PSM学习笔记，好好总结一下。但一直拖着，对倾向匹配得分法虽然思想比较理解，但没有系统地学习，所以这篇博客总结一下老师们的一些文章，在总结中学习，哈哈~1 产生背景参考学习文章：【内容回顾】倾向性评分匹配流行病学病因研究中，为了探讨某因素(处理或干预，后统称“处理因素”)与结局(如疾病)的关系，需要设立对照组进行比较。但对照组的重要特征是具备可比性，即除某因素外，其他因素相同

这篇博客会先从数据的类型和信息来源先开始，然后再来认识固定效应，包括概念，怎么实现，固定时的注意点，接着学习固定效应，双向固定效应和交互固定效应，最后用一些论文的例子来说明这里写目录标题1 数据的类型和信息来源2 固定效应2.1 固定效应是什么？2.2 谈个体固定效应2.3 时间固定效应和时间趋势项2.4 双向固定效应2.5 交互固定效应3 论文例子1 数据的类型和信息来源总所周知，样本数据一般分

这篇论文解释了固定效应如何消除遗漏变量偏差并影响标准误差，并讨论了使用固定效应回归时的常见陷阱。特别==关注在 X 变化很小或没有变化的固定效应组（例如，公司）如何混淆系数估计和解释，并且提供有关如何识别和避免上述混淆的指导。强调 FE 可以成为改进识别的强大工具，但也可能引入其自身的重要问题==。更好地理解这些问题将有助于研究人员更好地选择如何设计固定效应模型并仔细解释其结果。

分组回归系数差异性检验的方法总结~

本篇博客具体学习参考：K-means聚类算法原理及python实现聚类算法之K-Means算法介绍及实现1 K-Means算法介绍1.1 聚类算法介绍1.2 K-means算法思想和流程介绍1.3 K-means算法的代码实现1.3.1 简单例子1.3.2 python代码实现1.4 K-means评价1.5 K-means优化2 K-means的API2.1 API介绍2.2 API应用2.2.

本篇博文主要是对断点回归的一些学习和总结~学习材料如下：1 断点回归设计RDD分类与操作案例2 RDD断点回归, Stata程序百科全书式的宝典3 断点回归设计的前沿研究现状, RDD4 让“跳跃”更有意义:断点回归设计(RDD)5 Stata: 断点回归 (RDD) 教程6 怎么用通俗的语言解释断点回归？它与DID的区别是什么7 Watering Down Environmental Regul

1.DID介绍1.1 特点双重差分模型 （Difference-Differences, DID）是政策评估的非实验方法中最为常用的一种方法，其中交互项是DID的灵魂。交互项形式拥有各种形式，包括（1）传统DID；（2）经典DID；（3）异时DID；（4）广义DID；以及（5）异质性DID。下面分别介绍这几种。1.2 传统DID双重差分法是研究“处理效应”（treatment effects）的流