詞條
詞條說(shuō)明
近年來(lái),人們對(duì)定性材料分析的興趣大增。來(lái)自越來(lái)越多學(xué)科的研究人員希望對(duì)公開的、非結(jié)構(gòu)化的采訪、文檔和報(bào)告的文本、報(bào)紙文章、日記和日志等進(jìn)行響應(yīng)分析。然而,定性的、解釋性的分析并不局限于書面材料的情況,它還可以處理繪畫、圖像、音頻剪輯和視頻剪輯等對(duì)象。Kwalitan是一個(gè)支持研究者進(jìn)行這類分析的軟件。Kwalitan確保了數(shù)據(jù)的有效存儲(chǔ),并提供了各種工具來(lái)分析材料,如編碼、文本片段的選擇和檢索、代
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EViews | 基于Kalman Filter估計(jì)局部線性趨勢(shì)
過濾趨勢(shì)組件是總結(jié)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的一種有用方法,因?yàn)樗试S人們捕捉并關(guān)注真正重要的特征。但是過濾方法可能會(huì)導(dǎo)致信息丟失,因此是有代價(jià)的。然而,Linear State Space Models(LSSM)為提取觀測(cè)變量的未觀測(cè)趨勢(shì)成分提供了一種實(shí)用的方法。Local Linear Trend Model插件實(shí)現(xiàn)了以下框架:上述模型非常靈活,在實(shí)踐中很難將未觀察到的趨勢(shì)值與實(shí)際水平區(qū)分開來(lái)。在這種情況
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