平行数据模型：扩展模型
第九章_面板数据模型
实际应用中，n 通常很大，数以千计，模型很可 能超出任何计算机的存储容量。可考虑使用分块回 归技术以减少计算量。有关分块回归技术的详细讨 论参见Greene（2008）。 另一方面，运用LSDV估计固定影响模型，需要 加入n个虚拟变量，当模型中的虚拟变量的个数n很 大时，回归中会损失大量的自由度。解决这个问题 的思路是对模型进行变换，消去常数项 i ，再用变 换后的模型回归。 为表达方便起见，不失一般性，我们用双变量 模型来说明。在这种情况下，模型（9.7）简化成：
yit x it β i uit
（9.7）
这就是固定影响模型。从模型的设定可知，固 定影响模型假设横截面个体之间的差异为截距不同， 而斜率系数相同，即允许不同的横截面个体的截距 是不同的，但每一个体的截距在各个不同时期则保 持不变。换句话说，固定影响模型假定不同横截面 i 个体的差异可用不同的常数项 来描述，在此模型 i 中， 被作为要估计的未知参数。 如果进一步假设Var (ci Xi )为常数，则在此假设 下，（9.7）变成经典线性回归模型。
Intercepts)
关于Panel Data Model
其它内容
联立方程模型 离散数据模型 选择性样本模型 不完全平行数据
单位根检验和协整检验
第一节 面板数据与面板数据模型
一、面板数据 混合数据（pooled data）是指将横截面数据和 时间序列数据结合在一起的数据。 混合数据包含不同横截面个体不同时期的数据， 或者说，混合数据包含既跨越时间又跨越空间的 数据。
yit x it β E[ z i α ] {z i α E[ z i α ]} uit x it β i uit
业务建模器—扩展数据模型
业务建模器—扩展数据模型1、创建项目运行新的业务建模器IDE项目向导第1步：选择文件->新建->项目。
第2步：展开业务建模器IDE文件夹并选择新建业务建模器IDE模板项目。
第3步：单击下一步。
为项目提供名称和位置第1步：在项目对话框项目名称框中键入CCC_DEV 。
第2步：单击下一步。
第3步：在前缀框中，键入C9 。
第4步：确认相关templates第5步：确保foundation在模板列表中并选择。
第6步：检查下列相关模板：Foundation第7步：单击Next接受语言环境的EN_US值。
第8步：单击下一步接受代码生成位置的默认值，单击完成。
确认已创建的新项目第1步： CCC_DEV已列在业务对象视图中。
第2步：在操作系统中，可以在STUDENT_HOME\workspace-bmide\CCC_DEV中找到项目相关的文件。
2、推荐–导入螺栓业务对象导入螺栓零组件第1步：切换到业务建模器IDE透视图。
第2步：选择文件->导入第3步：在导入对话框中，展开业务建模器IDE文件夹选择导入的模板文件。
第4步：单击下一步。
第5步：单击浏览，找到并选择STUDENT_HOME\ setup_files\mt25540_bolt.xml第6步：单击完成。
第7步：选择文件->导入第8步：在导入对话框中，展开业务建模器IDE文件夹，选择导入本地化。
第9步：单击下一步。
第10步：点击浏览，找到并选择 STUDENT_HOME\ setup_files\ mt25540_bolt_en_US.xml第11步：点击完成3、可选 - 创建一个螺栓业务对象定义一个新的业务对象的属性第1步：在业务对象视图，搜索Item。
第2步：右键单击Item并选择新建业务对象。
第3步：在新建业务对象对话框，在名称框中键入Bolt。
第4步：确认父类值为Item。
第5步：单击添加,创建以下属性：第6步：单击完成。
第7步：您的Bolt看起来应该像这样：第8步：单击下一步。
平行科学：大模型时代AI4S的前沿技术与框架体系
平行科学：大模型时代AI4S的前沿技术与框架体系目录一、内容概要 (2)1.1 平行科学的定义与发展历程 (3)1.2 大模型时代的来临 (4)1.3 AI4S技术的核心特点 (5)二、大模型时代的技术前沿 (6)2.1 深度学习技术 (8)2.2 神经网络模型的发展与应用 (9)2.3 自然语言处理技术的前沿进展 (10)三、AI4S框架体系构建 (11)3.1 AI框架的设计原则与架构概览 (13)3.2 AI模型的构建与优化方法 (14)3.3 AI系统的集成与协同工作技术 (16)四、平行科学在AI领域的应用实践 (17)4.1 平行科学在医疗健康领域的应用案例 (18)4.2 平行科学在交通出行领域的应用案例 (19)4.3 平行科学在其他领域的应用案例 (21)五、技术挑战与未来发展趋势 (22)5.1 当前面临的技术挑战与问题剖析 (23)5.2 未来发展趋势预测与前沿探索方向 (24)5.3 推动平行科学与AI融合的策略建议 (26)六、结论与展望 (27)6.1 研究成果总结与回顾 (28)6.2 未来研究方向与展望 (29)一、内容概要随着信息技术的飞速发展，人工智能（AI）已成为当今科技领域的核心驱动力。
大模型时代的来临，使得AI技术在各领域的渗透与应用愈加深入。
在此背景下，平行科学作为推动科学技术发展的重要力量，对于AI技术的发展与融合具有至关重要的作用。
本文将重点介绍平行科学在AI4S（即人工智能系统）领域的前沿技术及其框架体系。
本文将首先概述平行科学的概念及其在当前科技领域的重要性。
将详细介绍AI4S的前沿技术，包括深度学习、机器学习、自然语言处理等领域的最新发展。
在此基础上，本文将深入探讨大模型时代AI技术的特点及其对平行科学发展的影响。
本文将构建一个全面的AI4S框架体系，涵盖技术架构、应用框架、实践路径等方面，以期为读者提供一个清晰的指导方向。
本文将总结平行科学在AI领域的未来发展趋势及其潜在挑战，为相关领域的研究与实践提供参考。
数据模型
1.1 数据模型数据模型是对现实世界数据特征的一种抽象。
一个完整的数据模型包括数据结构、数据操作和完整性约束三部分。
在数据模型多级描述中，主要包括概念模型、逻辑数据模型和物理数据模型。
概念模型是以客户的观点和想法为基础，对现实世界事物的抽象；逻辑数据模型是指用户看到的数据库中的数据模型，常用的是关系数据模型；物理数据模型是用来表示数据的存储结构的。
这一小节主要介绍概念模型和关系数据模型。
1.1.1 概念模型在关系数据库的设计中，概念模型通常是通过E-R图来描述的。
其中，E表示实体的以上；R表示关系的意思。
因此E—R图也叫做实体—关系图。
在E-R图中的E是英文单词Entity的缩写，表示实体的意思。
这里所说的实体可以理解为现实世界中的事物，例如，高等院校中的院系、教师等。
E-R图中的R是英文单词Relationship的缩写，表示关系的意思。
这里所说的关系可以理解为实体与实体之间的相互联系。
例如，高等院校中院系与教师之间的相互联系。
在E-R图中还涉及到的一个概念是属性，英文单词为Attribute，它用来描述实体的特征。
例如，高等院校中院系的编号、名称；教师的姓名、编号、工资、所在院系等。
在E-R图中，关系是用来表示实体与实体之间相互联系的。
关系可以分为一对一，一对多和多对多三种类型。
下面通过例子来讲解关系中的这三种类型。
❑一对一（1：1）：在高等院校中，校长和学校的关系就是一对一的关系。
每一个学校只有一名校长，一名校长只能管理一个学校。
❑一对多（1：n）：在高等院校中，院系和学生之间就是一对多的关系。
一个院系中可以对应多个学生，而每一个学生只是其中某一个院系中的成员。
❑多对多（n：m）：在高等院校中，课程与授课教师之间就是多对多关系。
一门课程可以由几个不同的教师来讲授，一名教师也可以讲授多门不同的课程。
在E-R图共有三种符号：矩形、椭圆（或者圆形）和菱形。
其中，矩形用来表示实体，椭圆或者圆形用来表示属性，菱形用来表示关系。
不同计算模型方法比较
不同计算模型方法比较性能：HF << MP2 < CISD< MP4(SDQ) ~CCSD< MP4 < CCSD(T)MNDO:低估了激发能，活化能垒太高。
键旋转能垒太低。
超价化合物以及有些位阻的体系算出来过于不稳。
四元环太稳定。
过氧键太短，C-O-C醚键角太大，负电型元素间键长太短，氢键太弱且太长。
PRDDO:参数化到溴和第三周期金属。
适合无机化合物、有机金属化合物、固态计算、聚合物模拟。
目标数据是从头算结果。
整体结果不错，偶尔碱金属的键长有误。
AM1:不含d轨。
算铝比PM3好，整体好于MNDO。
O-Si-O不够弯、旋转势垒只有实际1/3，五元环太稳定，含磷化合物几何结构差，过氧键太短，氢键强度虽对但方向性错，键焓整体偏低。
SAM1:开发AMPAC公司的semichem公司基于AM1扩展出来的，明确增加了d轨道。
由于考虑更多积分，比其它半经验方法更耗时。
精度略高于AM1和PM3。
振动频率算得好，几乎不需要校正因子。
特地考虑了表达相关效应。
PM3:比AM1整体略好一点点。
不含d轨。
氢键键能不如AM1但键角更好，氢键过短，肽键C -N键旋转势垒太低，用在锗化合物糟糕，倾向于将sp3的氮预测成金字塔形。
Si-卤键太短。
有一些虚假极小点。
一些多环体系不平，氮的电荷不对。
PM3/MM:PM3基础上加入了对肽键的校正以更好用于生物体系。
PM3(TM):PM3加了d轨，参数是通过重现X光衍射结构得到的，因此对其它属性计算不好，几何结构好不好取决于化合物与拟合参数的体系是否相似。
PM4:没做出来或者没公布。
PM6:可以做含d轨体系。
最适合一般的优化、热力学数据计算。
Bi及之前的元素都能做。
比其它传统和新发展的半经验方法要优秀。
但也指出有不少问题，比如算P有点问题，算个别势垒有时不好，JCTC,7,2929说它对GMTKN24测试也就和AM1差不多，卤键不好。
PM6-DH1/DH2:PM6基础上加了色散、氢键校正项，适合弱相互作用体系。
数据模型评估方法
数据模型评估方法引言：数据模型是指对现实世界中的事物进行抽象和建模的过程，是构建信息系统的基础。
在信息系统的设计和开发过程中，评估数据模型的质量和有效性是非常重要的。
本文将介绍几种常用的数据模型评估方法，包括语法评估、语义评估、灵活性评估和性能评估。
一、语法评估语法评估主要是检查数据模型是否符合所采用的建模语言的语法规则。
在进行语法评估时，需要检查以下几个方面：1. 实体和属性：检查实体和属性是否正确定义，是否存在重复定义或缺失定义。
2. 关系和连接：检查关系和连接的定义是否正确，是否存在循环连接或无效连接。
3. 约束和限制：检查约束和限制是否正确定义，是否满足实际需求。
4. 数据类型：检查数据类型是否正确使用，是否满足数据存储和处理的需求。
二、语义评估语义评估主要是检查数据模型是否符合现实世界的语义规则。
在进行语义评估时，需要考虑以下几个方面：1. 实体和属性的语义：检查实体和属性的定义是否准确，是否符合业务需求。
2. 关系和连接的语义：检查关系和连接的定义是否符合实际情况，是否能够正确反映实体之间的关系。
3. 约束和限制的语义：检查约束和限制是否符合业务规则，是否能够保证数据的完整性和一致性。
4. 数据类型的语义：检查数据类型是否能够正确表示所存储的数据，是否能够满足数据处理的需求。
三、灵活性评估灵活性评估主要是评估数据模型的扩展和变更能力。
在进行灵活性评估时，需要考虑以下几个方面：1. 扩展性：评估数据模型是否能够容易地进行扩展，是否能够满足未来的需求变化。
2. 可变性：评估数据模型是否能够容易地进行变更，是否能够适应业务规则的调整和变化。
3. 可重用性：评估数据模型是否能够被重复使用，是否能够满足多个系统或应用的需求。
4. 可维护性：评估数据模型是否容易进行维护和管理，是否能够快速响应问题和变更请求。
四、性能评估性能评估主要是评估数据模型在数据存储和处理方面的性能表现。
在进行性能评估时，需要考虑以下几个方面：1. 存储性能：评估数据模型在存储大量数据时的性能表现，包括数据的写入和读取速度。
[电脑基础知识]spss多水平模型简介
![[电脑基础知识]spss多水平模型简介](https://img.taocdn.com/s3/m/5a1f2535172ded630a1cb6b2.png)
Harvey Goldstein, UK, University of London, Institute of Education
《Multilevel Models in Educational and Social Research》1987
Anthony Bryk, University of Chicago Stephen Raudenbush, Michigan State University , Department of Educational Psychology
进一步，如数据具三个水平的层次结 构，如医院、医生和患者三个水平，则将 有两个这样的相关系数，即反映医院之间 方差比例的医院内相关，反映医生之间方 差比例的医生内相关。
随机系数模型
(Random Coefficient Model)
随机系数模型是指协变量的系数估计不 是固定的而是随机的，即协变量对反应变量 的效应在不同的水平 2 单位间是不同的。
Va(u r0j)
2 u0
对患者水平残差的假定与传统模型一致
E(e0ij) 0， Va(er0ij)e20
水平 1 上的残差与水平 2 上的残差相互独立
Co(uv0j,e0ij)0
y i j 0 1 x i j u 0 j e 0 i j
反应变量可表达为固定部分 01xij 与 随机部分 u0j e0ij 之和。模型具有两个残差项，
斜率估计，表明协变量 x ij 对反应变量的效应
在各个医院间是不同的。
0 j 的假定及其含义与方差成份模型一
致。现 1 j 为随机变量，假定：
E(1j )1 Va(r1j)u21
1 j 表示第 j 个医院的 y 随 x 变化的斜
计算机地图制图名词解释
1计算机地图制图：计算机地图制图又称机助地图制图或数字地图制图，它是以传统地图制图原理为基础，以计算机及其外围设备为工具，采用数据库技术和图形数据处理方法，实现地图信息的采集，存储，处理，显示和绘图的应用学科。
2地图数据：计算机地图制图系统的操作对象是地图数据，它描述了地理实体的空间特征，属性特征，时间特征和地理实体之间的相互联系。
3地图：地图是现实世界的模型，它按照一定的比例和投影原则，有选择的将复杂的三维地理空间的某些内容投影到二维平面介质上，并用符号将这些内容要素表现出来。
4地图投影：地图是一个平面，而地球椭球面是不可展曲面，将地球椭球面上的点映射到平面上的方法称地图投影。
5空间数据：空间数据是描述地图要素中空间特征部分的数据，也称几何数据，及描述地理现象或地理实体的空间位置、形状、大小等的数据。
6关系数据：关系数据是描述空间数据之间的空间爱你关系的数据。
7属性数据：属性数据是描述实体属性特征的数据，也称为非几何数据，及描述地理现象或地理实体的定性或定量指标，包括语义与统计数据，如类型、等级、名称，状态等。
8地图数据结构：主要是指地图数据中空间数据的结构，即指空间数据适合于计算机存储管理及处理的几何数据的逻辑结构。
9矢量数据结构：是表达地图空间数据的一种常见的数据结构，它通过记录坐标值的方式尽可能精确地表示呈点、线或面状分布的地理实体。
10栅格数据结构：可将地图区域的二维平面表象按行和列作规则划分，形成一个栅格阵列，其中各栅格阵列元素又称为像元，各个像元可用不同灰度值来表示相应的属性值。
11数据编码：是指确定属性数据代码的过程。
12数据质量：用该数据来表达数据三大特征时所能达到的准确性、一致性和完整性，以及它们之间统一性的程度。
13数据模型：是对现实世界部分现象的抽象，它描述了数据的基本结构及其相互之间的关系以及在数据上的各种操作。
14层次模型：层次模型是把数据按自然的层次关系组织起来，以反映数据之间的隶属关系，它是一种树结构模型。
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x1i1 x1i 2 Xi x 1iT u i1 u ui i 2 u iT
x 2 i1 x 2i 2 x 2 iT
x Ki1 x Ki 2 x KiT T K
平行数据计量经济学模型:扩展模型
一、变系数模型 二、动态模型 三、关于平行数据模型的总结
一、变系数模型
要点
• 变系数模型的表达式
• 固定影响模型——随机干扰项在不同横截面个体 之间不相关——OLS估计
• 固定影响模型——随机干扰项在不同横截面个体 之间相关——GLS估计
• 随机影响模型的复合误差项 • 随机影响模型的GLS估计
1.固定影响模型
• 将βi视为固定的不同的常数时，可写成：
y X u
将截距项也看作一个虚变量
y1 X1 0 0 1 u1 y 0 X2 0 u2 2 y 2 X u y u n nT 1 0 0 X n nT nK n nK 1 n nT 1
• 显然，如果随机干扰项在不同横截面个体之间不 相关，上述模型的参数估计极为简单，即以每个 截面个体的时间序列数据为样本，采用经典单方 程模型的估计方法分别估计其参数。即使采用 GLS估计同时得到的GLS估计量，也是与在每个 横截面个体上的经典单方程估计一样。
• 条件：
Eui uj 0
Eui ui I
n
1
1
ˆ ( X X ) X y 和它们的残差 Swamy 建议使用最小二乘估计 i i i i i ˆ 得到 2 和 的无偏估计： ˆ i yi X i u i i ˆ i2 ˆiu ˆi u 1 yi[ I X i ( X i X i ) 1 X i ] yi T K T K
2 i X i X i i I T
复合随机项的协方差矩 阵的第i个对角分块
2 1 1 Wi [ i ( X i X i ) ] [ i2 ( X i X i ) 1 ]1 i 1
n
1
1 ˆ i ( X i X i ) X i yi
• 不包含外生解释变量情况下的动态模型的IV估计 • 包含外生解释变量情况下的动态模型的IV估计 • 随机影响动态模型的一般表述 • 随机影响动态模型的IV估计
动态平行数据模型
• 动态模型，即指包含滞后被解释变量作为解释变 量的模型。
• 当采用平行数据作为样本观测值时，变截距模型 写为：
2 i
i j
• 如果随机项在不同横截面个体之间的协方差不为 零，GLS估计比每个横截面个体上的经典单方程 估计更有效。 • 为什么？
ij Eui uj
11 12 1n 22 2n V 21 n1 n 2 nn nT nT
i j i j i j i j
后两项组成 复合随机项 问题变成具有复杂 随机项结构的不变 系数模型
~ y X X u
• β的最佳线性无偏估计是GLS估计：
ˆ GLS 1 X i i X i i 1
n 1
n n 1 ˆ W X y i i i i i i 1 i 1
• 提出了变系数平行数据模型问题。
模型表达
系数随横截面上个体而改变的模型为：
y it X it i u it , i 1, , n; t 1, , T
其中 X it 和 i 是解释变量和参数向量。也可写成
yi X i i u i
其中
y i1 y i2 yi y iT T 1 i1 i i2 iK
说明GLS估计是每一个横截面个体 上最小二乘估计的矩阵加权平均。 权与它们的协方差成比例。
GLS 估计的协方差矩阵为：
1 ˆ Var ( GLS ) X i i X i i 1
n
1
2 1 1 [ i ( X i X i ) ] i 1
一种FGLS
n n n n 1 1 1 1 2 1 ˆ n ˆ )( ˆ n ˆ ) ˆ ˆ ( ( X X ) i j i j i i i n 1 i 1 n j 1 j 1 i 1
二、动态模型
要点
• 动态模型的“动态”的含义及表达
各种文献中提出各种V矩阵的方 法，形成了各种FGLS估计
ˆ
1 1 1 (X V X ) X V y GLS ＝
2.随机影响模型
令 i i ，假定
E i 0 Exit j 0
原模型写成：
E i j 0 i2 I T Eui u j 0
实际经济分析中的变系数问题
• 线性模型中，系数表示边际倾向（对于直接线性 模型）或者弹性（对于对数线性模型），而它们 相对于不同的截面个体经常是不同的。例如：
– 不同地区收入的边际消费倾向不同。 – 不同地区FDI的边际效益不同。 – 不同家庭的边际储蓄倾向不同。
• 而它们在各自的时间序列中一般是相同的。