erp系統(tǒng)編碼培訓(xùn)實(shí)施顧問(wèn)-預(yù)覽頁(yè)
【正文】 ’、‘ *’等。但這 原則是屬于次要原則，若上述九項(xiàng)原則俱全而獨(dú)缺乏 此項(xiàng)原則的物料編碼，仍丌失為優(yōu)秀的物料編碼。 P23 編碼方法介縐 ? 混合法 混合法物料編碼系聯(lián)合使用英文字母不阿拉伯?dāng)?shù)字來(lái) 作物料編碼，而多以英文字母代表物料之類別或名稱 ，其后再用十迚位或其他方式編阿拉伯?dāng)?shù)字號(hào)碼。 Y=?0+ ?1X1+v 中 X1的方差 : ?? 2121 )?(ixV a r ??Y=?0+?1X1+?2X2+? 中 X1的方差 : ? ?? )1()?( 2212121 xxi rxV ar ?? 當(dāng) X1與 X2完全線性無(wú)關(guān)時(shí) : )?()?(11 ?? V a rV a r ? 否則： )?()?( 11 ?? V a rV a r ?注意： P35 3. 錯(cuò)誤函數(shù)形式的偏誤 當(dāng)選取了錯(cuò)誤函數(shù)形式幵對(duì)其迚行估計(jì)時(shí)，帶來(lái)的偏誤稱 錯(cuò)誤函數(shù)形式偏誤 （ wrong functional form bias）。 檢驗(yàn)的基本思想 :如果模型中誤選了無(wú)關(guān)變量，則其系數(shù)的真值應(yīng)為零。 P40 （ 2）一般性設(shè)定偏誤檢驗(yàn) 但更準(zhǔn)確更常用的判定方法是拉姆齊 (Ramsey)于1969年提出的所謂 RESET 檢驗(yàn) （ regression error specification test）。 若僅增加一個(gè) “ 替代 ” 變量，也可通過(guò) t檢驗(yàn) 來(lái)判斷。 對(duì) 多元回歸 ，非線性函數(shù)可能是關(guān)于若干個(gè)或全部解釋變量的非線性，這時(shí)可 按遺漏變量的程序進(jìn)行檢驗(yàn) 。 ,估計(jì)了中國(guó)商品進(jìn)口 M與 GDP的關(guān)系，并發(fā)現(xiàn)具有強(qiáng)烈的一階自相關(guān)性。 P47 用原回歸模型估計(jì)出商品進(jìn)口序列 : tt G D PM 0 2 5 2? ?? R2= （ ） （ ） （ ） （ ） R2= 32 ~ ttt MEMG D PM ??????P48 ))1(/()1(/)(222??????qknRqRRFURU )424/()(2/)( ????? 在 ?=5%下，查得臨界值 (2, 20)= 判斷： 拒絕原模型與引入新變量的模型可決系數(shù)無(wú)顯著差異的假設(shè)，表明 原模型確實(shí)存在遺漏相關(guān)變量的設(shè)定偏誤 。 P50 當(dāng)解釋變量不隨機(jī)擾勱項(xiàng)同期相關(guān)時(shí)，通過(guò)工具變量法可得到參數(shù)的一致估計(jì)量。 設(shè)一元樣本回歸模型為 : iii eXY ??? 10 ?? ??P52 以 Z為工具變量，則 IV估計(jì)量為： ???iiiixzyz?~???? ????iiiiiiiiixzezxzexz11 ?)?( ?? (*) (*)式表明， IV估計(jì)量與 OLS估計(jì)量無(wú)差異當(dāng)且僅當(dāng) ?ziei=0，即工具變量與 OLS估計(jì)的殘差項(xiàng)無(wú)關(guān)。 P56 （ 4）線性模型與雙對(duì)數(shù)線性模型的選擇 無(wú)法通過(guò)判定系數(shù)的大小來(lái)輔助決策 ，因?yàn)樵趦深惸Ｐ椭斜唤忉屪兞渴秦⑼?。并通過(guò)比較它們的殘差平方和是否有顯著差異來(lái)進(jìn)行判斷。 P59 例 在 167。 計(jì)算原商品進(jìn)口樣本的幾何平均值為： 8 3)l n (e x p (~ 1 ?? ? tn MM 計(jì)算出新的商品進(jìn)口序列： MMM tt ~./* ?P60 以 Mt*替代 Mt，分別進(jìn)行雙對(duì)數(shù)線性模型與線性模型的回歸，得： tt GDPM )?l n ( * ??? RSS1= tt G D PM 0 0 0 0 3 6 2 * ??RSS2= 于是， ) n(2421)l n(2112 ???R SSR SSn 在 ?=5%下，查得臨界值 ?(1)= 判斷： 拒絕原假設(shè)，表明 雙對(duì)數(shù)線性模型確實(shí)“優(yōu)于”線性模型。 數(shù)據(jù)開(kāi)采 :對(duì)不同變量及其數(shù)據(jù)的償試與篩選。 其結(jié)果是：對(duì)同一研究對(duì)象，使用同一數(shù)據(jù)，但丌同的建模者往往得出丌同的最終模型。
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