* eg-13.1

/* 
* Copyright (c) 2013, 烟台大学计算机学院 
* All rights reserved.
* 文件名称:eg-13.1 
* 作    者:孙红蕾  
* 完成日期:2013 年 6 月 13 日 
* 版 本 号:v1.0 
* 
* 输入描述:a,b,c的值 
* 程序输出:方程的解  
* 算法设计:略 
*/

#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
int main()
{
    float a,b,c,disc;
    cout<<"please input a,b,c:";
    cin>>a>>b>>c;
    if(a==0)
        cerr<<"a is equal to zero,error!"<<endl;
    if((disc=b*b-4*a*c)<0)
        cerr<<"(disc=b*b-4*a*c)<0"<<endl;
    else
    {
        cout<<"x1="<<(-b+sqrt(disc))/(2*a)<<endl;
        cout<<"x2="<<(-b-sqrt(disc))/(2*a)<<endl;
    }
    return 0;
}


运行图片:

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
<think>嗯,用户现在想生成适用于混合效应Tobit模型的Stata代码,包括安装必要的命令和输出结果的步骤。我需要先回顾一下之前对话的内容,确保这次回答一致。之前用户问的是固定效应Tobit模型,我提到了xttobitfe和cmp命令。现在用户的问题转向混合效应,也就是既有固定效应又有随机效应的情况。这时候可能需要使用不同的命令,比如cmp或者xtmelogit,不过Tobit模型可能需要特定的处理。根据用户提供的引用,特别是引用[3]提到了xthreg2命令,用于门限回归和Tobit回归,但用户现在需要的是混合效应,可能涉及多层次模型。另一个引用提到chowreg,但可能不相关。而引用[1]里的sem和nlcom可能适用于结构方程模型,但混合效应Tobit可能需要不同的方法。 我需要确定在Stata中混合效应Tobit模型的常用命令。可能的选择包括使用gsem,因为它支持广义线性混合模型,或者cmp,它支持混合效应。另外,用户可能需要安装cmp或xthreg2,但根据之前的回答,xttobitfe可能不支持混合效应,而cmp更灵活。接下来需要编写代码示例,包括数据准备、模型估计和结果解释。同时,要确保正确安装命令,比如sscinstall cmp。还要注意因变量的截断点设置,比如ll和ul选项。此外,可能需要用margins计算边际效应,就像之前提到的。还要注意用户提到的混合效应可能包括固定效应和随机效应,所以在模型设定中要明确固定效应的变量和随机效应的部分。例如,固定效应可能包括时间或个体,而随机效应可能是某个层次的结构,如班级或区域。 需要检查是否有必要引用用户提供的引用内容,比如引用[3]中的xthreg2是否适用于Tobit,但根据描述,xthreg2主要是门槛回归和门限回归,可能不直接适用于混合效应Tobit,所以可能主要依赖cmp或gsem。 最后,生成相关问题,比如如何检验混合效应、比较模型、处理收敛问题等,确保问题与当前主题相关,并帮助用户进一步学习。</think>### Stata混合效应Tobit模型实现指南 混合效应Tobit模型结合了固定效应和随机效应,适用于同时存在个体异质性和群组差异的截断数据建模。以下为完整实现步骤: --- #### 一、命令安装与模型设定 1. **安装必要程序包** ```stata ssc install cmp // 广义结构方程框架 ssc install gsem // 广义混合模型(Stata内置但需更新) ``` 2. **数据准备** ```stata use "https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/hsb2", clear rename science y // 定义截断因变量 gen y_censored = min(y, 40) // 假设右截断在40分 rename math x1 rename read z1 ``` 3. **模型语法** ```stata cmp (y_censored = x1 z1 || school:), ind($cmp_cont) ll(0) ul(40) ``` - `school:` 表示学校层次的随机效应 - `ll(0) ul(40)` 定义因变量$y \in [0,40]$的截断区间[^3] --- #### 二、关键步骤解析 1. **模型结构** 混合效应Tobit可表示为: $$ y_{ij}^* = \beta_0 + \beta_1 x_{1ij} + \beta_2 z_{1ij} + u_j + \epsilon_{ij} $$ 其中: - $y_{ij}^*$为潜变量 - $u_j \sim N(0,\sigma_u^2)$为学校层面的随机效应 - $\epsilon_{ij} \sim N(0,\sigma_e^2)$为个体误差 2. **结果解读** ```stata estat ic // 查看AIC/BIC准则 estimates store mixed_tobit ``` - 固定效应系数反映自变量对潜变量的边际影响 - 随机效应方差($\sigma_u^2$)衡量群组间异质性 3. **边际效应计算** ```stata margins, dydx(x1 z1) predict(ystar(0,40)) ``` --- #### 三、完整案例演示 ```stata * 安装命令 ssc install cmp, replace * 数据预处理 webuse nlswork, clear gen wage_censored = min(ln_wage, 3) // 右截断在ln(3) * 混合效应Tobit估计 cmp (wage_censored = hours tenure || id:), ind($cmp_cont) ll(1.5) ul(3) * 模型比较 estimates store model1 cmp (wage_censored = hours tenure age || id:), ind($cmp_cont) ll(1.5) ul(3) estimates store model2 lrtest model1 model2 // 似然比检验 ``` --- #### 四、模型选择建议 | 特征 | 混合效应Tobit | 普通Tobit | |--------------|---------------------------|-------------------------| | 效应类型 | 固定效应+随机效应 | 仅固定效应 | | 适用场景 | 多层数据结构(如学生嵌套在学校) | 单一层次数据 | | 计算复杂度 | 高(需数值积分) | 低 | ---
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