血精灵新模型，到现在就看过几个 其他什么暗夜 血精灵会重做么好期待

1，到现在就看过几个 其他什么暗夜 血精灵会重做么好期待

6.0将重做旧世界所有种族，血精灵和德莱尼也会重做但可能不是6.0，狼人和地精不会~新的模型着重面部细节和动作，像侏儒本来是900多个多边形，重做之后是6000多个 附上图片，看看差距

2，下个版本新出恶魔猎手 血精灵妹妹是不是有机会该模型了

血精灵已经转过一次模型了，所以再转的话希望不大，而且暂时没有消息显示会有新模型诞生。

没有这个东西...猎人就是猎人....恶魔猎手只在副本里有boss..

3，血精灵男改亡灵模型

不用这样卡的，现在有BUG，什么种族的都能变，BUG方法，首先 建一个你想要替代的人物形象 进入游戏返回任务选择 选择你需要上的角色 关键的时刻来了 把鼠标放到刚才进入游戏的那个号上 在按enter的同时点击你刚上的角色 一定要同时 当然网速也要好 我都是一次成功的100%几率

把你做好的 放在 里 ，然后用反和谐登陆器 启动游戏就可以了。 哪里不懂在问。

4，魔兽血精灵法师手办

手办是树胶模型 手办魔兽的血精灵产品只有两种 1、类似沉默术士或银月城守卫的男血精灵模型 2、宣传图中的女血精灵盗贼

都T12，马上t13了，要T9搞毛啊

兄弟，你是想买号？

血精灵种族一共可以选择以下六种职业：圣骑士、术士、法师、牧师、盗贼、猎人。 种族天赋是法术分流、奥术洪流、魔法抗性（被动）、附魔精通（被动） 其中前两项对于法系职业有较大限制作用，特别是第二项，带有沉默效果

5，TBC后求教现在模型是血精灵的NPC60年代模型是什么

还是精灵啊就像开85级有地精这个种族了那现在也还是有地精的存在的啊

就是没有啊，老的就还是老的 就那样 只是当时不知道他是什么种族

当时模型和现在一样，只是当时没有血精灵这个种族可选，就像悲伤沼泽当时就有LM的一个营地NPC都是德莱尼的一支，不过当时NPC也只是自称德莱尼

果断ag，做鸟去奥格，下了鸟，面前一个栅栏围着的就是 ,记住，ag这货教所有的骑术

你说的这些BOSS，60年代还是这个样子。。。不同在于60年代没有血精灵这个词。。

6，小的请问冰封王座人族第三关的可选任务达拉然的幽灵第四个钢铁之

第三章 达拉然的地牢 主线任务 ①解救被囚禁的血精灵军官。一共有4位在地图上都有标记只需要打破魔法牢门就可救他们出来。另外还有一些没有标记出来的牢笼打开之后也会 获得新兵力的加盟②杀死监狱官凯撒。当救完军官后就可在地图的右上部分见到凯撒。集合之前获得的单位，加上两个英雄的力量，获胜非常容易。 支线任务：地下迷宫里隐藏着在燃烧军团入侵时被杀的大法师的灵魂，找到并超度他们。在地牢地上会出现一些闪亮的神符，让自己的任何一个单位站在上面就能让 神符发出光芒。每种颜色的神符一般都有两个同时让两个单位站在上面就能打开机关大门，大法师所在的房间门都需要如此打开。7a686964616fe4b893e5b19e31333330363832每杀死一个大法师就可获得法师 戒指的一部分，组合在一起能得到一个非常出色的物品。 隐藏地点在地图正下方的中央，会出现3只绵羊困在魔法牢笼中牢笼外面有3块可踩下的地板。依照上、下、中的顺序踩下地板就能打开上面的门。在房间里触发一个问号样子的东西就会出现激活隐藏关的提示等第三章结束之后就可进入暴雪特别制作的一个隐藏战役。 要点提示①拯救出来的血精灵军官和破法者一样拥有魔法免疫属性使用烈焰冲击时完全不用担心对他们的误伤。②这个任务的难点在于红色和青蓝色的神符。红色神符中的一个很容易发现，另一个隐藏在地图中上部需要穿过位于地图中间的地洞才能到达。这个地洞入口闪着光芒，虽然看起来和墙上的装饰效果类似，但却 能进入。进入之后，所有单位就会被自动传送到地图中上部分的红色神符处。青蓝色的神符一个在地图中上部无法进入的房间入口处，另一个在地图中部靠右侧的墙 角位置，而且被蘑菇挡住，需要卡尔塞斯利用烈焰冲击烧掉蘑菇才过去。进入青蓝色房间之后里面有很多非常好的物品，注意收集：③在很多大门的入口旁都会有个 警报器。Lever：敌人见到你后就会攻击这个警报器。一旦警报器被打坏，就会出现一些额外的敌人，所以要尽可能避免这种情况。卡尔塞斯的放逐技能可暂 时剥夺那些攻击警报器的士兵的物理攻击能力，可有效避免警报器被破坏。 望采纳。

加攻击距离

上百度查地图前开秘籍再看看别人怎么说的。

7，WOW血精灵圣骑士名字

穴精临

淼淼（MIAO发音）~~~

比较囧的名字：你妈突然你妈突然加入了战斗你妈突然加入了团队你妈突然突袭了伐木场你妈突然死亡了你妈突然。。。。 打战场,叫二十几个萨满,这名字已经有的了,你自己改一下就行,要不就叫一群萨满,打阿拉希战场的时候,系统显示:一群萨满突袭了XXX,战场的对方阵营会觉得很郁闷的哈哈我曾经见过2个人这么起名的。。。。三十几个萨满......几百个萨满.......(你耍什么职业就把萨满改了就是了） 喜欢什么自己在慢慢想哈吧·到时候一打战场，会有显示，几百个萨满偷袭了农村=。=差点没把我笑死O(∩_∩)O哈哈~

你妈突然……太牛了这名字！

菊花仙子.........此"菊花"非比"菊花"...

1 我朋友起的：猪头逛大街...然后跟随他，屏幕上就会显示:你正在跟随猪头逛大街 　　2 某日又遇到一骑士，名字叫“肾斗士性史”...... 　　3 某黑皮肤人类，id为“詹姆斯” 　　4 某法师，id是“羊过小龙女” 　　5 我一个朋友名字叫“再打我试试”，他是术士，在哪里都是被集火的对象... 　　6 屎前巨饿 　　7 一个猎人叫 :乖宝宝。宠物叫: 橙弓猎人 　　8 在奥门口见过一个“叫兽来了”的兽人萨满. 　　9 猎人：乌龟都能养死。宝宝(一个乌龟)：坚强地活着 　　10 我见一xd叫：圆你残奥梦想. 　　11 记得在战场看到一个侏儒fs叫“不要踩我”。死了之后地上留下：不要踩我的尸体.. 　　12 "你大爷突然" 这个名字"你大爷突然加入了公会" "你大爷突然制造了xxxx" "xxxx由你大爷突然制造" 　　13四十几个萨满，四十几个萨满突袭了铁匠铺..现在想到都还会笑。 　　14 一巨魔lr叫“男人与狗”，带个bb叫“我是男人” 　　15 “自己的小弟弟”，xx脚踢了自己的小弟弟 　　16 某牛头：对我弹琴 　　17 三个亡灵：避孕环儿，避孕药儿，避孕套儿，后来不和谐，被强制改名叫： 环儿， 药儿， 套儿 　　18 刚开tbc那会，见过一个侏儒战士：我来组成头部，笑了我半天。 　　19 有个术士叫“我蹲下后”，我蹲下后制造了一颗极效治疗石… 　　20 今天海山,遇到一个叫做:“都放弃速度死”的骑士....每次团长一喊他名字我们就停手了,差点灭团好几次 　　21 某个法师叫“房价真高啊”，于是我们就就看见“破碎残阳的房价真高啊”...... 　　22 我看见过的搞笑id貌似就是个xd叫请勿拍打喂食 　　23 绿装亡灵法师：丐中丐 　　24 好吧…… 我有个朋友叫“行风杀”，两个小号，一个叫“行风杀又”，一个叫“行风杀怎么又” 　　然后，经常就会有这样的系统提示 行风杀下线了 行风杀又上线了 行风杀又下线了 行风杀怎么又上线了…… 　　25 前段时间，会里来了一个小德。叫“全部人都”。 　　全部人都加入了公会 　　全部人都加入了团队 　　全部人都已经死亡 26 某次海山啥团，缺治疗，rl在城里喊，突然。。。。。 　　“一个小德加入了团队” 　　“又一个小德加入了团队” 　　全部人都“。。。。。。” 　　27 遇女心惊 是个男矮子ms 　　28 在台服见到的一对情侣号： 　　男：小公狗 　　女：小母狗 　　28 我们服一对夫妻玩wow,男的叫西门庆，女的叫潘金莲，两个人的小号，一个叫李自成，一个叫陈圆圆... 　　29阿克萌德，肛之炼茎术士... 　　30 朋克头的歪嘴亡灵男叫：中北斗神拳了 　　32 以前服务器的lm有个贼叫：野人 　　xx：有个野人进来了 　　yy：叫什么 　　xx：野人 　　yy：我知道是野人，他叫什么 　　xx：野人 33 裂鸟爆蛋拳击中你造成了xxx点伤害，你死了 　　34 当年那个叫"你要"的.. 　　上线了系统提示:你要上线了 顿时摸不着头脑... 马上系统又提示:你要下线了 人都蔫了... 　　35 我见过一个id叫 你发现你老爸 　　结果就是经常发现上下线提示：你发现你老爸上线了，你发现你老爸下线了。 　　36 猎人：不是宠物引的 　　宝宝：还真是我引的 　　37 以前见过3个小矮人一起练级， 第一个叫，从小长的矮 第二个叫，小时候没吃好 第三个叫，还受过打击 　　38 某次太阳井哔团，到鸡蛋前3小怪，指挥让盗贼上去协助晕杀，某贼名叫“就让我捅一下”，赖死赖活的潜行上去，连续用脸开了3次怪，自己还说：这是为什么尼? 　　指挥忍不住了：人家不让你捅，你来死赖活的非要捅，不灭你灭谁? 　　39 昨天毒蛇，有个74叫：唉那个谁 　　不小心74引boss了。rl说：谁引的 　　我们都说：那个谁引的 　　rl：到底哪个谁 　　我们：那个谁啊 　　rl ：…… 40 团里某dz,id：放弃mt 输出比较高，每次仇恨过高，rl就喊起...... 　　然后 新来的治疗不明道理，悲剧了。 　　41 我们工会一个小德，名字叫”我很斯巴达“他双子绝对跑不开点燃。 我们都叫他sbd(傻b德) 　　大家一致认为他这名字是特意设计的，他本人表示开改名后一定要第一时间修改 　　42 亡灵战士：大卫西门庆。亡灵牧师：迈克潘金莲 。 　　43 同是猎人，我们服那个猎人：养个死个 宝宝：活天算天 　　44 我们会以前有个法师叫“不知道是谁”我们通常简称不知道，这人管理dkp 　　于是新人进会 “请问这个公会的dkp是谁管啊?” 　　“不知道” 　　“哦谢谢，有知道是谁管理dkp的吗?” 　　“不知道是谁” 　　“谢谢……” 　　45 某日海山g团 全程就听到rl粗话连篇... 　　"mlgbd 上去开怪!" "mlgbd 谁让你摸尸体了?" "mlgbd 误导mt" 　　...打开团队界面 见唯一的一个lr的id:"玛列格彼得" 46 我们公会有个骑士名字叫：都有病 　　然后他交了1000g换了一个头衔：破碎残阳的... 　　接下来，自从他在一次副本活动中用了这个头衔之后，团里许多本来用这个头衔的人都悄悄换了。。。。。。 　　47 有一id叫：他的爹 　　奥门口经常可见一行字：xxx战胜了他的爹 　　48 小号自强团。 　　甲：德，你补。 我：我叫鲁迅。 甲：不是周树人麽。 我：周树人是学医的，但是后来从文玩嘲讽了，笔名叫鲁迅。 甲：好吧，你坦。

8，如何对面板数据进行F检验

以Eviews为例，其中的具体情况步骤如下：1、直接通过相关窗口输入面板数据，并选择下一步。2、下一步弹出新的对话框，需要在里面确定consumption c income。3、这个时候如果没问题，就按照图示进行点击。4、等完成上述操作以后，继续根据实际情况设置类型。5、这样一来会看到F检验的结果，即可达到目的了。

做固定效应模型，模型下面有f检验 pols 就是ols ，直接用reg 命令回归即可，结论已经很明确，个体之间在1%的显著性水平下存在明显的差异，pols不适合。

步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al. (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。Levin et al. (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250 之间,截面数介于10～250 之间) 的面板单位根检验。Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS 法,但Breitung(2000) 发现IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung 法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程，lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程， Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验LLC（Levin-Lin- Chu）检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验（注：对普通序列（非面板序列）的单位根检验方法则常用ADF检验），如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。如果我们以T（trend）代表序列含趋势项，以I（intercept）代表序列含截距项，T&I代表两项都含，N（none）代表两项都不含，那么我们可以基于前面时序图得出的结论，在单位根检验中选择相应检验模式。但基于时序图得出的结论毕竟是粗略的，严格来说，那些检验结构均需一一检验。具体操作可以参照李子奈的说法：ADF检验是通过三个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始，再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。并且认为，只有三个模型的检验结果都不能拒绝原假设时，我们才认为时间序列是非平稳的，而只要其中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可认为时间序列是平稳的。此外，单位根检验一般是先从水平（level）序列开始检验起，如果存在单位根，则对该序列进行一阶差分后继续检验，若仍存在单位根，则进行二阶甚至高阶差分后检验，直至序列平稳为止。我们记I(0)为零阶单整，I(1)为一阶单整，依次类推，I(N)为N阶单整。步骤二：协整检验或模型修正情况一：如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。因此协整的要求或前提是同阶单整。但也有如下的宽限说法：如果变量个数多于两个，即解释变量个数多于一个，被解释变量的单整阶数不能高于任何一个解释变量的单整阶数。另当解释变量的单整阶数高于被解释变量的单整阶数时，则必须至少有两个解释变量的单整阶数高于被解释变量的单整阶数。如果只含有两个解释变量，则两个变量的单整阶数应该相同。也就是说，单整阶数不同的两个或以上的非平稳序列如果一起进行协整检验，必然有某些低阶单整的，即波动相对高阶序列的波动甚微弱（有可能波动幅度也不同）的序列，对协整结果的影响不大，因此包不包含的重要性不大。而相对处于最高阶序列，由于其波动较大，对回归残差的平稳性带来极大的影响，所以如果协整是包含有某些高阶单整序列的话（但如果所有变量都是阶数相同的高阶，此时也被称作同阶单整，这样的话另当别论），一定不能将其纳入协整检验。协整检验方法的文献综述：(1)Kao(1999)、Kao and Chiang(2000)利用推广的DF和ADF检验提出了检验面板协整的方法,这种方法零假设是没有协整关系,并且利用静态面板回归的残差来构建统计量。(2)Pedron(1999)在零假设是在动态多元面板回归中没有协整关系的条件下给出了七种基于残差的面板协整检验方法。和Kao的方法不同的是,Pedroni的检验方法允许异质面板的存在。(3)Larsson et al(2001)发展了基于Johansen(1995)向量自回归的似然检验的面板协整检验方法，这种检验的方法是检验变量存在共同的协整的秩。我们主要采用的是Pedroni、Kao、Johansen的方法。通过了协整检验，说明变量之间存在着长期稳定的均衡关系，其方程回归残差是平稳的。因此可以在此基础上直接对原方程进行回归，此时的回归结果是较精确的。这时，我们或许还想进一步对面板数据做格兰杰因果检验（因果检验的前提是变量协整）。但如果变量之间不是协整（即非同阶单整）的话，是不能进行格兰杰因果检验的，不过此时可以先对数据进行处理。引用张晓峒的原话，逗如果y和x不同阶，不能做格兰杰因果检验，但可通过差分序列或其他处理得到同阶单整序列，并且要看它们此时有无经济意义。地 下面简要介绍一下因果检验的含义：这里的因果关系是从统计角度而言的，即是通过概率或者分布函数的角度体现出来的：在所有其它事件的发生情况固定不变的条件下，如果一个事件X的发生与不发生对于另一个事件Y的发生的概率（如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数）有影响，并且这两个事件在时间上又有先后顺序（A前B后），那么我们便可以说X是Y的原因。考虑最简单的形式，Granger检验是运用F-统计量来检验X的滞后值是否显著影响Y（在统计的意义下，且已经综合考虑了Y的滞后值；如果影响不显著，那么称X不是Y的逗Granger原因地（Granger cause）；如果影响显著，那么称X是Y的逗Granger原因地。同样，这也可以用于检验Y是X的逗原因地，检验Y的滞后值是否影响X（已经考虑了X 的滞后对X自身的影响）。 Eviews好像没有在POOL窗口中提供Granger causality test，而只有unit root test和cointegration test。说明Eviews是无法对面板数据序列做格兰杰检验的，格兰杰检验只能针对序列组做。也就是说格兰杰因果检验在Eviews中是针对普通的序列对(pairwise)而言的。你如果想对面板数据中的某些合成序列做因果检验的话，不妨先导出相关序列到一个组中(POOL窗口中的Proc/Make Group)，再来试试。情况二：如果如果基于单位根检验的结果发现变量之间是非同阶单整的，即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳，此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。但此时也不要着急，我们可以在保持变量经济意义的前提下，对我们前面提出的模型进行修正，以消除数据不平稳对回归造成的不利影响。如差分某些序列，将基于时间频度的绝对数据变成时间频度下的变动数据或增长率数据。此时的研究转向新的模型，但要保证模型具有经济意义。因此一般不要对原序列进行二阶差分，因为对变动数据或增长率数据再进行差分，我们不好对其冠以经济解释。难道你称其为变动率的变动率看步骤三：面板模型的选择与回归面板数据模型的选择通常有三种形式： 一种是混合估计模型（Pooled Regression Model）。如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。一种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量的方法估计回归参数。一种是随机效应模型（Random Effects Regression Model）。如果固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应，并且这两个随机误差项都服从正态分布，则固定效应模型就变成了随机效应模型。在面板数据模型形式的选择方法上，我们经常采用F检验决定选用混合模型还是固定效应模型，然后用Hausman检验确定应该建立随机效应模型还是固定效应模型。检验完毕后，我们也就知道该选用哪种模型了，然后我们就开始回归：在回归的时候，权数可以选择按截面加权（cross- section weights）的方式，对于横截面个数大于时序个数的情况更应如此，表示允许不同的截面存在异方差现象。估计方法采用PCSE（Panel Corrected Standard Errors，面板校正标准误）方法。Beck和Katz(1995)引入的PCSE估计方法是面板数据模型估计方法的一个创新，可以有效的处理复杂的面板误差结构，如同步相关，异方差，序列相关等，在样本量不够大时尤为有用。

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