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Stata軟件中貝葉斯分析可以根據您研究問題的復雜程度,可以簡單或復雜。? 數以千計的內置模型? 添加自己的模型? 用bayes:作為命令的前綴?? 自適應Metropolis–Hastings?? 多鏈? 收斂診斷?? 探索分布?? 模型擬合優度? 后驗預測p值? 假設檢驗? 模型比較? 預測? 模型平均(新)? 更多擬合回歸模型線性回歸? bayes:
EViews | 基于Kalman Filter估計局部線性趨勢
過濾趨勢組件是總結時間序列數據的一種有用方法,因為它允許人們捕捉并關注真正重要的特征。但是過濾方法可能會導致信息丟失,因此是有代價的。然而,Linear State Space Models(LSSM)為提取觀測變量的未觀測趨勢成分提供了一種實用的方法。Local Linear Trend Model插件實現了以下框架:上述模型非常靈活,在實踐中很難將未觀察到的趨勢值與實際水平區分開來。在這種情況
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