异质性

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CBD距离与房屋价格的空间异质性分析
房屋价格与CBD距离的空间异质性研究显示,不同的空间单元聚合方式会显著影响统计分析结果。尺度效应和划区效应是影响分析结果的主要因素,可塑性面积单元问题进一步揭示了区域数量、规模和形状对空间数据分析的重要性。
装备制造业高管团队异质性与创新关系
市场竞争加剧使企业创新活动迫在眉睫。装备制造业技术含量不足,总体竞争力差。研究企业创新战略和创新绩效有利于提高企业创新管理水平。文章利用146家装备制造业上市公司数据,通过描述性统计分析、相关性分析、多元线性回归分析和Logistic回归模型研究高管团队异质性、企业创新战略选择和企业创新绩效的关系。结果显示,高管团队年龄和任期异质性与自主创新战略显著正相关;年龄异质性与企业创新绩效显著正相关,教育水平异质性与企业创新绩效显著负相关;创新战略选择与创新绩效正相关关系不显著,但自主创新和合作创新均对创新绩效有促进作用。此研究为装备制造业上市公司高管团队组建和管理提供依据,为企业创新活动开展提供借鉴。
环境规制强度、企业环境会计信息披露与企业环境投资异质性研究
本研究基于2009-2019年数据,探讨了环境规制强度对企业环境会计信息披露以及环境投资的影响。 数据来源及变量说明 环境规制强度: ER1和ER2: 基于环境污染治理投资计算 ER3、ER4、ER5和ER6:基于污染物数据获取 ER7:基于排污费获取 污染物排放数据: 氮氧化物排放量 二氧化硫排放量 颗粒物排放量 污染治理投资数据: 地方财政环境保护支出 工业污染治理完成投资 治理废气、废水、固体废物项目完成投资 工业污染源治理投资(废水、废气、固定废物、噪声、其他) 其他控制变量: 工业总产值 地方财政一般预算支出 地区生产总值 第一、二、三产业增加值 数据处理 获取详细数据计算过程请联系我。
异质信息网络相似性度量的并行化算法研究与实现
近年来,异质信息网络的研究受到全球广泛关注,涉及聚类、分类、推荐等多个领域。异质信息网络由不同类型的节点和边构成,具有复杂的结构和丰富的语义信息,能够全面反映系统中的组成对象及其关系。节点相似性度量是实现聚类、推荐等任务的基础。目前,国内外提出多种解决方法,HeteSim算法是典型代表。该算法基于双向随机游走,传统的单节点计算已无法满足其快速计算需求,因此开发适用于集群环境的并行化算法成为重要课题。基于Spark分布式计算框架,研究并实现了HeteSim的并行化算法,主要改进在于基于矩阵乘法的并行化策略,以解决传统算法的内存消耗、网络开销和执行时间长的问题。
当方差异质时的均值相等近似检验 - Matlab开发
Games-Howell方法用于对来自正态总体的均值进行近似检验,特别是当方差不等时。它采用带有特定加权自由度(df')的Tukey学生化范围及基于均值方差均值的标准误差。该方法通过Games和Howell的程序比较成对方法之间的差异。对于统计检验,该函数调用文件qTukey.m(输入数据矩阵[1=yes(默认); 2=否,如果不是则需要提供统计矩阵]和显著性水平,默认为0.05)来输出每对均值差异的详尽统计分析表格。
基于带权质子图的异质信息网络表示学习算法
当前,信息网络研究主要集中在同质网络上,而对于异质信息网络的网络表示学研究较为有限。提出一种创新方法,利用不同元路径将异质信息网络转化为带权质子图,通过引入带权重边的元路径来抽取同质子图。进一步采用带偏置的随机游走策略生成同类节点序列,并利用Skip-gram模型来学习节点的表示向量。实验结果显示,相较于单一路径算法,本算法在节点分类及相似性搜索等数据挖掘任务中表现出色。
时间序列分析中平稳性的重要性
传统统计分析中,时间序列数据结构中的每个变量有多个观察值,而每个变量只有一个样本观察值。平稳性是确保数据分析准确性的关键要素。
Matlab编程指南提升移植性和可读性
这本书详细介绍了Matlab的编程风格,帮助读者更好地学习Matlab编程,使其代码更易于移植和理解。
数据库安全性的重要性
上传仅供学术交流使用,请勿非法传播。数据库安全性是信息系统中至关重要的一环,涉及数据保护和合规性。确保数据安全不仅关乎个人隐私,也直接影响到系统运行稳定性和用户信任。因此,理解和强化数据库安全性措施,成为信息技术管理中不可或缺的重要部分。
数据列的有效性规范:域完整性
域完整性,又称列完整性,用于设定数据集中某列数据的有效性及是否允许为空。其实现方式通常是通过有效性检查,也可以通过限制数据类型、格式或取值范围来实现。例如,可以设置员工入职日期必须晚于员工出生日期。