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行为经济学变量的二元属性
二元属性:0和1.显而易见,0表示不出现,1表示出现 分为:对称性和非对称性
对称性二元属性:两个个状态同等重要
非对称性:两个状态不是同等重要的(更重要的/几率较小的赋值1),两个都取1(正匹配)比两个都取0(负匹配)的情况更有意义
邻近性度量:为相异性和相似性度量 问:如何刻画对称二元属性之间的相异性 答:
这是对象 i 与对象 j 之间二元属性的列联表 q:表示对象 i 与对象 j 都取1的属性数,其余类似 p:表示刻画对象的属性总数 那么相异性:
问:那么非对称二元属性的相异性呢?
答:正匹配比度匹配有意义的多,因此负匹配数t忽略不计 那么非对称二元属性之间的相似性度量为:,即 1 - d( i , j ) 一般来讲,我们更关注值为 1 的特征,当数据向量非常稀疏时,值为 1 的特征个数少,值为 0 的特征个数非常多,此时 SMC 对每个用户间计算的值都是非常相近的,容易判定都相似,所以引入 Jaccard 系数,它忽略了取值都是 0 的特征。
回归的含义:研究被解释变量对解释变量的依赖关系,即用解释变量的已知值去估计被解释变量的均值
X:解释变量、自变量、回归元 Y:被解释变量、因变量、回归子
定量:以数量形式存在着的属性,可对其进行测量,如温度、长度
定性:通过非量化的手段来探究事物的本质,如性别、人种 一般情况下,在我们研究的回归模型中,都隐含的假定了因变量(Y)是定量的,而解释变量(X)是定量、定性(或虚拟变量)
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