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• 不用必悔神器！按最全的细分领域推送该周最新最前沿的经济学工作论文！

  凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的do文件,微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.关于神器1.神器!统计和金融计算器,词云和情感分析器强大到无敌！2.找合适的英文期刊发表的神器!亲测太好用了！3.神器!SSCI分区及影响因子查询,还有国人发表比例，4.一数学神器诞生!手写公式和符号,竟免费转成LaT

  2022-02-13

• 一文总结词向量的计算、评估与优化

  为了处理语言，需要将文本信息用向量的形式表达。词向量（Word Vector）或称为词嵌入（Word Embedding）就是将词语向量化。常见的生成词向量的神经网络模型有NNLM模型,C&W模型,CBOW模型和Skip-gram模型。本文目录：       1. 词向量计算方法1.1 Word2Vec的计算1.2 Word2Vec中计算方法详解1.3 高频词（the）引起的问题 

  2022-02-13

• NLP入门必知必会(一)：Word Vectors

  自然语言处理( NLP )是信息时代最重要的技术之一，也是人工智能的重要组成部分。NLP的应用无处不在，因为人们几乎用语言交流一切：网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、医疗报告等。近年来，深度学习方法在许多不同的NLP任务中获得了非常高的性能，同时也吸引了越来越多的人加入学习NLP的大潮中。应广大学习者要求，Datawhale正式开启NLP专辑系列，提供NLP入门方向和指引，希望能帮助到

  2022-02-13

• 实证分析观测数据的10条检查清单, 消除实证分析中许多潜在的虚假结果

  凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的do文件,微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.Source:http://yiqingxu.org/public/checklist.pdf关于YiqingXu，可见1.广义合成控制法gsynth,基于交互固定效应的因果推断，2.广义合成控制法gsynth,Sta

  2022-02-13

• 关于模型中变量选择的五个误区, 譬如不显著的变量需要剔除还是保留？

  凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的do文件,微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.注：关于变量选择，仍然需要区分变量到底是用来做模型预测的还是做模型估计的，模型预测与模型估计的区别决定了变量选择的标准。误解1:“模型中的变量数量应该减少，直到变量平均事件发生数为10。”不!注：当结果变量是二元的时候

  2022-02-13

• Stata波士顿大词典, 随时随地学习动态更新的Stata命令工具(下册)

  凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的do文件,微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.Stata的编程语言使用户可以编写命令。就像Stata的官方命令一样，许多用户可以通过StataJournal，SSCArchive或自己的网站等渠道将其命令提供给其他人。Stata的search，netsearch和

  2022-02-13

• 美国2002-2019年所有经济学博士学位论文信息, 为中国博士研究生提供前沿方向！

  凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的do文件,微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.以下列出了美国和加拿大各大学在2002至2019年总计18年授予博士学位学生的毕业论文。各个大学提供其学校博士学位获得者名单和科目分类。计量经济圈认为这对于中国国内的学生有很大参考价值，对比一下这边的Ph.D的diss

  2022-02-13

• Stata波士顿大词典, 随时随地学习动态更新的Stata命令工具(上册)

  凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的do文件,微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.Stata的编程语言使用户可以编写命令。就像Stata的官方命令一样，许多用户可以通过StataJournal，SSCArchive或自己的网站等渠道将其命令提供给其他人。Stata的search，netsearch和

  2022-02-13

• 机器学习模型评估与超参数调优详解

  机器学习分为两类基本问题----回归与分类。在之前的文章中，也介绍了很多基本的机器学习模型。可在Datawhale机器学习专辑中查看。但是，当我们建立好了相关模型以后我们怎么评价我们建立的模型的好坏以及优化我们建立的模型呢？那本次分享的内容就是关于机器学习模型评估与超参数调优的。本次分享的内容包括：用管道简化工作流使用k折交叉验证评估模型性能使用学习和验证曲线调试算法通过网格搜索进行超参数调优比较

  2022-02-13

• 在期数较短的微观面板数据中使用双重差分法(DID)有没有问题呢?

  凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的do文件,微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.对在期数较短的微观面板数据中使用双重差分（differenceindifference）的文献做一个清单，而至于在这种情况下使用该方法的严谨性和结果稳健性问题，有待各位学者在留言区评论探讨。后面将围绕该问题在社群开展学

  2022-02-13