經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)微積分最小二乘法-資料下載頁
2025-08-21 12:39本頁面
【導(dǎo)讀】的函數(shù)的近似表達(dá)式叫做經(jīng)驗(yàn)公式.為了弄清某企業(yè)利潤(rùn)和產(chǎn)值的函數(shù)關(guān)系，解首先確定)(xf的類型.因此可以考慮選取常數(shù)，使得ba,些點(diǎn)處取得最小值.由化學(xué)反應(yīng)速度的理論知道，應(yīng)是。，給定平面上一組點(diǎn)),,3,2,1(),(niyxii??達(dá)到最?。?，使求?．之間的經(jīng)驗(yàn)公式與試用最小二乘法建立bapp????從經(jīng)濟(jì)意義方面分析，哪個(gè)更合理？在經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中，被解釋變量通常被假。離散被解釋變量數(shù)據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型（Models
【正文】 ?? ??? 1 11X 0i? 在樣本數(shù)據(jù)的支持下，如果知道概率分布函數(shù)和概率密度函數(shù)，求解該方程組，可以得到模型參數(shù)估計(jì)量。 三、二元 Probit離散選擇模型及其參數(shù)估計(jì) 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率分布函數(shù) F t x dxt( ) ( ) e x p ( )? ??? ?? 2 21 2 2?f x x( ) ( ) e xp ( )? ??2 21 2 2?重復(fù)觀測(cè)值不可以得到情況下二元 Probit離散選擇模型的參數(shù)估計(jì) ???ln( )( )L fFfFq f qF qiiyiiiyi i ii iiniini i????????????????? ???? ???10 111X XXXXX0iiiq yi i? ?2 1? 關(guān)于參數(shù)的非線性函數(shù)，不能直接求解，需采用完全信息最大似然法中所采用的迭代方法。 ? 應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件。 ? 這里所謂“重復(fù)觀測(cè)值不可以得到”，是指對(duì)每個(gè)決策者只有一個(gè)觀測(cè)值。即使有多個(gè)觀測(cè)值，也將其看成為多個(gè)不同的決策者。 重復(fù)觀測(cè)值可以得到情況下二元Probit離散選擇模型的參數(shù)估計(jì) ? 對(duì)每個(gè)決策者有多個(gè)重復(fù)（例如 10次左右）觀測(cè)值。 ? 對(duì)第 i個(gè)決策者重復(fù)觀測(cè) ni次，選擇 yi=1的次數(shù)比例為 pi，那么可以將 pi作為真實(shí)概率 Pi的一個(gè)估計(jì)量。 ? 建立 “概率單位模型” ，采用廣義最小二乘法估計(jì) 。 ? 實(shí)際中并不常用。 ? 詳見教科書。 *四、二元 Logit離散選擇模型及其參數(shù)估計(jì) 邏輯分布的概率分布函數(shù) F t e t( ) ? ? ?11f t eett( ) ( )? ???1 2重復(fù)觀測(cè)值不可以得到情況下二元 logit離散選擇模型的參數(shù)估計(jì) ? 關(guān)于參數(shù)的非線性函數(shù)，不能直接求解，需采用完全信息最大似然法中所采用的迭代方法。 ? 應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件。 ??ln( )( )( ( ) )L y fFyfFyi iiiiiiniin?? ?? ? ?????????? ? ?????1111XX X 0ii i重復(fù)觀測(cè)值可以得到情況下二元logit離散選擇模型的參數(shù)估計(jì) ? 對(duì)每個(gè)決策者有多個(gè)重復(fù)（例如 10次左右）觀測(cè)值。 ? 對(duì)第 i個(gè)決策者重復(fù)觀測(cè) ni次，選擇 yi=1的次數(shù)比例為 pi，那么可以將 pi作為真實(shí)概率 Pi的一個(gè)估計(jì)量。 ? 建立“對(duì)數(shù)成敗比例模型” ，采用廣義最小二乘法估計(jì) 。 ? 實(shí)際中并不常用。 ? 詳見教科書。
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