¿Cuáles son los elementos esenciales para construir un dormitorio acogedor?

Todos tienen muchas expectativas para el dormitorio cuando se mudan. Esperan que el dormitorio parezca su hogar. Después de todo, durante la universidad, el dormitorio es un lugar al que una persona regresa todos los días. En este momento, mantener el dormitorio caliente es algo muy feliz para mí.

Descubrirás que cuando el dormitorio se caliente, te sentirás muy cómodo llevándote bien en él. En realidad, hay muchos elementos que son esenciales para construir un dormitorio más cálido. Por ejemplo, si quieres que tu dormitorio sea más cálido y lindo, necesitas preparar algunas muñecas.

Descubrirás que muchas niñas ahora tienen muchas muñecas en sus habitaciones. De hecho, es porque estas muñecas se ven lindas y te sentirás bien cuando aparezcan, por lo que preparar muchas muñecas en el dormitorio hará que el dormitorio se sienta cálido.

Además, muchas personas colocan papel pintado a la hora de decorar sus dormitorios. Descubrirá que cuando coloque papel tapiz en su dormitorio, todo el ambiente del dormitorio cambiará mucho. Esto se debe a que los dormitorios son uniformes, por lo que nadie puede elegir el color de su dormitorio.

Pero puedes cambiarlo más tarde según tus propias preferencias. Una vez que todos en el dormitorio estén de acuerdo, puedes comprar papeles pintados más uniformes y pegarlos en el dormitorio. Descubrirá que con estos papeles pintados dentro del dormitorio, todo el dormitorio se volverá muy cálido y se sentirá bien cuando regrese al dormitorio todos los días.

上篇: Quiero saber: ¿Dónde está el Templo Dachaoshan en Yixing, Wuxi? 下篇: Hay muchas variables endógenas y variables ficticias en la estimación de variables instrumentales. ¿Cómo ingresarlos? En econometría, si tenemos una gran cantidad de datos de alta calidad, entonces si todas las variables no violan los supuestos clásicos. Los parámetros estimados resultantes serán imparciales y consistentes en muestras grandes. Veamos los supuestos clásicos: ols1: El modelo es lineal respecto a los parámetros a estimar. Ols2: la fuente de datos del modelo. Para datos transversales generales, se distribuyen de forma independiente e idéntica. ols3:E(uX)=0. Sin supuesto endógeno. ols 4: No existe una relación lineal * * * múltiple completa entre x ols 5: var (UX) = A ^ 2 (A es una constante). Ols6: Los residuos siguen distribuciones normales independientes e idénticas. Entre ellos, OLS 1-OLS 4 es garantizar que los parámetros estimados sean consistentes. El tercer supuesto es el de endogeneidad. Descripción realista: en econometría necesitamos estimar los efectos del sesgo. Es decir, el efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente. Si esta variable independiente no tiene nada que ver con el error aleatorio, entonces los parámetros estimados de ols que obtengamos serán consistentes y se puede decir que el efecto es bueno. Pero en realidad este no es el caso. En realidad, las variables son generalmente variables endógenas, lo que significa que dos variables no se determinan unilateralmente, sino que se determinan mutuamente. Entonces, en términos generales, siempre que tenemos errores o faltan variables, puede haber un problema de endogeneidad, lo que significa que no podemos obtener estimaciones consistentes. Variables proxy y variables instrumentales: ¿Qué son las variables proxy? -Solución para variables faltantes. En una ecuación, supongamos: y = Bb1 * x1+...+bn * xn+u La variable X en la ecuación no tiene nada que ver con el error aleatorio, o podemos tolerar un cierto grado de correlación, entonces Se puede decir que la estimación mco de los parámetros es satisfactoria, pero si podemos saber que algunas variables en U están relacionadas con X, y esta variable faltante es más importante, ¿cómo podemos obtener mejores estimaciones de los parámetros? Si podemos encontrar una variable en U que esté relacionada con la variable faltante Q, y esta variable no está relacionada con X, entonces podemos agregar la variable faltante a la ecuación de regresión. Supongamos que encontramos una variable que puede reflejar Q hasta cierto punto, o un conjunto de variables Z, entonces podemos sustituir esta Z en la ecuación para hacer ols. Los valores estimados de los parámetros obtenidos son mejores que los valores originales. Pero aquí hay un problema, es decir, z nunca es q, por lo que hasta cierto punto no hay forma de representar q por completo. Esto también dará lugar a algunas inconsistencias en los parámetros estimados, pero es mejor que los parámetros originales estimados sin z, pero bajo ciertas circunstancias, podemos saber si se trata de una sobreestimación o una subestimación. Porque q = AA1 * X1+A2 * X2...+An* XN+C1 * Z65438+C2 * Z2...+CK * ZK. Lleve esta ecuación a la ecuación original (y = BB1 * x1+...+BN * XN+C * Q+U). Entonces podemos obtener el valor estimado de bi como bi+ai. De hecho, esta estimación también está sesgada. De hecho, el sesgo de las estimaciones de los parámetros depende de dos factores. Primero omita la relación entre las variables Q y Z, es decir, si la covarianza es positiva o negativa. Segundo: Depende de la relación entre q e y Si: cov (q, z)>0 y cov (q, y)>0, sesgo ascendente. Si: cov(q,z)>0 y cov(q,y)<0, sesgo hacia abajo. Si cov (q, z); 0, sesgado hacia abajo. cov(q,z)<0 y cov(q,y)<0, sesgados hacia arriba. Método de variable instrumental: el método de variable instrumental y el método de variable proxy son diferentes. Debes prestar atención a esta diferencia. En general, el método de variables instrumentales puede resolver los problemas de variables faltantes y errores de medición. Ahora hablemos de la solución al error de medición: por ejemplo, en una regresión, pensamos que una de las variables xi tiene un error de medición. Este error de medición está relacionado con u. En este momento, necesitamos encontrar una variable Z. :1, cov que satisface dos condiciones (xi, Z)>0, 2, cov (z, u) = 0. Cuando se cumplen estas dos condiciones, utilizamos el método 2sls para la regresión. Primero, xi realiza una regresión sobre X (excluyendo xi) y un conjunto de variables instrumentales (la variable instrumental puede no ser una o puede haber más de diez, por lo que la variable instrumental puede ser un conjunto) y se obtiene un xi ajustado. a través de la regresión. En este momento, haga y versus x (donde xi se reemplaza por el valor aproximado obtenido por la regresión en este momento). La regresión realizada en este punto es consistente. Ahora analicemos el problema de la variable latente: ¿Cómo resolver el problema de la variable latente con la ayuda de variables instrumentales? En términos generales, el problema de las variables latentes puede resolverse mediante las variables proxy mencionadas anteriormente, pero los resultados son sesgados e inconsistentes. Aunque es mejor que cuando no se usa, si las condiciones lo permiten, entonces podemos usar el método de la variable instrumental para obtener un mejor resultado que la variable proxy. Esta condición es: si sabemos que la variable latente Q no se puede medir con precisión o no existe un estándar de evaluación reconocido, entonces podemos usar otros indicadores relacionados con Q para realizar variables instrumentales, pero debe haber dos observaciones mensurables relacionadas, y esto Hay No puede haber ningún error de medición entre dos observaciones. En este momento, si incorporamos aleatoriamente un indicador de observación a la ecuación, podemos obtener un modelo de regresión con error de medición. En este momento el problema se resuelve como la solución del error de medición, asumiendo que Q1 y Q2 son indicadores diferentes. Luego podemos hacer una regresión de Q 1 sobre X y q2 para obtener el ajuste.