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对于指令分派来说，两种VM指令设计都是一样的。对于第二部分而言，相对于register-based VM，stack-based VM中的操作数多半放在内存栈中。现代CPU对这种非常局部的内存访问的的优化已经非常非常好，延迟甚至到了可以忽略不计的地步。故在性能上两都相差应该不大。而对于第三部分的指令计算，通常每个虚拟机指令都非常简单，所以它常常是整个解释过程中开销最小的一部分（这也是为什么JIT编译可以极大地提高性能）。

#用step计算模型 pIC(lwge ~ . - wge, dta = na.oi(wge))lg(lgth(na.mit(wge)))) # 显示逐步模型的BIC BIC(se_mol) 调用step找到产生最低 BIC 的变量组合，并提供它们的系数。很不错。贝叶斯模型平均（BMA） 即使BIC处于最低值，我们能有多大把握确定所得到的模型是真正的 "最佳拟合"？答案很可能取决于基础数据的规模和稳定性。在这些不确定的时候，贝叶斯模型平均化（BMA）是有帮助的。BMA对多个模型进行平均化，获得系数的后验值和新数据的预测值。下面，BMA被应用于工资数据（排除NA值后）。 # 不包括NA a_ona = na.omt(wae) # 运行BMA，指定BIC作为判断结果模型的标准 BMA(wge ~ . -wge, daa= ae_o_a, pror = "BIC", moepor = ufom()) # 显示结果 summary 结果表显示了五个最有可能的模型，以及每个系数被包含在真实模型中的概率。我们看到，出生顺序和是否有兄弟姐妹是最不可能被包含的变量，而教育和智商变量则被锁定。

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