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產品新知

2019.03.04

GAUSS

線性迴歸通常假設模型的誤差項相互獨立且具有相同分配 (i.i.d);然而,當資料集包含群組,組內誤差可能相關。例如,考慮來自美國各種果園的蘋果供應模型,我們會預期華盛頓州內的果園產量可能都面臨相似的與天氣相關的“衝擊”,但是不會預期華盛頓果園與紐約果園的天氣衝擊相同。當這些相關的組內衝擊發生時,i.i.d誤差假設無效,傳統的誤差可能導致對係數估計的誤導性推論,使用合適的誤差非常重要。本文使用GAUSS估計集群穩健標準誤。

2019.03.04

EViews

追蹤資料結構式向量自我迴歸模型 (Panel SVARs) 被決策者與應用經濟學家用於解決各種問題,特別適用於分析跨單位和時間的特殊衝擊的傳輸;也經常用於估計平均效果,或研究相互依賴性的重要性;一些研究人員使用Panel SVARs來評估某些外生性假設或檢定小型開放經濟假設。本文描述Pedroni (2013)其Panel SVARs的計量經濟估計與EViews實作。

2019.02.05

Stata

當大型資料集需要更快速地執行資料管理或計算摘要統計量,社群貢獻功能 ftools 與 gtools 提供解決方案。ftools 針對大型資料集最佳化,取代一些常用的Stata 內建指令 (collapse, contract, merge, egen, sort…等),也提供 Mata class 著重於處理類別變數;gtools 使用 C外掛與雜湊,大幅提升 Stata 常用指令的速度。

2019.02.05

RapidMiner

想知道大數據要如何應用在製造業的生產優化嗎,德國聯邦教育研究部(BMBF)利用 RapidMiner 完成了一項針對化工製造的研究項目,目標是能透過自動化的方式,在早期階段預測化工廠的危急情況,並發展出在緊急狀況下,能輔助工廠決策者做出正確決策的重要資訊。

2019.02.04

Mathematica

資料科學、或稱為應用計算、預測分析,簡而言之,透過從資料到分析、收集洞察 (insight),並知道要問什麼問題才能得到正確的答案。資料科學已迅速成為各種職業生涯中必要的技能,包括工程、商業、天文學、體育、經濟學、農業、氣象、城市規劃、社會學和護理。計算思維是資料科學不可缺少的部分,使用電腦分析與求解前,需要充分了解問題。Wolfram提供計算思維與資料科學教學所需的工具。

2019.02.04

LINDO/LINGO

最佳化求解的 Excel 增益集 What'sBest! 16 新功能包含:改進的單形法線性規劃求解、更快速地處理大型二次模型、更快速地處理帶有非連續函數的模型、更快速地同時求解多個使用不同方法的線性模型、多重起始NLP求解支援目標值、全新工程設計函數、建立投資組合模型更容易…等。