[分享]学历与学习力

有一个博士分到一家研究所,成为学历最高的一个人。
    有一天他到单位后面的小池塘去钓鱼,正好正副所长在他的一左一右,也在钓鱼。他只是微微点了点头,这两个本科生,有啥好聊的呢?不一会儿,正所长放下钓竿,伸伸懒腰,蹭蹭蹭从水面上如飞地走到对面上厕所。博士眼睛睁得都快掉下来了。水上飘?不会吧?这可是一个池塘啊。正所长上完厕所回来的时候,同样也是蹭蹭蹭地从水上飘回来了。怎么回事?博士生又不好去问,自己是博士生哪!
    过一阵,副所长也站起来,走几步,蹭蹭蹭地飘过水面上厕所。这下子博士更是差点昏倒:不会吧,到了一个江湖高手集中的地方?
    博士生也内急了。这个池塘两边有围墙,要到对面厕所非得绕十分钟的路,而回单位上又太远,怎么办?博士生也不愿意去问两位所长,憋了半天后,也起身往水里跨:我就不信本科生能过的水面,我博士生不能过。只听咚的一声,博士生栽到了水里。
    两位所长将他拉了出来,问他为什么要下水,他问:“为什么你们可以走过去呢?”两所长相视一笑:“这池塘里有两排木桩子,由于这两天下雨涨水正好在水面下。我们都知道这木桩的位置,所以可以踩着桩子过去。你怎么不问一声呢”?
    学历代表过去,只有学习力才能代表将来。尊重经验的人,才能少走弯路。一个好的团队,也应该是学习型的团队。

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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