pw方法例子
时间: 2023-08-04 19:21:11 浏览: 38
下面是一个使用PW方法的例子,假设我们要估计一个自回归模型:
$$y_t = \beta_0 + \beta_1 y_{t-1} + u_t$$
其中$y_t$是因变量,$y_{t-1}$是自变量,$u_t$是误差项。假设我们有一个包含100个观测值的数据集,可以使用以下命令进行估计:
```
webuse lutkepohl2
pw y L.y, corc(ar1) lag(2)
```
其中,`webuse`命令是载入一个Stata自带的数据集,`pw`命令指定了因变量`y`和自变量`L.y`,`corc(ar1)`指定了自相关系数的估计方法为AR(1),`lag(2)`指定了使用2阶滞后。运行以上命令后,Stata会输出估计结果,包括系数估计值、标准误、t值和p值等。
需要注意的是,当存在异方差性时,建议使用HAC稳健标准误。可以使用`newey`命令或`cluster`命令来进行HAC稳健标准误的估计。
相关问题
nrf24l01与51单片机例子
以下是一个基于 nrf24l01 和 51 单片机的简单示例代码:
```c
#include <reg52.h>
#include "nrf24l01.h"
sbit CE = P1^0;
sbit CSN = P1^1;
sbit SCK = P1^2;
sbit MOSI = P1^3;
sbit MISO = P1^4;
void Delay1ms() {
unsigned char i, j;
i = 12;
j = 169;
do {
while (--j);
} while (--i);
}
void SPI_Init() {
CE = 0;
CSN = 1;
SCK = 0;
MOSI = 0;
MISO = 1;
}
void SPI_RW(unsigned char dat) {
unsigned char i;
for (i = 0; i < 8; i++) {
MOSI = (dat & 0x80);
dat <<= 1;
SCK = 1;
dat |= MISO;
SCK = 0;
}
}
unsigned char SPI_Read_Reg(unsigned char reg) {
unsigned char dat;
CSN = 0;
SPI_RW(reg);
dat = SPI_RW(0);
CSN = 1;
return dat;
}
void SPI_Write_Reg(unsigned char reg, unsigned char dat) {
CSN = 0;
SPI_RW(reg);
SPI_RW(dat);
CSN = 1;
}
void NRF24L01_Init() {
SPI_Init();
SPI_Write_Reg(WRITE_REG + EN_AA, 0x01);
SPI_Write_Reg(WRITE_REG + EN_RXADDR, 0x01);
SPI_Write_Reg(WRITE_REG + SETUP_RETR, 0x1a);
SPI_Write_Reg(WRITE_REG + RF_CH, 40);
SPI_Write_Reg(WRITE_REG + RF_SETUP, 0x07);
SPI_Write_Reg(WRITE_REG + RX_PW_P0, 0x01);
SPI_Write_Reg(WRITE_REG + CONFIG, 0x0f);
}
void NRF24L01_RX_Mode() {
CE = 0;
SPI_Write_Reg(WRITE_REG + CONFIG, 0x0f);
CE = 1;
Delay1ms();
}
void NRF24L01_TX_Mode() {
CE = 0;
SPI_Write_Reg(WRITE_REG + CONFIG, 0x0e);
CE = 1;
Delay1ms();
}
void NRF24L01_Send(unsigned char *buf) {
unsigned char i;
CE = 0;
SPI_Write_Reg(WRITE_REG + STATUS, 0x7e);
SPI_Write_Buf(WR_TX_PLOAD, buf, TX_PLOAD_WIDTH);
CE = 1;
Delay1ms();
while (IRQ);
SPI_Write_Reg(WRITE_REG + STATUS, 0x7e);
SPI_Write_Reg(FLUSH_TX, 0xff);
}
unsigned char NRF24L01_Recv(unsigned char *buf) {
unsigned char status;
status = SPI_Read_Reg(STATUS);
SPI_Write_Reg(WRITE_REG + STATUS, status);
if (status & RX_DR) {
SPI_Read_Buf(RD_RX_PLOAD, buf, RX_PLOAD_WIDTH);
SPI_Write_Reg(FLUSH_RX, 0xff);
return 0;
}
return 1;
}
void main() {
unsigned char buf[TX_PLOAD_WIDTH];
unsigned char i;
for (i = 0; i < TX_PLOAD_WIDTH; i++) {
buf[i] = i;
}
NRF24L01_Init();
while (1) {
NRF24L01_TX_Mode();
NRF24L01_Send(buf);
Delay1ms();
NRF24L01_RX_Mode();
while (NRF24L01_Recv(buf));
Delay1ms();
}
}
```
在这个示例代码中,我们使用了 nrf24l01 的 SPI 接口来与 51 单片机进行通信。我们通过设置各种寄存器来配置 nrf24l01,以使其能够在收发模式下正常工作。在主函数中,我们向 nrf24l01 发送一个数据包并等待接收回复。这个示例仅仅是一个简单的演示,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。
pyqtgraph如何制作柱状图,举个例子
可以使用 pyqtgraph 中的 PlotWidget 和 BarGraphItem 类来制作柱状图。下面是一个简单的例子:
```python
import pyqtgraph as pg
from pyqtgraph.Qt import QtGui
# 创建一个应用程序对象
app = QtGui.QApplication([])
# 创建一个 PlotWidget 对象
pw = pg.PlotWidget()
# 创建一个 BarGraphItem 对象
bg = pg.BarGraphItem(x=[1, 2, 3], height=[10, 20, 30], width=0.3)
# 将 BarGraphItem 添加到 PlotWidget 中
pw.addItem(bg)
# 显示 PlotWidget
pw.show()
# 运行应用程序
app.exec_()
```
这个例子中,我们创建了一个 PlotWidget 对象,并在其中添加了一个 BarGraphItem 对象。BarGraphItem 的 x 属性表示柱状图的横坐标,height 属性表示柱状图的高度,width 属性表示柱状图的宽度。最后,我们将 BarGraphItem 添加到 PlotWidget 中,并显示 PlotWidget。
当然,这只是一个简单的例子,你可以根据自己的需求来调整柱状图的样式和数据。