function yhat=volum(beta,x) yhat=beta(1)*exp(beta(2)./x);
时间: 2024-04-11 20:31:41 浏览: 174
这是一个函数,输入参数是 `beta` 和 `x`,输出结果是 `yhat`。函数根据输入的 `beta` 和 `x` 来计算 `yhat` 的值,使用了指数函数 `exp()` 和除法运算 `/`。其中 `beta(1)` 是 `beta` 的第一个元素,而 `beta(2)` 是 `beta` 的第二个元素。
相关问题
gen yhat = beta0 + beta1*time + beta2*tt + beta3*did beta0 not found
如果Stata提示"beta0 not found",则可能是因为在之前的代码中没有定义beta0变量。在使用gen yhat命令计算模型的拟合值时,需要自己定义模型的系数。
在DID模型中,模型的系数可以通过回归分析或者其他方法进行估计。在进行回归分析时,可以使用reg命令进行拟合,然后使用estimates store命令存储模型的系数,例如:
```
reg y time tt did
estimates store mymodel
```
上述代码中,reg命令用于拟合DID模型,其中y是因变量,time是时间变量,tt是处理变量,did是时间和处理变量的交互项。estimates store命令用于存储模型的系数,将其保存在名为mymodel的存储器中。
在计算出模型的系数之后,就可以使用gen yhat命令计算模型的拟合值了。例如,可以使用以下代码:
```
estimates restore mymodel
gen yhat = _b[_cons] + _b[time]*time + _b[tt]*tt + _b[did]*did
```
上述代码中,estimates restore命令用于从之前保存的存储器中恢复模型的系数,_b[_cons]表示常数项系数,_b[time]表示时间变量系数,_b[tt]表示处理变量系数,_b[did]表示时间和处理变量的交互项系数。通过将系数和自变量代入公式,可以计算出每个观测值的拟合值yhat。
需要注意的是,在计算yhat时,变量名称需要与之前的reg命令中的变量名称一致,否则会提示"variable not found"的错误信息。
yhat = torch.from_numpy(input_x)
As an AI language model, I don't have access to the context or the data used in the code. However, based on the syntax, it seems like this line of code is converting a NumPy array named "input_x" into a PyTorch tensor named "yhat". The torch.from_numpy() function is used to convert a NumPy array into a PyTorch tensor. This line of code suggests that the input data is being prepared for a PyTorch model.