如何在stata中对面板数据进行gmm吉谷首先，检验内生解释变量(内生解释变量的豪斯曼检验:使用工具变量法的前提是内生解释变量的存在。regldilf diestimatestoreolsxtivregldi(lof dil，lofdildeflex)Estimatesstorei Hausmanvols(使用面板数据中的工具变量，Stata提供了以下命令来执行2SLS:xtivregdepvar最近在实际工作中使用了GaussianMixtureModel，所以我写了一篇笔记来整理记录相关知识点，以供复习巩固，简单回顾一下本科概率论中提到的高斯模型，高斯模型是一种常用的变量分布模型，也称为正态分布，广泛应用于数理统计领域。当样本数据x为单变量时，高斯分布遵循以下ProbabilityDensityFunction(以下简称pdf):其中是数据均值(期望)和数据标准差。
1、grabcut算法本文转自图像分割(三)从GraphCut到GrabCut》GrabCut是GraphCut的改进版本，是一种迭代的GraphCut。OpenCV中的GrabCut算法是根据文章GrabcontractitiveForeground引渡使用IteratedGraphCuts实现的。该算法利用了图像中的纹理(颜色)信息和边界(对比度)信息，只需很少的用户交互就能得到较好的分割结果。
和GraphCut有什么不同？(1)1)graph cut的目标和背景模型为灰度直方图，GrabCut用RGB三通道混合高斯模型GMM代替；；(2)一次性实现2)GraphCut的能量最小化(分割)，而GrabCut被连续分割估计和模型参数学习的交互迭代过程所代替；(3)GraphCut需要用户指定目标和背景的一些种子点，而GrabCut只需要提供背景区域的像素集合。
2、在stata中怎样对面板数据进行 gmmguji先检验内生解释变量(内生解释变量的豪斯曼检验:使用工具变量法的前提是内生解释变量的存在。豪斯曼检验的原始假设是:所有解释变量都是外生的，如果拒绝，则认为有内生的解释变量，应使用IV；另一方面，如果接受，则认为没有内生解释变量，应使用OLS，regldilf diestimatestoreolsxtivregldi(lof dil。lofdildeflex)Estimatesstorei Hausmanvols(使用面板数据中的工具变量，Stata提供以下命令来执行2 SLS:xtivregdepvar[var list 1](var list _ 2 varlist _ iv)(选项可以是fe、Re等，，表示固定效果、随机效果等。)。
