#計量經濟 — Public Fediverse posts

從檢定發現美國失業率是廣義極值分配特性。同時，Gumbel,type I有機率密度函數，真實告訴你美國失業率的機率模型，而不是出一張圖代表存在機率模型。

以上這些方法都是超越傳統AI的數據分析方法，真正從數據本質出發打造精確統計模型，解決通用模型無法捕捉真實數據規律的難題，通過自動化建模過程揭示隱藏的數學規律。

你學的是落在哪種層次呢？

直線建模能做到，當然非線性的人工智慧自動化建模同樣能做到。數據規律的數學化、自動化(更新+建模+模擬)、強大而直觀的統計分析工具集成，統計學習達成。

其中一種非線性建模：https://x.com/meiyulee357/status/1963281302423241168

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如何建構美國失業率的機率模型？機率模型最後要有數學式顯示，不能只是圖形。

1) 直方圖？別想了，沒有數學式。只是圖像視覺化，不是數據分析，也不是人工智慧該有的數據模型。【不合格】
2) 用直方圖的組中點和對應機率值？11組可以使用AI-based piecewise linear regression method的結果是兩段直線。整體的R2達73%。【合格】
3) 建立更多分組的直方圖產生組中點與機率值。運用AI-based piecewise linear regressin method，產生9段直線。整體的R2達93%。【合格】
4) 運用適合度檢定，檢定45種機率分配？發現美國失業率的機率模型服從Gumbel,type I(a=0.68,b=27.82)。根據a值升序模擬產生條件機率分配。【合格】

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