周波，男，大校，1983年空军工程学院外语系英国语言文学专业毕业，获文学学士学位。1997英国剑桥大学毕业，获剑桥大学国际关系硕士学位。现任清华大学战略与安全研究中心研究员、中国论坛特约专家。 1979年加入中国人民解放军，历任广州军区空军司令部参谋、国防部外事办公室参谋、西亚非洲局副局长、综合局副局长、中国驻纳米比亚正师职国防武官、中央军委国际军事合作办公室安全合作中心主任，中华人民共和国国防部国际军事合作办公室安全中心主任。
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视频内容简介： 多数基础统计工具只适用于特定时点的问题，难以应对随时间变化的情况。而现实世界总在变化，导致许多统计模型的基本假设——尤其是独立同分布假设——不再成立。以手机使用时间为例，对同一人的多次观测往往彼此相关，这种纵向数据就会破坏“独立性”的前提。为解决这一问题，统计学家提出了广义最小二乘法（GLS），通过引入协方差矩阵来修正传统模型的缺陷，使分析更贴近现实。尤其当数据具有时间相关性时，GLS能提供更准确的参数估计与显著性判断，是处理纵向数据的重要方法。 本视频翻译自： https://www.youtube.com/watch?v=I8kcHG9Z9Jo
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