gmm

是一种统计方法。广义矩估计，即GMM，是基于模型实际参数满足一定矩条件而形成的一种参数估计方法，gmm回归mata是是一种统计方法，是矩估计方法的一般化。

近些年，泰星不仅在泰国火热，在国内也得到了不少迷妹或迷弟。无论男泰星还是女泰星，他们的颜值都是有目共睹的。有网友表示，男泰星穿上女装，妥妥地变身女装大佬，绝对惊艳。或是应粉丝的心声，泰国最近流行了一款变装软件，不少男星变身女装大佬，让粉丝又惊又艳。GMM的实力是非常浑厚的，旗下拥有诸多大牌明星。潮流下，该公司的男明星开始解除了封印，纷纷化身女装大佬。joss joss是泰国的人气明星，身材好，演技也棒，在电视剧《爱情复仇 游戏 》中与Noon搭戏表现非常好，吸引了很多粉丝。他是新一代的人气偶像，多次登上热门话题。身材健硕性感的joss化身女装也是妥妥的女神，高挑的身材搭配清秀的面孔，化身性感女强人。krist krist毕业于泰国农业大学，演过不少的电视剧，在2016年出演GMM的《一年生》大火，得到了不少粉丝的关注。他的演艺经历较早，2008年也就是在他十二岁的时候就出演电视剧，当年青涩的他，岁月并没有改变其容颜，依然清秀。穿起女装，也很是清秀像邻居大姐姐。off off毕业于泰国艺术大学，他的兴趣爱好广泛，是个多才多艺的演员，又是主持人。《一年生》中，他饰演的配角给观众留下深刻的印象，又在《单身公寓》中饰演一个经常流鼻血的角色，又被称为鼻血小哥。帅气的外表却挡不住逗比的心。变成女装的他，却是个妖娆的奇女子。Lee 泰星lee的颜值不用说的，进选2020年全球最帅100张面孔的提名。不知道多少人看过《租赁男友》，在lee的颜值与演技下被攻，再加上弹得一手帅气吉他，不知道成了多少少女心目中的男神。lee的女装是最让我震撼的，不是女装是男神，女装变形则是女神，男女老少通杀。

在了解高斯混合模型之前，我们先来看看什么是高斯分布，高斯分布大家应该都比较熟悉了，就是我们平时所说的正态分布，也叫高斯分布。正态分布是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。 正态分布的特点 集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。 对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。 均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。 若随机变量 服从一个数学期望为 、方差为 的正态分布，记为 。其中期望值 决定了其位置，标准差 决定了分布的幅度。当 = 0， = 1时，正态分布是标准正态分布。 正态分布有极其广泛的实际背景， 生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述 。例如，在生产条件不变的情况下，产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标；同一种生物体的身长、体重等指标；同一种种子的重量；测量同一物体的误差；弹着点沿某一方向的偏差；某个地区的年降水量；以及理想气体分子的速度分量，等等。一般来说，如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果，那么就可以认为这个量具有正态分布（见中心极限定理）。从理论上看，正态分布具有很多良好的性质 ，许多概率分布可以用它来近似；还有一些常用的概率分布是由它直接导出的，例如对数正态分布、t分布、F分布等。 高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。 概率密度函数服从上面的正态分布的模型叫做单高斯模型，具体形式如下： 当样本数据 是一维数据（Univariate）时，高斯模型的概率密度函数为： 其中： 为数据的均值， 为数据的标准差。 当样本数据 是多维数据（Univariate）时，高斯模型的概率密度函数为： 其中： 为数据的均值， 为协方差，d为数据维度。 高斯混合模型（GMM）是单高斯概率密度函数的延伸，就是用多个高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化变量分布，是将变量分布分解为若干基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）分布的统计模型。 用通俗一点的语言解释就是， 个单高斯模型混合在一起，生成的模型，就是高斯混合模型。这 个子模型是混合模型的隐变量（Hidden variable）。一般来说，一个混合模型可以使用任何概率分布，这里使用高斯混合模型是因为高斯分布具备很好的数学性质以及良好的计算性能。 GMM是工业界使用最多的一种聚类算法。它本身是一种概率式的聚类方法，假定所有的样本数据X由K个混合多元高斯分布组合成的混合分布生成。 高斯混合模型的概率密度函数可以表示为： 其中： 是观察数据属于第 个子模型的概率， ； 是第 个的单高斯子模型的概率密度函数， 或 ，具体函数见上方单高斯模型的概率密度函数。 参数估计有多种方法，有矩估计、极大似然法、一致最小方差无偏估计、最小风险估计、同变估计、最小二乘法、贝叶斯估计、极大验后法、最小风险法和极小化极大熵法等。最基本的方法是最小二乘法和极大似然法。 极大似然估计的思想是 ：随机试验有多个可能的结果，但在一次试验中，有且只有一个结果会出现，如果在某次试验中，结果w出现了，则认为该结果发生的概率最大。 1）写出似然函数： 假设单个样本的概率函数为 ,对每个样本的概率函数连乘，就可以得到样本的似然函数 2）对似然函数取对数： 目的是为了让乘积变成加法，方便后续运算 3）求导数，令导数为0，得到似然方程： 和 在同一点取到最大值，所以可以通过对 求导，令导数为零，实现同个目的 4）解似然方程，得到的参数即为所求 对于单高斯模型，可以使用极大似然估计（MLE）来求解出参数的值。 单高斯模型的对数似然函数为： 上式分别对 和 求偏导数，然后令其等于0，可以得到对应的参数估计值： 如果依然按照上面的极大似然估计方法求参数 GMM的对数似然函数为： 对上式求各个参数的偏导数，然后令其等于0，并且还需要附件一个条件： 。 我们会发现，直接求导无法计算出参数。所以我们需要用其它方式去解决参数估计问题，一般情况下我们使用的是迭代的方法，用期望最大算法（Expectation Maximization，EM）进行估计。 EM算法的具体原理以及示例见我的另外一篇文章。

前言：此版本的软件安装包附加激活教程我可以给您一份，不过仅供个人使用，切勿传播，希望可以帮助您安装教程1、在本站下载好SolveigMM Video Splitter 7中文破解版压缩包，解压之得到如下文件。2、双击“SolveigMM_Video_Splitter_Business_Edition_7_0_1811_29.exe”主程序运行，选择一种使用的语言，然后点击“Next”。3、来到软件欢迎界面直接点击“Next”。4、在许可协议界面，选择“I Agree”，点击“Next”。5、选择一种喜欢的安装类型，然后点击“Next”。6、自行选择好安装路径，然后点击“Next”。7、默认选项，直接点击“Next”。8、确认一下你的安装信息，点击“Next”开始正式安装。9、安装进行中，需要一些时间，请耐心等待。10、安装完成，不要运行软件取消运行勾选，点击“Finish”关闭窗口。SolveigMM Video Splitter 7中文破解版

gmmy这个是盗版者用的测试ID，所以你一安装就有了。正版的安装了以后是没有任何ID的。有的盗版版本还不是GMMY，还有叫chuhan的。等等。

The insignificance of the AR1 test for no serial correlation in the first-differenced errors indicates that there is strong serial correlation in the level errors which in turn is a sign of model misspecification. Essentially, you are assuming that all of your regressors are endogenous. While in theory it is possible to instrument all of them, in practice that hardly ever yields reasonable results (in particular in small samples). You are demanding too much from your data and would be better off imposing some stronger assumptions about the exogeneity of your regressors (besides the lagged dependent variable). s It is a story about perfect collinearity of the constant with your time dummy variables. Sometimes Stata drops the constant and sometimes one of the time dummies instead. s The Hansen p-value of 1.0000 is a clear indication that your model suffers from severe problems, in particular a too-many-instruments problem. s You have an insufficient number of observations per group. There is no way to compute autocorrelation tests for a first-differenced model with only 2 observations. When specifying time dummies, note that there is a bug in xtabond2 that yields incorrect degrees of freedoms for the overidentification tests when some of these dummies are reported as omitted. You should either specify the dummies manually without factor notation or use the xtdpdgmm command instead; see below.) xtdpdgmm has the option teffects that automatically adds the relevant time dummies. More on GMM estimation of linear dynamic panel data models: XTDPDGMM: new Stata command for efficient GMM estimation of linear (dynamic) panel models 静态模型中系数显著， The coefficient of the lagged dependent variable is close to 1. This means that a large amount of variation is explained by history dependence rather than the other explanatory variables. It is not uncommon in these situations that explanatory variables lose statistical significance, in particular if they are themselves highly persistent such that their effect becomes hard to distinguish from the the autoregressive part. In any case, your number of instruments appears to be too high which could also effect the precision of your estimates. s https://www.weibo.com/p/230418dfe845df0102wndb?pids=Pl_Official_CardMixFeedv6__4&feed_filter=2

在经济运行过程中，广泛存在时间滞后效应。某些经济变量不仅受到同期各种因素的影响，而且也受到过去某些时期的各种因素甚至自身的过去值的影响。通常把这种过去时期的，具有滞后作用的变量叫做滞后变量（Lagged Variable），含有滞后变量的模型称为滞后变量模型。滞后变量模型考虑了时间因素的作用，使静态分析的问题有可能成为动态分析。含有滞后解释变量的模型，又称动态模型（Dynamical Model）。产生滞后效应的原因 ：1、心理因素：人们的心理定势，行为方式滞后于经济形势的变化，如中彩票的人不可能很快改变其生活方式。2、技术原因：如当年的产出在某种程度上依赖于过去若干期内投资形成的固定资产。3、制度原因：如定期存款到期才能提取，造成了它对社会购买力的影响具有滞后性。以滞后变量作为解释变量，就得到滞后变量模型。它的一般形式为：Yt = β0 + β1Yt u2212 1 + β2Yt u2212 2 + ... + βqYt u2212 q + α0Xt + α1Xt u2212 1 + ... + αsXt u2212 s + μt q（注意公式中上标下标未分），s：滞后时间间隔自回归分布滞后模型（autoregressive distributed lag model, ADL）：既含有Y对自身滞后变量的回归，还包括着X分布在不同时期的滞后变量有限自回归分布滞后模型：滞后期长度有限；无限自回归分布滞后模型：滞后期无限。分布滞后模型（distributed-lag model）分布滞后模型：<IMG class=tex alt=Y_t=alpha+sum_{i=0}^seta_iX_{t-i}+mu_t src="htt p:/ /wiki.mbalib.c om/w/images/math/0/3/6/0367c7877eb9bd48db07f5ea9d75fc71.png"> 模型中没有滞后被解释变量，仅有解释变量X的当期值及其若干期的滞后值： β0：短期(short-run)或即期乘数(impact multiplier)，表示本期X变化一单位对Y平均值的影响程度。 βi (i=1,2…,s)：动态乘数或延迟系数，表示各滞后期X的变动对Y平均值影响的大小。<IMG class=tex alt=sum_{i=0}^seta_i src="htt p:/ /wiki.mbali b.c om/w/images/math/5/9/f/59fe37cda9a2a775892ebbeff9379350.png">称为长期（long-run）或均衡乘数（total distributed-lag multiplier），表示X变动一个单位，由于滞后效应而形成的对Y平均值总影响的大小。如果各期的X值保持不变，则X与Y间的长期或均衡关系即为<IMG class=tex alt=E(Y)=alpha_0+alpha_1X_t+(sum_{i=0}^seta_i)X src="htt p:/ /wiki.mbali b.c om/w/images/math/d/7/0/d70a72254bee32c74ca0b45ad78d6a0e.png">自回归模型（autoregressive model）自回归模型：模型中的解释变量仅包含X的当期值与被解释变量Y的一个或多个滞后值<IMG class=tex alt=Y_t=alpha_0+alpha_1X_t+sum_{i=1}^qeta_iY_{t-i}+mu_t src="htt p:/ /wiki.mbali b.c om/w/images/math/6/5/f/65fbaaa44bf9b2dc1628ae442b8f9f35.png">而Yt = α0 + α1Xt + α2Yt u2212 1 + μt称为一阶自回归模型（first-order autoregressive model）。

Clustering Algorithms分类1. Partitioning approach: 建立数据的不同分割，然后用相同标准评价聚类结果。（比如最小化平方误差和） 典型算法：K-Means, K-Medoids2. Model-based: 对于每个类假定一个分布模型，试图找到每个类最好的模型 典型算法：GMM（混合高斯） 3. Dimensionality Reduction Approach: 先降维，再聚类 典型算法：Spectral clustering，Ncut

是，jafirst是gmm公司旗下的一名艺人。1、JaFirst是泰星帕查拉·苏岸西、查隆拉·诺山荣cp。1998年4月6日出生，泰国男演员；查隆拉·诺山荣（First），1998年4月9日出生于泰国，泰国男演员，毕业于泰国国王科技大学。2020年11月6日，帕查拉·苏岸西搭档查隆拉·诺山荣出演的同性爱情剧《与爱同居2》在泰国GMMOne台播出。2021年4月22日，帕查拉·苏岸西搭档查隆拉·诺山荣主演的同性音乐剧《亲朋密友》在ViuTV播出。2、gmm，亚洲歌莱美传播股份有限公司(GMMGrammyEntertainmentPCL)是占领泰国60%以上市场的最大的国际性唱片公司。

gmm经纪人手下的艺人有巴拉奇亚·鲁洛（Singto），能提妲·索彭（Noona），NicoleTheriault，PakornLam，素格力·威塞哥（Bie）。巴拉奇亚·鲁洛（Singto），1994年7月28日出生于泰国曼谷，泰国男演员，就读于曼谷大学。2016年凭借主演的大热泰剧《一年生》在中泰两国获得极高人气。能提妲·索彭（Noona），1992年5月8日出生于泰国，中英混血儿，泰国女演员、歌手，毕业于泰国国立法政大学。NicoleTheriault出生于1970年8月24日，泰国歌手，发行的专辑有《FunnyLady》。PakornLam，小名为Dome，出生于佛历2522年9月12日（西元1979年9月12日），是泰国演员、歌手。素格力·威塞哥（Bie），1985年9月4日出生于泰国清迈，泰国男歌手、演员，毕业于泰国国王科技大学。

It"s Britney Bitch 我是布兰妮，贱人注意>>I see you, an"I just wanna dance with you 就是你 我想与你共舞>>>>Everytime they turn the lights down 每当灯光渐熄>>Just wanna go that extra mile for you 我愿为你共赴良宵>>You got my display of affection 你感受到我爱的暗示>>Feels like no one else in the room (the room) 就好像你我独处一室>>>>[Bridge]:>>We can get down like theres no one around 我们可以独自享乐>>We keep on rockin" , we keep on rockin" 我们尽情摇摆 尽情摇摆>>Cameras are flashin" while we"re dirty dancin" 镜头捕捉到尽是煽情舞动>>They keep watchin, keep watchin" 他们持续监看 持续监看>>Feels like the crowd was sayin" 好像大家都在暗示>>>>[Chorus]:>>Gimme Gimme more 放胆去做>>Gimme more 放胆去做>>Gimme gimme more (repeat 4) 放胆去做>>>>Centre of attention, even when you"re up against the wall 即便处境艰困 依然是众星焦点>>You got me in a crazy position (uh huh) 你让我陷入疯狂>>If you"re on a mission (ooh) 如果你冲著我来>>You got my permission ooohhh 也给我选择的空间>>>>[Bridge]>>>>[Chorus](repeat 4)>>>>(spoken)>>I just can"t control myself, more? 我无法控制自己 更多？>>They want more? Well I"ll give them more 他们要更多？ 那我就放胆去做>>>>[Chorus](repeat 4)>>>>Gimme more gimme more放胆去做>>Gimme more gimme more babe放胆去做 宝贝>>I just want more我只想放胆去做>>>>Gimme gimme gimme gimme gimme (repeat 4) 放胆去做二板，Gimme More给我更多中文手稿：June Ran这是女巫妮！我看到了你我只想与你缠绵共舞It"s Britney, bitchI see you"And I just want to dance with you[Laugh]每当他们把灯熄掉我就想加倍努力爱你大众情人的游戏感觉就像没有人在房间Every time they turn the lights downJust want to go that extra mile for youYou got my display of affectionFeels like no one else in the room (but you)我们可以想象周围没一个人我们将继续扭动着身体（不断扭动身体）我们将继续扭动着身体（不断扭动身体）摄影机闪动着我的热情方式性感的舞姿他们正享受着"不断享受着We can get downLike there"s no one aroundWe keep on rockin"Keep on rockin"Cameras are flashingWhile we"re dirty dancingThey keep watching感觉就像是在说：给我更多 给我更多一些… …Feels like the crowd was sayingGimme, Gimme moreGimme, MoreGimme, Gimme, MoreGimme, Gimme moreGimme, MoreGimme, Gimme, MoreGimme, Gimme moreGimme, MoreGimme, Gimme, MoreGimme, Gimme moreGimme, MoreGimme, Gimme, More即使关注中心的位置甚至当他们正隔离着一堵墙你让我在一个疯狂的立场上无法自拔你有我的性感许可证吗The center of attentionEven when we"re up against the wallYou"ve got me in a crazy positionIf your on a missionYou got my permission我们可以想象周围没一个人我们将继续扭动着身体（不断扭动身体）我们将继续扭动着身体（不断扭动身体）摄影机闪动着我的热情方式性感的舞姿他们正享受着"不断享受着We can get downLike there"s no one aroundWe keep on rockin"We Keep on rockin", rockin"Cameras are flashingBut we"re dirty dancingThey keep watching感觉就像是在说：给我更多 给我更多一些… …给我更多… …给我更多… …Feels like the crowd was sayingGimme, Gimme moreGimme, MoreGimme, Gimme, MoreGimme, Gimme moreGimme, MoreGimme, Gimme, MoreGimme, Gimme moreGimme, MoreGimme, Gimme, MoreGimme, Gimme moreGimme, MoreGimme, Gimme, More我只是无法控制自己你还想要更多的吗我会给你更多的给我更多，给我更多一些宝贝，我想要更多给我更多，给我更多一些I just can"t control myselfWoah!Do you want more"Well I"m good for moreGimme, Gimme moreGimme, MoreGimme, Gimme, MoreGimme, Gimme moreGimme, MoreGimme, Gimme, MoreGimme, Gimme moreGimme, MoreGimme, Gimme, MoreGimme, Gimme moreGimme, MoreGimme, Gimme, MoreGive me more, give me moreGive me more, give me more babe (danja danja, danja)I just want more!Gimme, GimmeGimmeGimme, GimmeGimme, GimmeGimmeGimme, GimmeGimme, GimmeGimmeGimme, GimmeGimme, GimmeGimme,Gimme, Gimme我向你打赌，你没有看见这一个未来难以置信这就是传说中难以阻挡布兰妮女士别离开我我没地方可去Bet you didn"t see this one comin"The incredible LigoThe legendary Miss Britney SpearsAnd the unstoppable DanjaYou"re gonna have to remove meCause I ain"t goin" nowhere

系统gmm用加robust。系统GMM在STATA中需要注意的点：1、必须要通过两个检验，AR1小于0.1，AR大于0.1;Hansen 大于0.1。2、代码中必须加robust，很多同学会出现不加robust，所有都是显著的，但是这是错的代码。注意事情：动态面板模型设定中将被解释变量的滞后项作为解释变量引入到回归模型中，使得模型具有动态解释能力，但模型中存在内生性问题。系统GMM 方法对原水平模型和差分变换后的模型同时进行估计，系统GMM 能够修正未观察到的异方差问题、遗漏变量偏差、测量误差和潜在的内生性问题。