function yhat=volum(beta,x) yhat=beta(1)*exp(beta(2)./x);

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。

function model = mstep(model, ess) X = ess.data.X; y = ess.data.y; N = size(X,1); r = ess.post; % responsibilities if model.fixmix model.mixweights = sum(r,1)/N; else [WqModel] = logregFit(X, r, 'preproc', [], ... 'nclasses', model.nclasses, model.gatingFitArgs{:}); model.Wq = WqModel.w; end if ~model.classifier % weighted least squares K = model.nmix; D = size(X,2); for k=1:K expert = linregFit(X, y, 'preproc', [], 'weights', r(:,k), ... model.expertFitArgs{:}); model.Wy(:,k) = expert.w; model.sigma2(k) = expert.sigma2; %{ Rk = diag(r(:,k)); RRk = sqrt(Rk); model.Wy(:,k) = (RRk*X) \ (RRk*y); yhat = X*model.Wy(:,k); rk = sum(r(:,k)); if rk==0 model.sigma2(k) = eps; else model.sigma2(k) = sum(r(:,k) .* (y-yhat).^2) / sum(r(:,k)); end assert(~isnan(model.sigma2(k))) assert(model.sigma2(k)>0) %} end else % weighted logreg K = model.nmix; D = size(X,2); for k = 1:K Rk = diag(round(r(:,k))); %model_k = logregFit(Rk*X, y, 'preproc', [], 'nclasses', model.nclasses, ... % model.expertFitArgs{:}); model_k = logregFit(X, y, 'preproc', [], 'nclasses', model.nclasses, ... 'weights', r(:,k), model.expertFitArgs{:}); model.Wy(:,:,k) = model_k.w; end end end

这段代码是 M 步函数 `mstep` 的实现。

该函数的输入参数包括：
- `model`: 混合专家模型，是一个结构体，包含了模型的参数；
- `ess`: 期望后验分布的统计量，包含了数据集和后验概率。

函数的输出是更新后的混合专家模型。

在函数内部，首先从期望后验分布的统计量中提取输入变量 `X` 和输出变量 `y`，以及样本数量 `N` 和后验概率 `r`。

然后，根据模型是否固定混合权重 `fixmix` 的取值，更新混合权重矩阵 `mixweights` 或权重矩阵 `Wq`。如果 `fixmix` 为真，则通过计算每个混合成分的概率和的均值得到混合权重；如果 `fixmix` 为假，则调用 `logregFit` 函数基于输入变量 `X` 和后验概率 `r` 进行逻辑回归拟合，得到权重矩阵 `Wq`。

接下来，根据模型是否为分类问题或回归问题，更新权重矩阵 `Wy` 和混合成分的方差 `sigma2`。如果是回归问题，则对于每个混合成分，调用 `linregFit` 函数基于输入变量 `X`、输出变量 `y` 和样本权重 `r` 进行加权线性回归拟合，得到权重矩阵 `Wy` 和方差 `sigma2`；如果是分类问题，则对于每个混合成分，调用 `logregFit` 函数基于输入变量 `X`、输出变量 `y` 和样本权重 `r` 进行加权逻辑回归拟合，得到权重矩阵 `Wy`。

最后，将更新后的模型返回。

这段代码的作用是根据期望后验分布的统计量更新混合专家模型的参数。

如果还有其他问题，欢迎提问！