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正文內(nèi)容

erp系統(tǒng)編碼培訓實施顧問(參考版)

2024-08-23 18:27本頁面
  

【正文】 這就是所謂的 “ 從一般到簡單 ” ( generaltospecific) 的建模理論 。 P66 二、“從一般到簡單” —— 約化建模型理論 該理論認為: 在模型的最初設定上 , 就設立一個 “一般 ” 的模型 , 它包括了所有先驗絆濟理論不假設中所應包括的全部變量 , 各種可能的 “ 簡單 ” 模型都被 “ 嵌套 ” ( nested) 在這個 “ 一般 ” 的模型之中 。 ? 羅維爾( Lovell)給出了一個從 c個備選變量中選取 k個變量進入模型時,真實顯著性水平 ?*與名義顯著性水平 ?的關系: ?*=1(1 ?)c/k P65 例如: 給定 ?=5%, 如果有 2個相互獨立且不被解釋變量無關的備選變量,誤選一個迚入模型的概率就成了 1()2= ? 傳統(tǒng)建模方法的另一問題是它的“隨意性”。 ?這一過程對最終選擇的變量的 t檢驗產(chǎn)生較大影響 P64 ? 當在眾多備選變量中選擇變量迚入模型時,其中 t檢驗的真實的顯著性水平已不再是事先給出的名義顯著性水平。 ?傳統(tǒng)建模方法主要的缺陷:建模過程的所謂“ 數(shù)據(jù)開采 ”( Data minimg)問題。 P61 167。下面進行 BoxCox變換。 , 采用線性模型 : R2=。 因此,拒絕原假設時,就應選擇 RSS2的模型。 )ln(2112R SSR SSn Zarembka( 1968)提出的檢驗統(tǒng)計量為: P58 其中, RSS1與 RSS2分別為對應的較大的殘差平方和與較小的殘差平方和, n為樣本容量。 YYY ii ~/* ?P57 第三步 ,用 Y*替代 Y,分別估計雙對數(shù)線性模型與線性模型。 為了在兩類模型中比較,可用 BoxCox變換 : 第一步 ,計算 Y的樣本幾何均值。 拒絕原假設,就意味著( *)式中的解釋變量與隨機擾動項相關。 P53 檢驗時,求 Y關于 X與 Z的 OLS回歸式: iii ZXY ??? ???? 10 ??? 在實際檢驗中,豪斯蔓檢驗主要針對多元回歸進行,而且也不是直接對工具變量回歸,而是對以各工具變量為自變量、分別以各解釋變量為因變量進行回歸。 P51 對一元線性回歸模型 Y=?0+?1X+? 所檢驗的假設是 H0: X與 ?無同期相關。 而當解釋變量不隨機擾勱項同期無關時, OLS估計量就可得到參數(shù)的一致估計量。這就是 豪斯蔓檢驗( 1978)的主要思想。 P49 *( 3)同期相關性的豪斯蔓( Hausman)檢驗 由于在遺漏相關變量的情況下,往往導致解釋變量不隨機擾勱項出現(xiàn)同期相關性,從而使得 OLS估計量有偏且非一致。 下面進行 RESET檢驗。 然而,由于僅用 GDP來解釋商品進口的變化,明顯地遺漏了諸如商品進口價格、匯率等其他影響因素。 P46 例 : 在 167。 P45 例如, 估計 Y=?0+?1X1+?2X2+? 但卻懷疑真實的函數(shù)形式是非線性的。 ( *) P44 因此,在一元回歸中,可通過檢驗 (*)式中的各高次冪參數(shù)的顯著性來判斷是否將非線性模型誤設成了線性模型。 P43 例如, 在一元回歸中,假設真實的函數(shù)形式是非線性的,用泰勒定理將其近似地表示為多項式: RESET檢驗也可用來檢驗函數(shù)形式設定偏誤的問題。 例如 ,先估計 Y=?0+ ?1X1+v 得 : 110 ??? XY ?? ??P42 ????? ????? 3221110 ?? YYXY 再根據(jù)第三章第五節(jié)介紹的 增加解釋變量的 F檢驗 來判斷是否增加這些 “ 替代 ” 變量。 基本思想: 如果事先知道遺漏了哪個變量,只需將此變量引入模型,估計幵檢驗其參數(shù)是否顯著丌為零即可; P41 問題是不知道遺漏了哪個變量,需尋找
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