gmm动态模型是干嘛的
答：2、解决内生性问题：GMM是一种用于解决内生性问题的统计方法。当存在异方差时，GMM的效率可能会优于TSLS（两阶段最小二乘回归）。3、数据聚类：GMM可以用于对真实世界的数据集进行建模，假设所有数据点都是从具有未知参数的高斯分布的混合中生成的。它可以被理解为一个概率模型，其中为每个组假设高斯分...
答：就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。GMMs已经在数值逼近、语音识别、图像分类、图像去噪、图像重构、故障诊断、视频分析、邮件过滤、密度估计、目标识别与跟踪等领域取得了良好的效果。对图像背景建立高斯模型的原理...
答：1、面板数据：具有多个时间点和多个个体（或观测单位）的数据集，例如企业、个人、国家等。2、动态面板数据：变量在时间上具有持续性，并且当前观测值与过去的观测值存在关联。3、异质面板数据：在不同个体或观测单位之间存在差异，例如不同企业、不同个人、不同国家等。
答：该模型可以分析时间序列。GMM模型考虑了时间依赖性，可以更好地拟合和预测时间序列数据。GMM模型能够处理自相关性和异方差性问题，更好地捕捉时间序列数据的动态特征。因此，GMM模型可以分析时间序列。GMM模型能够利用更多的信息进行参数估计，提高了估计的效率和准确性。
答：在微观层面，如果面板的观测值是时序相关的，用GMM估计的动态面板就是一种最自然的解决办法；在宏观研究中，经常将理论模型推衍出的一阶条件作为GMM估计的矩条件（moment conditions），理论因而能够得到数据的检验。为提高模型的学习能力，改进方法对均值和方差的更新采用不同的学习率；为提高在繁忙的场景下...
答：主要是做动态面板数据的两个重要检验。Sargan用来检验在广义矩估计（gmm）中是否存在过度限制约束问题，Arellano-Bond 用来检验误差项是否存在序列相关问题，如果存在L阶序列相关，则差分方程的工具变量必须选取滞后L+1。
答：在探索动态面板模型的深度时，我们不得不面对一个关键问题：如何在内生性与估计效率之间找到平衡？两种常见的方法——差分GMM和系统GMM，为我们提供了独特的解决方案。差分GMM，如同一把精密的工具，通过工具变量（如滞后项）巧妙地处理内生性，但同时也可能带来不随时间变化变量的损失和工具选择的挑战。它...
答：许多计量经济学的模型不是通过完全的分布假设而是通过矩条件来设定，例如带有不可观测的个体影响的动态平面数据模型和含有理性预期的微观经济模型，这些模型通常是使用GMM方法来估计的。GMM方法的提出促进了金融计量经济学的发展，金融计量经济学的发展也为GMM方法提供了更为广阔的应用空间，同时也推动了GMM理论...
答：Source: Dynamic Panel Data : IV and GMM Estimation with Stata (Panel) xtabond cheat sheet 动态面板数据模型，是指通过在静态面板数据模型中引入滞后被解释变量以反映动态滞后效应的模型。这种模型的特殊性在于被解释变量的动态滞后项与随机误差组成部分中的个体效应相关，从而造成估计的内生性。
答：通常把这种过去时期的，具有滞后作用的变量叫做滞后变量（Lagged Variable），含有滞后变量的模型称为滞后变量模型。滞后变量模型考虑了时间因素的作用，使静态分析的问题有可能成为动态分析。含有滞后解释变量的模型，又称动态模型（Dynamical Model）。产生滞后效应的原因 ：1、心理因素：人们的心理定势，行为...
网友评论：
钭泊19731184222：
语音信号处理中,GMM的具体作用是什么? -
32210有榕
：[答案] 就是为语音信号建模. GMM就是Gaussian Mixture Model的缩写. 其实就是不同方差的高斯分布叠加在一块. 在实际产品中,例如speech ehancement一般不怎么会用GMM.原因是太复杂了. 还有一个叫HMM模型,Hidden Markov Model.这个在语音识别...
钭泊19731184222：
广义矩估计的介绍 -
32210有榕
： 广义矩估计,即GMM(Generalized method of moments),是基于模型实际参数满足一定矩条件而形成的一种参数估计方法,是矩估计方法的一般化.只要模型设定正确,则总能找到该模型实际参数满足的若干矩条件而采用GMM 估计.
钭泊19731184222：
请教大侠,关于GMM动态面板数据模型的广义矩估计 -
32210有榕
： 主要是做动态面板数据的两个重要检验.Sargan用来检验在广义矩估计(gmm)中是否存在过度限制约束问题,Arellano-Bond 用来检验误差项是否存在序列相关问题,如果存在L阶序列相关,则差分方程的工具变量必须选取滞后L+1.
钭泊19731184222：
系统gmm,应用GMM时需要注意什么 -
32210有榕
： 比如,在微观层面,如果面板的观测值是时序相关的,用GMM估计的动态面板就是一种最自然的解决办法;在宏观研究中,我们经常将理论模型推衍出的一阶条件作为GMM估计的矩条件(moment conditions),理论因而能够得到数据的检验....
钭泊19731184222：
halcon中分类器中特包括哪些 -
32210有榕
： 强大的Halcon的分类器有三种MLP、SVM、GMM,在这里为大家详细介绍GMM,原理的东西自己百度吧,这里主要讲GMM库怎么用,希望对大家有用 creat_class_gmm(); 含义:创建高斯混合模型; 输入参数: NumDim:几个特征; ...
钭泊19731184222：
Gmm是什么意思 -
32210有榕
： 3. 高斯混合模型 Gaussian Classifier 高斯分类器...GMM - Gaussian Mixture Model 高斯混合模型...Non-parametric classifiers 非参数分类器4. 全球多媒体移动性 GML Generalized Markup Language 通用标记语言...GMM Global Multimedia Mobility 全球多媒体移动性...GMPCS Global Mobile Personal Communications by Satellite 全球卫星移动个人通信
钭泊19731184222：
三音素的GMM训练好后为什么要做数据的强制对齐 -
32210有榕
： 训练DNN的时候,需要知道每一帧对应的是什么音素(甚至HMM状态).而一般语音数据的标注,只有音素串,并不知道每个音素(或HMM状态)的起止时间.“强制对齐”就是利用一个GMM-HMM模型,求出每个音素(或HMM状态)的起止时间.
钭泊19731184222：
GMM动态面板数据回归,怎样实现分组回归 -
32210有榕
： 1、首先,在单元格里输入要回归的数据 2、选择“插入”——散点图,选择自己想要的散点图 3、做散点图,在点上右击,添加趋势线 4、进入“趋势线”选项,选择显示公式和显示R平方值,就出现了回归方程,这样就能较粗略的得出系数和截距
钭泊19731184222：
神话组合gmm是什么意思? -
32210有榕
： ggm 哥哥们
钭泊19731184222：
Python hmmlearn中的混淆矩阵是怎么表示的 -
32210有榕
： hmmlearn这个库有三种模型,分别是Gaussian,Multinomial和GMMHMM.这三种模型对应的就是三种emission matrix(即混淆矩阵,也就是隐状态到观察态的概率).Gaussian就是说混淆矩阵是一个高斯分布,即观察态是连续的.Multinomiual...
