机器学习模型检验方法 eviews10如何估计误差修正模型？
eviews10如何估计误差修正模型？
误差修正好象是两个变量才能做的，你变量多就会直接出现问题。假如你不在意的话也是可以做的，必须是需要对你所有的变量cpi、loap、rpi做单位根检验，看这个三个变量如何确定是单位根过程，如果不是是的话就实验检测一阶差分的平稳性。
如果没有三个变量的单整阶数相同就要做一下协整，然后利用协整模型做误差修正模型了。如果你我不清楚怎么做，这个可以相关参考高铁梅的那本计量的书，有比较好详细的Eviews软件的使用方法和建模步骤。
模型检验常用方法有哪些？
正确性分析；有效性分析；用处性讲；高效稳定性结论
正确性分析：（模型稳定性结论，稳健性分析，收敛性分析，变化趋势分析，极值分析等）
有效性分析：误差分析，参数敏感性分析，模型综合比检验
有用吗性分析什么：关键数据求高人，极值点，拐点，变化趋势分析，用数据验证动态模
拟。
高效稳定性分析：时空奇怪度分析与2个装甲旅并且比较
在金融研究中，正确的模型有看看几种理论模型：
象是用来阐述最重要理论，尤其是宏观层面的理论，模型中的参数一般是不能直接估计也出的，或则理论的结果是却不是需要假的数据的拟合，例如MM定理。对模型通过验证是需要一些变化或则听从模型的推论来做。
结构化的理论模型：
模型是从理论上公式推导的，只不过这个可以按照实际数据或则参数去通过验证或是再可以算出结果。.例如，tk期权定价。
简化式模型：
汉字拆分为寻找线性关系，根本不直接可以使用理论模型，仅仅从模型中可以找到一些可以接受的说法通过研究，例如时间序列模型
深度学习中，有哪些常见的目标检测模型？
深度学习时代，目标检测领域涌来了大量的算法，发展历程:：
RCNNFamily：RCNN是目标检测领域的一项杰出成果，它可证明了不使用深度神经网络的有效性，现在发展中了一个浩大Family。或者：FasterRCNN、Mask RCNN等SSDYOLOFamily：与两阶段方法（如RCNNFamily）比起，这些模型进不了了regionproposal（区域见意）阶段，再从特征映射中提纯检测结果。但，单级模型速度更快，适合算力不足的device。Anchorcool：2019年，Anchorcool的方法大爆发开来，并且全面的胜利了确实不错的成果。Anchorcool，当然可以不看成是是largeAnchor，每个object唯有一个anchor，对这个anchor参与类别分类、box和offset回归。但是有些anchorcool的方法还没有做offset，从这点来看，这些算法打听一下的是本身，而不是largeanchor。but...，AnchorFree应该避免了anchormethod中繁琐的anchordecoded操作。DeTr：NLP领域工作者都明白了，2018年transformer给了了多大的影响。transformer得到了还好的效果，基本都变成之前的model。CV感觉起来不像是transformer的领域，但仍然得到了不错的成绩，并帮忙解决了目前目标检测根本无法帮忙解决的问题。所以，重要性不言自明。用一个词来用来形容DeTr：Elegant。只不过再也不能不需啊,设计anchor，添加NMS后处理等等。
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