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我想问一下你是否知道任何带有数据的 R 包来做线性计量经济学模型（最小二乘法）。我必须有 5-7 个变量（其中一些可能会在以后发生无关紧要）。我应该检查异方差、自相关、催化等。Mayby 你可以推荐我来自其他来源的数据和其他数学程序数据包吗？

我正在尝试构建一个基于 OOP/回合的经济模拟器，它 a) 使用 AI 来模拟理性决策 b) 允许多个代理每回合交互和反应的最佳速度 c) 跟踪数据并将其记录到数据库中。我现在正在使用 Java 和 SQL（我最熟悉这些），但正在寻找建议的阅读材料，也许还有关于更适合该任务的技术的意见（如果有的话）。谢谢！

我有一个小数学问题，我需要根据成本价格和最终数量来确定数量。

现在这在理论上很容易，因为它只是最终金额/实际成本 = 数量，但在我的情况下，实际成本会根据数量而变化。

数量 = 最终金额 /（项目成本 + 间接成本），其中间接成本按比例计算。

举个例子，如果我想卖羊赚 500 美元，每只羊的底价是 50 美元，但卖一只羊的成本是 5 美元，所以一只羊的实际成本是 55 美元，但如果我卖2 只羊，那么出售一只羊的成本变为 7 美元，因此实际成本将是 107 美元，依此类推。

在不必几乎无条件循环的情况下，尽可能接近最终数量（但不超过）的最佳方法是什么？

我想创造一个游戏，让玩家创造不同价格的不同产品（称之为优惠），我给他们一定数量的客户（称之为需求）。

现在，我想要一种算法来确定每个玩家的市场份额。当然，我现在可以自己做，使用随机的。但在这样做之前，我更愿意问，因为我敢肯定很多人在我之前已经尝试过这样做！

我的问题不是很精确，这是因为您的答案也不需要精确；）

先感谢您！

非常新，所以让我知道这是否要求太多。我正在尝试将 R 中的面板数据分成两个不同的类别；一种具有完整的变量信息，另一种具有不完整的变量信息。我的数据如下所示：

我需要做的是遍历每一列（不是第 1 列和第 2 列），如果变量的数据已满（变量由第一列中的 id 和列名定义，上图中的示例是person1Income) 将其返回到数据集。否则将其放入不同的数据集中。这是我的元代码和给出上述数据的示例。注意：我通过变量的 id 名称然后列名称来调用变量，例如变量 person1Income 将是第三列中的前三行。

我理解如果有人不能完全回答这个问题，但任何帮助表示赞赏。另外，如果我的目标不明确，请告诉我，我会尽力澄清。

tl;博士我还不能用一句话来解释它所以......对不起。

编辑：我所说的完整和不完整变量的可视化。截屏

I am doing a fixed effects regression and am having a problem with autocorrelation, to deal with this I am doing ARIMA modeling using the forecast, lmtest, and plm packages. My data is general panel data, looks like this, I am trying to do some ARIMA modeling but am having a hard time incorporating autoregressive terms and moving averages into a fixed effects regression using the plm package. Here is my attempt.

My question is: how do I incorporate one autoregressive term and a moving average of one into my regression?

有没有比下面的更好、更智能的方式来构建公制与英制转换表？

即用于计算供应商使用不同单位系统的产品的存储/运输成本的电子表格。

提前致谢！

长度

体积

大量的

编辑

我正在尝试将此 API 用于美联储经济数据 (FRED)： https ://github.com/zachwill/fred

我安装了文档说需要的三个模块。我收到此错误：

然后我安装了 xml2dict 并再次安装了 fred。当我现在先导入 xml2dict 然后导入 fred 时，我得到了完全相同的错误。

我很难学会在 Python 中安装模块，但我想我终于弄明白了。我似乎无法在这里找到我做错了什么，并且可以使用一些帮助。谢谢！

对于 Zach：这是我目前遇到的问题：

我正在建立一个模型，公司必须设定价格并做出生产决策。价格是连续的，决策变量也是如此。（库存，上次销售，价格......）。

我可以使用什么强化学习方法将连续映射到连续？有哪些 python 包？如果没有 python 包，我可以编写一个包装器。

如果我想通过 OLS 估计水平对数回归，我这样做是因为我相信我的 x 值（自变量）显示我的 y 值（因变量）的边际收益递减。

例如小时 = beta0 + beta1*log(wage) 其中小时 = 每周工作小时工资 = 小时工资

然后 OLS 拟合一条直线。为了解释我的 beta1 系数，我将其除以 100，即工资增加 1% 对每周工作时间有 XX 影响。

但是从我估计的 beta1 系数来看，既然它是一条线性线，我怎么能看到独立变量对依赖项的递减影响呢？

在估计之后突然我看不出我如何将这个常数解释为对因变量的递减影响？

亲切的问候玛丽亚