LM检验

LM 检验的 STATA 代码，挺适合做时间序列或者面板数据里的误差自相关检测。用起来不复杂，几行命令搞定，效率也不错。你只要有点 STATA 的基础，跑起来没啥障碍。 STATA 里的LM 检验，蛮适合你在做残差独立性的时候用一用。尤其在回归模型里，经常会遇到自相关问题，直接上这段代码，就能省不少功夫。 命令格式直观，比如xtserial y x1 x2，你把变量名一换就行。响应也快，结果也清晰，适合快速验证模型设定有没有问题。 你如果刚接触 STATA，也可以先看看这篇Stata 初学者教程，基本命令讲得蛮清楚，跟着跑一遍就有感觉了。 另外，MATLAB 也有不少跟LM 算法相关的实现，比

空间面板模型里的 LM 检验，多人一听就觉得复杂，其实用 Stata 写起来还挺顺的。这里的代码资源挺实用，重点是能把截面矩阵直接扩展成面板矩阵，省了不少预的麻烦。逻辑清晰，结构也好理解，适合研究地理经济或区域金融的同学。 LM 检验 在空间计量模型中主要是为了判断空间效应是否显著，一般用来区分 SAR 和 SEM 模型。你只要把面板数据喂进去，几行代码跑完就能判断有没有空间自相关，响应也快，代码也简单。 像是 Elhorst 的 Matlab 空间面板模型也蛮有参考价值，但对新手来说，Stata 的上手门槛低多，语法友好，文档也多。顺带一提，如果你在找怎么构建空间权重矩阵，可以看看下面这篇，

在信息理论与LM代码课程期间，我编写了多个Matlab/Octave代码片段。这些代码涵盖了互信息计算、信道容量模拟及数值积分等内容，具体如下： assignment01_mutinfo：一个Matlab/Octave函数，给定转换矩阵P和输入符号Px的概率向量，计算并返回互信息I(X; Y)。该函数还提供了多组测试，展示了不同P和Px集合的通道互信息，并输出了3D表面图。 Assignment02_apcap_numint：该脚本用于绘制对足未量化通道、AWGN未量化通道和对足2级量化通道的容量比较。此外，它还包括一个函数，利用不同算法进行确定的数值积分。 Assignment0

LM-BP 的预测程序挺轻巧的，适合刚入门或者快速搭建电力负荷预测模型的朋友。虽然作者没附带.mat数据文件，但代码本身还挺清晰，适合自己拿数据试试。BP 神经网络加上LM 算法，收敛速度比较快，在电力数据这种周期性强的场景下，表现还不错。嗯，要是你之前接触过trainlm，应该能快上手。 程序用的Matlab 神经网络工具箱，核心是经典的误差反向传播算法，训练速度挺快，响应也快。不过要注意，自己用的时候记得先准备好标准化的数据，免得训练结果发散。 你要是对其他变种感兴趣，可以看看比如Elman 神经网络或者遗传算法优化 BP那类，网上也有不少资源，我挑了几个靠谱的放下面了，懒得找的话直接点进

Matlab曲率拟合代码LM包装是一款用于拟合线性正向/反向模型和CCA的Matlab例程。此软件包需要Matlab R2019b或更高版本，并已在R2019b和R2020a/b上进行了测试。它实现了脊正则化线性模型，可选择使用不同的L2罚分，例如曲率。该实现提高计算和存储效率，尤其适用于高采样率和大型模型的拟合，或者需要更快通用交叉验证模型的情况。代码包含高级的包装器功能，使用户能够轻松指定输入数据并学习如何使用。快速开始安装，只需将functions文件夹添加到路径中。

ATRIA是R中一个快速、精确且近似的最近邻工具箱，它包含两组函数，用于计算数据集的分形或固有维数。该软件包包含实现，这是球树算法系列的一种变体，支持精确和近似的k最近邻和范围搜索。对于在高维空间中不均匀分布的点，ATRIA可能是一个不错的选择。Boxcounting方法将数据集的点合并到D维网格中，并根据点在网格框中的分布来计算各种统计信息。计算不同网格分辨率下的非空盒子的数量可以估算数据集的容量维度。

假设检验建立在承认原假设（H0）的前提下，即概率很小的事件（H1）不太可能发生。实验中若出现概率很高的事件，则拒绝原假设，接受备择假设（H1）。

在总体分布未知的情况下，SPSS 非参数检验可以利用样本数据推断总体的分布或各总体的分布是否存在显著差异。 SPSS 非参数检验的类型: 单样本非参数检验 两独立样本的非参数检验 多独立样本的非参数检验 两配对样本的非参数检验 多配对样本的非参数检验

使用Lilliefors正态性检验评估数据分布是否符合正态分布。

采用Access快速开发 应用于医学检验报告系统 具有实用参考价值