Случайный член причины его существования
Случайный член причины его существованияЭконометрическое исследование включает решение следующих проблем
=== Скачать файл ===
В случае парной регрессии рассматривается один объясняющий фактор: Основная задача эконометрического исследования — построение по выборке эмпирической модели — выборочной парной регрессии, являющейся оценкой функции:. Экспериментальная основа построения эмпирической регрессии — двумерная выборка: Выбор вида функциональной зависимости — основная задача спецификации модели. Основные методы выбора функциональной зависимости:. Геометрический метод выбора функциональной зависимости сводится к следующему. На координатной плоскости наносятся точки , соответствующие выборке:. Полученное графическое изображение называется полем корреляции или диаграммой рассеяния. Исходя из получившейся конфигурации точек выбирается вид параметрической функциональной зависимости. Обычно рассматриваются функциональные зависимости следующего вида. Для оценки неизвестных параметров чаще всего используется метод наименьших квадратов МНК , который относится к эмпирическим методам. Аналитический метод сводится к попытке выяснения содержательного смысла зависимости изучаемого показателя от объясняющего фактора и последующего выбора на этой основе соответствующей функциональной зависимости. В примере 1, применяя аналитический метод, нетрудно получить следующую модель:. Величина y , рассматриваемая как зависимая переменная, состоит из двух составляющих: Она включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения. Не включение объясняющих переменных. Соотношение между y и x является упрощением. В действительности существуют и другие факторы, влияющие на y , которые не учтены в 2. Часто встречаются факторы, которых следовало бы включить в регрессионное уравнение, но невозможно этого сделать в силу их количественной неизмеримости. Возможно, что существуют также и другие факторы, которые оказывают такое слабое влияние, что их в отдельности не целесообразно учитывать, а совокупное их влияние может быть уже существенным. Совокупность всех этих составляющих и обозначено в 2. Так как отдельные соотношения, имеют разные параметры, попытка объединить их является аппроксимацией. Выборочный характер исходных данных. Поскольку исследователи чаще всего имеет дело с выборочными данными при установлении связи между у и х , то возможны ошибки и в силу неоднородности данных в исходной статистической совокупности. Для получения хорошего результата обычно исключают из совокупности наблюдения с аномальными значениями исследуемых признаков. Функциональное соотношение между у и х математически может быть определено неправильно. Например, истинная зависимость может не являться линейной, а быть более сложной. Следует стремиться избегать возникновения этой проблемы, используя подходящую математическую формулу, но любая формула является лишь приближением истинной связи у и х и существующее расхождение вносит вклад в остаточный член. Доказано, что для получения по МНК наилучших результатов при этом оценки bi обладают свойствами состоятельности , несмещенности и эффективности необходимо выполнение ряда предпосылок относительно случайного отклонения. Защита персональных данных ЗАКАЗАТЬ РАБОТУ. Увлечёшься девушкой-вырастут хвосты, займёшься учебой-вырастут рога - - или читать все Модель множественной регрессии используется когда CANON МЕНЯЕТ МОДЕЛЬ ВЕДЕНИЯ БИЗНЕСА В РОССИИ III. Протеиновая модель мутаций при ПОФ L. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Эконометрическая модель, приводящая к парной регрессии, имеет следующий вид , где — неизвестная функциональная зависимость; — случайное слагаемое, представляющее собой совокупное действие не включенных в модель факторов, погрешностей. Основная задача эконометрического исследования — построение по выборке эмпирической модели — выборочной парной регрессии, являющейся оценкой функции: Основные методы выбора функциональной зависимости: На координатной плоскости наносятся точки , соответствующие выборке: Обычно рассматриваются функциональные зависимости следующего вида 1 — линейная, 2 — параболическая, 3 — гиперболическая, 4 — показательная, 5 — степенная, а так же некоторые другие. Функциональные зависимости 1 , 2 и 3 линейны по своим параметрам. Основные типы кривых, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными Для оценки неизвестных параметров чаще всего используется метод наименьших квадратов МНК , который относится к эмпирическим методам Аналитический метод сводится к попытке выяснения содержательного смысла зависимости изучаемого показателя от объясняющего фактора и последующего выбора на этой основе соответствующей функциональной зависимости. В примере 1, применяя аналитический метод, нетрудно получить следующую модель: Случайный член, причины его существования. Рассмотрим простейшую линейную модель парной регрессии:
Причины появления случайного члена регрессии
Ошибка загрузки таблицы стилей произошла неизвестная ошибка
Сколько стоит виза гоа для россиян
Где половить осетрав подмосковье
Тарифные планы триколор тв на 2017 год
Педагогическая характеристика на ученика 1 класса готовая
Эконометрика: Учебно-методический комплекс по дисциплине (стр. 10 )
Мир строительных материалов новочеркасск каталог
Делал ли медведев прямую линию как путин
Ип по упрощенке 2017 без работников
Методы управления обслуживанием
Классификация моделей и типы данных.
Нормативы количества работников