最優(yōu)滯后階數(shù)意義？意義：經(jīng)濟貨幣化的含義通常指：比溫飽有余的物物交換而言，貨幣的使用正準(zhǔn)備日益強大其中，εt是白噪聲，n是滯后階數(shù)(可以正二十邊形選擇類型)。設(shè)打比方H0：β1＝β2結(jié)果確定滯后于階數(shù)

最優(yōu)滯后階數(shù)意義？

意義：經(jīng)濟貨幣化的含義通常指：比溫飽有余的物物交換而言，貨幣的使用正準(zhǔn)備日益強大其中，εt是白噪聲，n是滯后階數(shù)(可以正二十邊形選擇類型)。設(shè)打比方H0：β1＝β2

結(jié)果確定滯后于階數(shù)那是不論對數(shù)據(jù)接受有假設(shè)條件降臨肯定無假設(shè)不成立條件回歸，都各參照情況做幾個滯后階數(shù)的回歸（象是相對滯后一階、二階、三階），各得出來AIC值，進行比較比較，AIC值最小的那個即為最優(yōu)滯后于階數(shù)的方程。

判斷模型參數(shù)估計量的符號，大小，相互之間關(guān)系的合理性屬于什么準(zhǔn)則？

準(zhǔn)則一般有這三個：無偏性（估記量收斂于不好算值）、選擇最優(yōu)性（肯定量方差小于）、有效性（估計也量的選擇應(yīng)該是最接近換算值）。

面板var確定最優(yōu)滯后階數(shù)用什么命令stata？

明顯滯后階數(shù)越大,自由度就越小.好象參照AIC和SC取值最小準(zhǔn)則來考慮階數(shù).要是AIC和SC并不是同樣取值小于,按結(jié)構(gòu)LR分析檢驗并且取舍.如果沒有時序數(shù)據(jù)樣本容量小,過了一會兒AIC和SC準(zhǔn)則可能會必須謹(jǐn)慎,肯定需要依據(jù)經(jīng)驗驗正.自己的經(jīng)驗看,正當(dāng)此時象也很相對滯后1、2、3階基本是是可以換取好些結(jié)果.這個思路挺好的,當(dāng)然了還這個可以通過eviews6.0軟件可以確定最大滯后階數(shù),在var大概結(jié)果窗口中直接點擊view/lagstructure/laglengthcriteria再輸入大滯后階數(shù),以*號至少的階數(shù)考慮反應(yīng)滯后階數(shù)

剛開始讀博，方向為基于機器視覺的slam，現(xiàn)在很迷茫不知道正確有效的科研方法是什么？

基本是你的老師說的對。現(xiàn)在機器視覺領(lǐng)域，基本上是機器學(xué)習(xí)，的或說是深度學(xué)習(xí)的天下，現(xiàn)在的學(xué)術(shù)研究確實是有“風(fēng)口”。

這個領(lǐng)域中，三個學(xué)術(shù)大牛，都還活在世上，

超級大牛：GeoffHinton，YoshuaBengio，Yann LeCun

也有一些小牛人：JürgenSchmidhuber，RuslanSalakhutdinov，AndrewNg，HonglakLee，BrendanFrey，Yee Whye Teh，SimonOsindero，Nando de Freitas，MarcAurelioRanzato，IlyaSutskever。RadfordNeal，RichardZemel，HugoLarochelle，SuryaGanguli等等

而機器視覺與深度學(xué)習(xí)，還不是同一件事，不過SLAM，與機器視覺又又不是相同回事情。我都覺得你應(yīng)該要去梳攏下，諸如在SLAM中，很多沒有人工智能，尤其是當(dāng)下說的深度學(xué)習(xí)此事，很多的是“高通量計算”，比如說三維高精密地圖的生成等等，與深度學(xué)習(xí)啊，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都有關(guān)系不是很大，我自己把他看成是嵌入式的高通量可以計算。

SLAM技術(shù)涵蓋的范圍的很廣，明確的完全不同的傳感器、應(yīng)用場景、核心算法，SLAM有很多種歸類方法。聽從傳感器的不同，可以分為實現(xiàn)激光雷達的2D/3DSLAM、實現(xiàn)深度相機的RGBDSLAM、基于組件視覺傳感器的visualSLAM（以下簡稱vSLAM）、實現(xiàn)視覺傳感器和慣性單元的visualinertialodometry（以下西安北方光電有限公司VIO）。

設(shè)計和實現(xiàn)激光雷達的2DSLAM總體成熟，早在2005年，SebastianThrun等人的經(jīng)典著作《概率機器人學(xué)》將2DSLAM研究和歸納得相當(dāng)深遠，基本考慮了激光雷達SLAM的框架。目前常用的GridMapping方法也早就有10余年的歷史。2016年，Google開源了激光雷達SLAM程序Cartographer，可以不凝練IMU信息，統(tǒng)一處理2D與3DSLAM。目前2DSLAM早成功了地應(yīng)用方法于掃地機器人中。

實現(xiàn)深度相機的RGBDSLAM過去幾年也發(fā)展迅速。自微軟的Kinect所推出以來，刮起了一炮RGBDSLAM的研究熱潮，短短幾年時間內(nèi)陸續(xù)又出現(xiàn)了幾種有用算法，或者KinectFusion、Kintinuous、Voxel Hashing、DynamicFusion等。微軟的Hololens應(yīng)該是板載顯卡了RGBDSLAM，在深度傳感器也可以工作的場合，它可以不提升的很好的效果。而與視覺相關(guān)的是Vslam

視覺傳感器除了單目相機、雙目之中相機、魚眼相機等。而視覺傳感器價格便宜啊，在室內(nèi)室外均可以在用，所以slam算法是想研究的一大熱點。早期的vSLAM如monoSLAM更大的是延續(xù)機器人領(lǐng)域的濾波方法?，F(xiàn)在使用一些的是計算機視覺領(lǐng)域的優(yōu)化方法，具體來說，是運動可以恢復(fù)結(jié)構(gòu)（structure-from-motion）中的光束法平差（bundleadjustment）。在vSLAM中，按照視覺特征的提取，又可以統(tǒng)稱特征法、就法。當(dāng)前vSLAM的代表算法有ORB-SLAM、SVO、DSO等。只希望對你有用