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中国人吃了近3000年竹笋，这道鲜笋烧牛腩堪称经典！
大竹笋炖大鱼，一点都不苦
竹笋南瓜汤，关键就在这步，红辣椒调出鲜味，清热解毒
印度竹笋咖喱鸭，吃一次就会想下次，食材多样味道好
新鲜竹笋炖红烧肉，这顿饭又做到天黑了，不过挺好吃的样子
红烧牛肉一定要用这种在农村随处可见的竹笋做配菜才好吃
竹笋新鲜做法，饭店都吃不到，比吃肉还过瘾，大人小孩都喜欢吃
竹笋这样做，大人孩子都爱吃，吃一次就忘不掉
竹笋这样做，营养赛过参，味道可口，吃一次就忘不掉
农村竹笋这样吃一整年都不会坏，拿来炖肉实在太香了，上桌就抢光
竹子全身都是宝，竹笋做成各式美味，竹子还能加工成鞋子真是神奇
麻竹笋在当地是个宝，加工成笋干，可卖上40元一斤
狮头鹅是当地的特色，鹅掌营养丰富，配上竹笋焖煮成地道美味
几瓶啤酒下肚而已，女朋友和闺蜜就拦不住了
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6.2感觉武器站便秘，靠旋风斩打空档，狂暴战输出爽的一B，现在7.0前夕有了压制，武器站爽的一B，狂暴战不会玩了，听说无脑旋风斩？6.2武器战的我表示见旋风斩就想吐，你们都用什么天赋，狂暴战真的无脑旋风斩？
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无脑倒是不会，不过填充技能基本旋风斩会很多，尤其出发的旋风斩，确实威力不小。武器战有个手动三档的技能很烦，每次都是三加一的致死，伤害也不是很可观
&新动画出来后，武器战刀刀到肉的感觉，狂暴战攻击比较范围化，就像暗黑3的野蛮人和圣教军一样，单论效果感觉没有武器战打的爽&
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___Ｌ、Οnly
乄硝烟弥漫
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简直就是脸滚键盘
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狂暴战 不修改激怒时间根本没出路。。。。4秒加上手速 和延迟& &3秒激怒&&您能打什么 技能？
比如大风车6秒了。。3秒吃到激怒，，剩余3秒？裸体大风车？
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常年挂机者
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暂时以武器为首发 毕竟狂暴目前感觉还没开发出来
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武器战怎么个输出法至今没有搞清楚&&
我到时感觉武器战现在很便秘啊&&等怒气时间还是有的
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狂暴感觉PVP不如武器，我都试了一下，狂暴出了激怒效果那血线下的、、、武器减伤多一点，斩杀的效果感觉比狂暴快一点点，狂暴经常斩不出去，不知道怎么回事，还请众大神解答
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必须狂暴啊~不过准备玩T了，战士T最硬~
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必须防战啊~~无BUFF80W血+&&各种移动，两冲一跳~~哈哈
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现在做的再多，思考的再多都只是给后面的喷子留条路走而已。（学了你的东西还反过来骂你垃圾）
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degou112 发表于
狂暴战 不修改激怒时间根本没出路。。。。4秒加上手速 和延迟& &3秒激怒&&您能打什么 技能？ 比如大风车6秒 ...激怒改版之后 基本上不要考虑 在激怒里面打爆发了 现在变成巨龙下面打爆发了
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不管PVP 还是PVE都是防战..
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武器战可玩性好很多，不推荐手动武器战，天赋2322322，压制DOT流，输出可观，打击感强，还需要一定的控怒技巧，很不错……
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必然武器，升级路上难免摩擦.. 你拿狂暴试试.
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这个问题太纠结，毕竟要选首发神器，所以我已经决定首发DH，等过半个月你们实验出最佳专精我再升级
需要金钱：1100
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Powered by计量经济学Eviews&7.0使用方法（缓慢更新中……=&=）
纯粹自己回忆用，不过看到网上好像难得搜到新版Eviews用法的所以就随意地放上来了=
理论部分参照《计量经济学》李子奈第三版
Eviews→New→Workfile，Unstructured/Undated，Observations:（数据个数）
Object→New object→Series→输入对象名字后打开编辑
一元线性回归（Eg.p54）
Quick→Equation Estimation→（Eg. Y X
c，自然对数log(x)，或q=exp(c(1))*x^c(2)*p1^c(3)*p0^c(4)）【变量间必须互相独立】
R^2越大，拟合效果越好；只要p值小于给定的显著水平，我们就可以在该显著水平下拒绝零假设
异方差检验（Eg.p117）
参考——第四章_异方差检验的eviews操作
做线性回归→
图形法：生成残差平方序列（Object→Generate Series→输入e2=resid^2）→在命令行输入scat
log(x2) e2，或quick→graph→输入log(x2) e2→选择scatter
Goldfeld-Quanadt检验：对变量取值排序（Proc→Sort
current page→输入x2，或在命令行输入sort
x2【默认升序】）→删除中间1/4的观测值，余下部分平分得两个样本区间，分别对两个子样本进行回归估计，求得F统计量（F= RSS2/
怀特检验：
View→Residual Diagnostics→Heteroskedasticity
tests→有交叉项时直接选White检验即可，White检验中不选Include White cross
terms时，变量只有C，(log(x1))^2，(log(x2))^2……→计算怀特统计量nR^2→无交叉项的White检验（直接在Regressors下输变量log(x1)
log(x2) (log(x1))^2 (log(x2))^2）→计算怀特统计量nR^2
异方差性的修正
加权最小二乘法：试算ln(e^2)（Heteroskedasticity tests→Custom Test
wizard→log(resid^2)→不要选中任何复选框，最后输入log(x2)
(log(x2))^2）→生成权数w，加权最小二乘法估计（Proc→Specify/Estimate→option中选择white，weight
series：w，weights type：Inverse std dev.）→检验加权回归模型的异方差性（在命令栏中直接输入ls
w*log(Y) w w*log(X1) w*log(X2)）
异方差稳健标准误法：Proc→Specify/Estimate→option中选择white，weight
series：空，weights type：std deviation）
序列相关性检验（Eg.p132）
做线性回归，生成残差e=resid，画残差e(t)与e(t-1)关系的散点图（画图时变量输入e(-1) e）
拉格朗日乘数检验：View→Residual Diagnostics→Serial Correlation LM
tests→输入序列相关阶数（Eg. 1）
差分法：ols中输入变量y c x t^2 AR(1)【AR(1)的系数就是ρ的估计值】
序列相关稳健估计法：ols中输入变量y c x
t^2，option：HAC（Newey-West）（？结果跟书上不一样，有待解决）
时间序列的平稳性检验（Eg.p265）
参考http://wenku.baidu.com/view/3bffa4de2bd89a0.html——9-0时间序列的平稳性及其检验
计量经济学(第二版)李子奈&高教出版社&课件
www3.nccu.edu.tw/~jthuang/class16b.ppt——時間序列分析模型之應用
Quick→Series Statistics→Correlogram→输入序列名→选择“Level”，输入滞后期（level代表检定未差分的数列）
与书上结果的误差在0.001左右
单位根检验（Eg.p271）：Quick→Series Statistics→Unit root test→输入序列名→选择Trend and intercept（模型3），Lag Length中在User specified中输入滞后阶数（d())
（Intercept——模型2，None——模型1）
要进行拉格朗日乘数检验需先做回归——d(gdpc) gdpc(-1) d(gdpc(-1)) c @trend(1)，然后按前文步骤
单整性：Quick→Series Statistics→Unit root test→输入序列名→选择None，1st或2nd difference，滞后阶数为0
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