Bizonyos típusú skálák készülnek az ökonometria
Home | Rólunk | visszacsatolás
Az elmélet a mérés két alapvető fogalmai mérés:
• mérés úgy értendő, mint az arány a sor tárgyak által leírt egy olyan változó, több tag, és fejezi ki a referencia elmélet, amely egy elmélet mérlegek;
• mérés úgy értendő, mint az arány a változó közvetlenül nem megfigyelhető (látens) értékekkel közvetlenül megfigyelhető változó (indikátor). Ebben az esetben a fő probléma az, hogy megtalálják a kapcsolatot mutató látens változó.
Keresse meg a tulajdonság a mérő is végbemehet három módja van:
• Válogatás index, amely alapul szolgálhat egy indikátor a vizsgált jellemző (latenty);
• meghatározása a funkcionális függőség a értéke a vizsgált jellemző a megfigyelt jellemző értékeket;
• építési rendszer attribútumok jellemző tulajdonság kérdéses.
Melyek a megengedhető átalakítás minden mérési skála?
A kiindulási pont az építőiparban a mérőóra az objektív posztulátum létezését minták a külső és belső kommunikációs eszközök.
A fő adatbázist az ökonometriai vizsgálatok hivatalos statisztikák, illetve számviteli adatok. Így a probléma, hogy mérjék a gazdasági - a probléma a statisztikai és a számviteli.
Mi a hiba modell specifikáció?
Hibák leírás vonatkozik nem csak a rossz választás egy matematikai függvény. hanem a alulbecsülték a regresszió bármilyen jelentős
faktor r. f. A gőz helyett többszörös regresszió. Tehát a kereslet egy adott termék lehet meghatározni, és az árat, és a jövedelem illata a lakosság.
Együtt leírás hibák léphetnek fel a mintavételi hibák miatt kutató dolgozik többnyire mintavételi adatokat rendszeres kapcsolat létrehozása
állomások között. A mintavételi hibák fordulnak elő, és mert a heterogenitás az eredeti statisztikai populáció, ami általában a tanulmány a gazdasági folyamatokat.
Ha olyan egységes, a regressziós egyenlet nem praktikus. Ahhoz, hogy egy jó eredmény általában zárva a számos egységet kóros
az értékek a vizsgált tulajdonságokat. Ebben az esetben a regressziós eredmények jelentik Opcionális funkciók.
Az időzítési információ is képviseli egy mintáját és a több kronológiai dátumot. Megváltoztatásával az időintervallum, akkor lehetséges, hogy a különböző eredmények a regresszió.
Magyarázza a jelentését a regressziós együttható, hívás módszerek, értékelési, megmutatjuk, hogyan kerül kiszámításra a szorzó a fogyasztási függvény
Egyszerű regressziós modell az, ahol az átlagos értéke a függő (magyarázható) y tekintik függvényében egyetlen független (magyarázó) változó X, azaz a Ez a fajta modell
Többszörös regressziós modell az, ahol az átlagos értéke a függő (magyarázható) y tekintik függvényében több független (obyasnyayu-
forrás) x1. x2. azaz Ez a fajta modell
Elsősorban azért, mert a teljes körű tényezőket, amelyek befolyásolják a hatékony jele a legjelentősebb befolyásoló tényezőket kell rendelni. Gőz regressziós elegendő, ha van egy domináns tényező, amelyet magyarázó változóként. Tegyük fel, egy hipotézis, hogy az összeg a kereslet az áru egy fordítottan arányos az ára x, azaz. # 374; x = a - b * x .B Ebben az esetben meg kell tudni, hogy milyen egyéb tényezők, változatlanságot feltételezünk, talán a jövőben nekik kell majd figyelembe venni a modellben, és az egyszerű regresszió menni több.
Mi több szabadsági fokkal, és hogyan határozzák meg a faktor és a maradék összeget terek?
Amikor épület regressziós modelleket lehet használni, mint a lineáris (# 374; = a + b1 X1 + b2 X2 + XR bp) és a nem-lineáris függvény, például # 374; = A * x b január 1 * X b február 2 * X bp p. A legtöbb szabványos szoftvercsomagok eljárást írnak elő a nem-lineáris transzformáció lineáris függvények. Ennek eredményeként, a kutató dolgozik a lineáris modell épül a transzformált adatokat. Például, ha a modell az ár igénytől függően által bemutatott exponenciális függvény az y = A * x b * # 949;. logaritmusát, kapunk egy lineáris modellje formájában: Y = A + b In x + In # 949;. de már nem a kezdeti X és Y, valamint azok a logaritmus.
Ez magyarázza a figyelmet, hogy fizetnek a pontosan lineáris regresszió, mint a fő típusa regressziós modellek. Ezen túlmenően, a változása az x és y lehet meglehetősen korlátozott, és a tényleges hatás való csatlakozási nemlinearitás nem jeleníthető meg. Ez egy újabb érv a lineáris modellek. Például nyilvánvaló, hogy a túlzott műtrágyázás vezethet, hogy nem növekszik, hanem az alacsonyabb hozamok, de valójában egy ilyen helyzetben nem valószínű. Tehát, ha elméletileg meg kell kifejezni a függőség a hozam a műtrágyák, mint y = bx + cx 2 + # 949;