經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)微積分微積分基本公式-在線瀏覽
2024-10-23 08:39本頁面
【正文】 20213 3 1d1xxxx?????。 2. 1220502( 1 c os ) dlimxxttx????. 五、 設(shè))( xf為連續(xù)函數(shù)，證明 : 0 0 0( ) ( ) d ( ( ) d ) dx x tf t x t t f u u t??? ? ? . 六、 求函數(shù)2031( ) d1x tf x ttt?????在區(qū)間 ? ?1,0上的最大值與最小值 . 七、 設(shè)??????????時(shí)，或，當(dāng)時(shí)，當(dāng)??xxxxxf000,s in21)( 求0) ( ) dxx f t t? ? ?（在),( ????內(nèi)的表達(dá)式 . 八、 設(shè) ? ?baxf ,)( 在 上連續(xù)且 ,0)( ?xf d( ) d()xxabtf t tft??? , 證明： （ 1 ） 2)(39。 （ 2 ）方程 0)( ?xF 在 ),( ba 內(nèi)有且僅有一個(gè)根 . 一、 1 . 0 ； 2 .)()( afxf ?； 3 .)1l n (23?? xx ； 4 . 65； 5 . (1)?? ,； (2)0, 0 ； 7 . 。 年薪 Y 男職工 女職工 工齡 X?0 ?2 又例 ：在橫截面數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，考慮個(gè)人保健支出對(duì)個(gè)人收入和教育水平的回歸。 ????011D 其他高中 ????012D 其他大學(xué)及其以上 這時(shí)需要引入兩個(gè)虛擬變量： 模型可設(shè)定如下： iii DDXY ????? ????? 231210 在 E(?i)=0 的初始假定下，高中以下、高中、大學(xué)及其以上教育水平下個(gè)人保健支出的函數(shù)： ? 高中以下： iii XDDXYE 1021 )0,0,|( ?? ????? 高中： iii XDDXYE 12021 )()0,1,|( ??? ?????? 大學(xué)及其以上： iii XDDXYE 13021 )()1,0,|( ??? ????? 假定 ?3?2，其幾何意義： 大學(xué)教育 保健 高中教育 支出 低于中學(xué)教育 收入? 還可將多個(gè)虛擬變量引入模型中以考察多種“定性”因素的影響。 ? 許多情況下：往往是斜率就有變化， 或斜率、截距同時(shí)發(fā)生變化 。 例 ： 根據(jù)消費(fèi)理論，消費(fèi)水平 C主要取決于收入水平 Y，但在一個(gè)較長的時(shí)期，人們的消費(fèi)傾向會(huì)發(fā)生變化，尤其是在自然災(zāi)害、戰(zhàn)爭等反常年份，消費(fèi)傾向往往出現(xiàn)變化。 ttttt XDXC ???? ???? 210如，設(shè) ????01tD 反常年份正常年份 消費(fèi)模型可建立如下： ? 這里，虛擬變量 D以與 X相乘的方式引入了模型中，從而可用來考察消費(fèi)傾向的變化。 ? 例 ， 考察 1990年前后的中國居民的總儲(chǔ)蓄收入關(guān)系是否已發(fā)生變化 。 表 5 .1. 1 197 9~2 001 年中國居民儲(chǔ)蓄與收入數(shù)據(jù) （億元）90 年前 儲(chǔ)蓄 GNP 90 年后 儲(chǔ)蓄 GNP1979 281 1991 9107 21662. 51980 1992 11545. 4 26651. 91981 1993 14762. 4 34560. 51982 1994 21518. 8 46670. 01983 1995 29662. 3 57494. 91984 1996 38520. 8 66850. 51985 1997 46279. 8 73142. 71986 10201. 4 1998 53407. 5 76967. 21987 11954. 5 1999 59621. 8 80579. 41988 14922. 3 2020 64332. 4 88228. 11989 16917. 8 2020 73762. 4 94346. 41990 18598. 4 以 Y為儲(chǔ)蓄， X為收入，可令： ? 1990年前： Yi=?1+?2Xi+?1i i=1,2… ,n1 ? 1990年后： Yi=?1+?2Xi+?2i i=1,2… ,n2 則有可能出現(xiàn)下述四種情況中的一種： (1) ?1=?1 ， 且 ?2=?2 ， 即兩個(gè)回歸相同 ， 稱為 重合回歸 （ Coincident Regressions） ； (2) ?1??1 ,但 ?2=?2 ， 即兩個(gè)回歸的差異僅在其截距 ， 稱為 平行回歸 （ Parallel Regressions） 。 可以運(yùn)用 鄒氏結(jié)構(gòu)變化的檢驗(yàn) 。 將 n1與 n2次觀察值合并，并用以估計(jì)以下回歸：
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