freenom网站建设,蓝色商务网站模板,网站上的图片怎么做,huang色网站近年来#xff0c;人工智能领域已经取得突破性进展#xff0c;对经济社会各个领域都产生了重大影响#xff0c;结合了统计学、数据科学和计算机科学的机器学习是人工智能的主流方向之一#xff0c;目前也在飞快的融入计量经济学研究。表面上机器学习通常使用大数据#xf…近年来人工智能领域已经取得突破性进展对经济社会各个领域都产生了重大影响结合了统计学、数据科学和计算机科学的机器学习是人工智能的主流方向之一目前也在飞快的融入计量经济学研究。表面上机器学习通常使用大数据而计量经济学则通常使用较小样本但这种区别日渐模糊机器学习在经济学领域、特别是经济学与其它学科的交叉领域表现日益突出。R语言是用于统计建模的主流计算机语言用于机器学习十分方便且学习曲线相比于Python更加平滑因此是进行机器学习的首选之一。
在本次内容中我们将从论文写作的实际需求出发首先简单的介绍经济学的基本理论与研究方法让您了解论文的选题方法与写作框架。随后重点从数据的收集与清洗、综合建模评价、数据的分析与可视化、数据的空间效应、因果推断等方面入手让您用最快的速度掌握利用R语言进行经济学研究的技术。同时也会对论文写作中经常用到的辅助软件进行介绍尽量降低论文写作的难度。
理论基础与软件介绍
1.1 经济学基础原理
主要内容
经济学思考范式资源配置效率与公平古典经济学领域。
格里高利·曼昆通俗的讲述了十大经济学原理
例如大卫·李嘉图的比较优势的原理。
例如机会与成本。正U型定价曲线MC边际成本ACT平均总成本
理性人假设市场调节可能是最优解。
丹·艾瑞里 《怪诞行为学》 锚定效应
1.2 概率统计的基本思想
1.2.1 概率统计的常见概念
概率的诞生奶茶问题。
正态分布。 置信区间 P值
1.2.2 评价单指标评价与复合指标评价
单指标评价:例如GDP
复合指数评价
指标体系评价 1.2.3 因果推断
概念产生因果推断(Causal Inference)是根据某一结果发生的条件对因果关系作出刻画的过程推断因果关系的最有效方法是进行随机对照试验但这种方式耗时且昂贵、也无法解释和刻画个体差异因此考虑从观察数据中进行因果推断这类框架包括潜在结果框架和结构因果模型下文对结构因果模型的因果推理方法进行综述。 证据等级单个案例多个案例随机对照实验循证机理机制分析
1.3 机器学习用于评价和因果推断算法介绍
1.3.1KNN和Kmeans
KNNK- Nearest Neighbor法即K最邻近法最初由 Cover和Hart于1968年提出是一个理论上比较成熟的方法也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观如果一个样本在特征空间中的K个最相似即特征空间中最邻近的样本中的大多数属于某一个类别则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 Kmeans 1.3.2德尔菲和AHP
德尔菲是Delphi的中文译名。美国兰德公司在20世纪50年代与道格拉斯公司合作研究出有效、可靠地收集专家意见的方法以“Delphi”命名之后该方法广泛地应用于商业、军事、教育、卫生保健等领域。德尔菲法在医学中的应用最早开始于对护理工作的研究并且在使用过程中显示了它的优越性和适用性受到了越来越多研究者的青睐。
AHPAnalytic Hierarchy Process层次分析法是美国运筹学家T. L. Saaty教授于二十世纪70年代提出的一种实用的多方案或多目标的决策方法是一种定性与定量相结合的决策分析方法。常被运用于多目标、多准则、多要素、多层次的非结构化的复杂决策问题特别是战略决策问题具有十分广泛的实用性。 1.3.3熵权法
TOPSIS-熵权法
熵权法是一种基于数据信息熵大小计算各个指标权重的方法能很好的对多指标目标进行综合评价。TOPSIS法能进一步优化熵权法的结果使评价结果更加客观合理[23~25]。 1.3.4随机森林算法
机器学习中有一种大类叫集成学习Ensemble Learning集成学习的基本思想就是将多个分类器组合从而实现一个预测效果更好的集成分类器。集成算法可以说从一方面验证了中国的一句老话三个臭皮匠赛过诸葛亮。 1.3.5神经网络
神经网络学习分为两个阶段一是多层前馈阶段从输入层一次计算各层节点的实际输入、输出二是反向修正阶段即根据输出误差沿路反向修正各连接权重降低误差[27]。 1.4 常用软件介绍
ExcelRStataPhotoshopArcgisSPSSGeodaPythonNotexpressEndnote 专题二 数据的获取与整理
2.1数据类型的介绍
定量数据定类数据
截面数据时间序列数据面板数据
2.2数据的获取
论文统计局年鉴相关网站购买
https://www.ceads.net.cn/ 统计年鉴
论文标注
2.3数据的整理
常见的格式转换缺失值的填补
常用评价方法与相关软件详细教学案例详解 3.1农业碳排放计算
3.2能源消费碳排放计算
3.3综合评价方法
公式的输入以及熵权法的实际操作
https://gongshi.wang/
3.4数据分析与数据可视化
常用数据可视化方法介绍
箱线图柱状图折线图地理图形等
地理学三大定律与空间自相关分析
3.5随机森林回归建模
3.5.1模型构建与相关参数的优化
3.5.2模型的效果评估
3.5.3模型的结果分析
3.5.4驱动因素与机制机理分析归因分析驱动机制
3.6神经网络回归建模
内容同上。
与其它模型效果对比
写作要点与案例的讲解 4.1整体写作要点
4.1.1好的开始是成功的一半引言
文章的选题来源
4.1.2文献综述的写法
4.1.3研究方法的选择与公式的编辑
4.1.4数据分析与可视化分析
4.1.5两种讨论方式的写法讨论
4.1.6结论与摘要的写法
4.1.7心态建设以及期刊选择与投稿
4.2案例讲解
4.2.1两种常见类型论文的介绍 实验类型的文章介绍
模型计算类文章介绍
4.2.2案例
2000—2020年山西省农业碳排放时空特征及趋势预测
基于机器学习算法的新疆农业碳排放评估及驱动因素分析
西北地区碳排放的驱动因素与脱钩效应研究
中国农业高质量发展的地区差异及分布动态演进 ●如何利用python机器学习解决空间模拟与时间预测问题及经典案例分析
●Python数据挖掘与机器学习实践技术应用
●基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法
●基于现代R语言【Tidyverse、Tidymodel】的机器学习
●R语言Meta全流程、不确定、回归、诊断分析与绘图及Meta机器学习
