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三阶段嵌套的Theil-T指数分解STATA代码.rar

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简介:
本资源提供了一种用于经济差异分析的高级方法——三阶段嵌套的Theil-T指数分解的STATA实现代码。通过这一工具,用户能够深入研究收入或消费水平在不同层次上的不平等状况,并进行细致的数据分层与变量控制。此代码特别适用于经济学、社会学及政策研究领域中对经济差异有深入探究需求的研究者和分析师。 本代码为企研数据独立编写的三阶嵌套泰尔T指数分解的STATA代码,同时支持进行一阶分解和两阶嵌套分解。

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  • Theil-TSTATA.rar
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    本资源提供了一种用于经济差异分析的高级方法——三阶段嵌套的Theil-T指数分解的STATA实现代码。通过这一工具,用户能够深入研究收入或消费水平在不同层次上的不平等状况,并进行细致的数据分层与变量控制。此代码特别适用于经济学、社会学及政策研究领域中对经济差异有深入探究需求的研究者和分析师。 本代码为企研数据独立编写的三阶嵌套泰尔T指数分解的STATA代码,同时支持进行一阶分解和两阶嵌套分解。
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    本资料为《三菱PLC指令第二阶段》学习材料,涵盖PLC编程进阶内容与技巧,适用于有一定基础的学习者深入理解并掌握三菱PLC指令集。 在学习三菱PLC的指令第二阶段之前,建议先确保第一阶段的所有内容都已经掌握好,否则可能会觉得难以理解。
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    《Python进阶编程第三阶段指南》是一本专为具有一定基础的Python程序员设计的学习资料,深入讲解了高级编程技巧和最佳实践。 本内容概要涵盖了面向对象编程(OOP)、异常处理与上下文管理器、文件操作包括CSV及JSON格式的支持、模块导入、装饰器定义及其使用方法,并介绍了生成器和迭代器的用法。此外,还涉及了并发编程技巧——多线程和多进程,以及Python正则表达式的概念及其常见应用。在此基础上,内容还包括数据库操作技术介绍及利用Python进行简单的网络请求、Socket编程乃至爬虫开发的技术讲解。 这些知识点对希望深入了解 Python 并运用其构建复杂系统的程序员来说至关重要。 适合人群:有一定 Python 使用经验的研发人员,期望在工作中能更好地利用高级语言特性和编程范式的程序员,以及对Python深入学习感兴趣的在校学生或自由开发者。 使用场景及目标:适用于希望提升自己Python技能水平,并从事数据分析、Web开发以及其他涉及后台开发项目的程序员的学习需求。每个主题都提供了具体的技术点讲解和实际例子示范代码,以帮助读者更好地理解所学内容。在开始学习前,请确保已完成前面的基础和中级阶段的学习任务。
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    本RAR包包含用于实现FF三因子模型分析的Stata代码和相关数据集。适用于金融研究者、分析师进行市场风险评估与资产定价研究。 本帖详细介绍了Fama and French三因子模型(MKT、SMB、HML)的构建方法,并提供了相关数据及Stata代码。数据来源为国泰安数据库,股票池包括沪深A股、创业板和科创板,样本区间覆盖2001年1月至2020年12月。
  • 法MATLAB.rar_基于MATLAB单纯形法_两实现_二法MATLAB程序_两
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    本资源提供基于MATLAB编程环境下的二阶段单纯形算法实现代码,适用于线性规划问题求解,包含完整注释与示例数据。 最优化方法中的两阶段法与单纯形法的Matlab代码实现可以分为两个主要步骤:首先使用两阶段法确定一个初始的基本可行解;然后利用单纯形算法进行迭代,以找到线性规划问题的最佳解决方案。这种结合了两种策略的方法能够有效地解决具有复杂约束条件的问题,并且在实际应用中展现出强大的性能和灵活性。 为了更好地理解和实现这些方法,在编写Matlab代码时应注意以下几点: 1. 对于两阶段法而言,重点在于如何通过引入人工变量来构造一个新的目标函数,从而确保能找到一个初始的基本可行解。 2. 在单纯形算法的实施过程中,则需要关注基变换规则的应用以及如何判断迭代过程是否已经达到了最优性条件。 以上内容只是提供了一个总体框架和指导原则,在具体实现时还需要根据实际情况做进一步的设计与调整。
  • 菱PLC入门PPT第一.rar
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    本示例展示如何使用Vue.js框架实现三级嵌套式的路由配置及导航,包含组件注册、动态路由加载等关键步骤。适合中级开发者参考学习。 Vue嵌套路由:实现效果(路由三层嵌套,点击一级tab显示二级tab效果,二级tab点击切换对应内容,在非tab区域的内容切换时不重复渲染)。 访问路径示例:http://IP:端口/#/routers/1 案例文件夹结构: ``` page/routers/1 ``` `routers/index.vue` 文件模板代码如下: ```vue ```
  • MATLAB中及图像角剖
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    本文章介绍了如何在MATLAB中编写和绘制分段函数,并展示了利用该软件进行三角剖分的方法及其应用。通过实例讲解了从理论到实践的具体操作步骤,帮助读者掌握相关技能。 在MATLAB中编写分段函数代码以对给定输入图像进行粗三角剖分,并计算其粗近似值。支持的近似类型包括:分段常数、线性以及每个三角形上的二次方。通过TRIM算法实现初始的三角剖分,随后采用梯度下降网格移动方法来优化这些三角形与原始图像之间的对齐程度,从而最小化误差。 该代码基于以下文献中的技术: - TRIM: 荣胜CP、GPTChoi、K. Chen和LMLui,“通过映射稀疏曲面来进行有效的特征导向图像配准”,《视觉通信与图像表示》,第55期,页码:561-571, 2018。 - 显著性工具箱: Dirk Walther 和 Christof Koch(2006),用于显著原型对象的注意模型, 神经网络,卷19,页码:1395-1407。 为了读取图像并运行代码,需要安装MATLAB以及libzlibjpeg和libpng库,并且在Linux系统上测试时需使用X11。对于加速处理速度,则建议配备支持CUDA的Nvidia GPU。此外,在此存储库中没有包括的是ffmpeg(仅用于Linux环境中的输出目的)。