vähimruutude meetodit (OLS) võimaldab hinnata erinevaid väärtusi tulemuste abil mitu mõõtmist, mis sisaldavad juhuslikult vigu.
Feature MNC
põhiidee on see meetod, et kriteeriumiks täpsus probleemi lahendamiseks peetakse ruutude summa vigu, mille eesmärk on vähendada.Seda meetodit kasutades saab kasutada numbrilist ja analüütilist meetodit.
Eriti kui numbrilised rakendamise meetod vähimruutude läbiviimisel võimalikult paljudele teadmata mõõtmetega juhuslik muutuja.Pealegi, mida rohkem arvutusi, seda täpsem lahendus.On see komplekt arvutused (algandmed) saada veel mõni väidetava lahendusi, mis siis valitakse parim.Kui lahus kogum parameterized, vähimruutude meetod vähendab otsimisel optimaalne parameetri väärtused.
analüütilise lähenemise rakendamiseks maksumaksja kohta komplekt sisendandmeid (mõõtmised) ja oodata komplekt lahendusi määrab mõned funktsionaalne sõltuvus (funktsionaalne), mida saab väljendada valemiga saadud hüpotees nõutakse kinnitust.Sel juhul vähimruutude meetodit on vähendatud leida minimaalne käesoleva funktsionaalsed kogum ruudud vigadest algandmete.
Pange tähele, et vigu ei ise, nimelt väljakud viga.Miks see nii on?Asjaolu, et sageli kõrvalekalle täpse mõõtmise väärtused on nii positiivseid kui ka negatiivseid.Otsustades keskmine mõõtmisviga lihtne liitmise võib põhjustada vale järeldus kvaliteedi hindamine, kuna vastastikune hävitamine positiivsed ja negatiivsed väärtused väiksema võimsusega proovi mõõtmiste seeriat.Ja sellest tulenevalt hinnangu täpsust.
Et seda ei juhtunud, ja liidetakse ruudud kõrvalekaldeid.Veelgi enam, viia mõõtme mõõtmistulemuse ning lõpliku hinnangu ruutude summa vigu ruutjuurt.
Mõned rakendused MNC
MNC kasutatakse laialdaselt erinevates valdkondades.Näiteks tõenäosusteooriast ja matemaatilise statistika määramiseks kasutatav meetod omadusi juhuslik muutuja on standardhälve, mis määrab laius väärtuste vahemikud suvaline muutuja.
matemaatilise analüüsi ja erinevate valdkondade füüsika, kasutatakse, et kuvada või kinnitust hüpoteesile see üksus, OLS kasutatakse eelkõige hinnata ligikaudne esindus funktsioonid määratletud numbrilise komplekt, lihtsamaid funktsioone, tunnistab analüütiline ümberkujundamine.
Teine rakendus seda tehnikat - eraldamine kasulik signaali müra talle pandud filtreerimise probleeme.
Teine rakendusala maksumaksja - ökonomeetria.Siin, see meetod on nii laialt levinud, et see käsitles mõningaid erilisi muudatusi.
Enamik ülesandeid ökonomeetria, niikuinii on vähendatud süsteemi lahendamiseks lineaarne ökonomeetrilise võrrandid kirjeldavad käitumist teatud süsteemid - struktuursed mudelid.Põhielemendiks kõik need tingimused - aega seeria, mis on kogum teatud tunnuste, mille väärtused sõltuvad ajast ja mitmed muud tegurid.See võib olla kirjavahetust sisemine (endogeensed) ja välised tunnused mudeli (eksogeensed) omadused.See kirjavahetus on tavaliselt väljendatakse süsteemide Lineaarvõrrandisüsteem majanduse.
Iseloomulik on nende süsteemide olemasolu vahelise seose üksikute muutujate, mis ühelt poolt raskendada see, teine - alistada.Mis on põhjus ebakindlust valik lahendusi selliste süsteemide.Täiendav tegur, mis raskendab lahendus selliste probleemide on sõltuvus mudeli parameetrite aeg-ajalt.
peamine eesmärk ülesanded ökonomeetria - identifitseerimine mustreid, mis on mõiste struktuursed seosed valitud mudelist ja hindamise parameetrite arv.
Recovery sõltuvus aegread, mudelkomponentide saab teha eelkõige läbi nii otsese MNC ja mõned muudatused, samuti mitmeid teisi meetodeid.Special muudatusi MNC lahendamisel selliseid probleeme spetsiaalselt välja töötatud, et lahendada erinevaid probleeme, mis tekivad protsessi lahendamise süsteemid võrrandite.
Eelkõige üks neist seotud probleeme juuresolekul esialgse piiranguid parameetrid, mida tuleb hinnata.Näiteks tulu eraettevõte saab kulutada tarbimiseks või tema arengut.Seega summa nende kahe osa kuludest ilmselt võrdne 1. võrrandite süsteemi ökonomeetrilise need osad võivad olla iseseisvalt.Seetõttu on võimalik hinnata erinevaid kulutusi OLS, kuid mitte ainult, allikas, ning seejärel kohandada tulemus.Seda nimetatakse kaudsel meetodil lahendamiseks vähimruutude meetodil.
kaudse vähimruutude meetodit (ILS) kasutatakse täpselt kindlaks struktuurne mudel.ILS algoritm hõlmab järgmisi tegevusi:
1) muutmise struktuurne mudel on lihtne, väiksemas kehtestades täiendavad sõltuvus;
2) hindamine, kasutades tavapäraseid OLS vähendada koefitsiendid iga võrrand lihtsustatud mudel;
3) saadud kordajad lihtsa kujuga mudeli parameetreid muundatakse algupäraste struktuuriliste mudel.
väärib märkimist, et sverhidentifitsiruemyh ILS süsteemi ei kasutata, sest sel juhul töö ei saa olla lõplik hinnang parameetrite struktuurne mudel.Selliste mudelite saab kasutada teise modifikatsiooni OLS - kaheastmeline vähimruutude meetodit (KDOM).
KDOM järgmist algoritmi:
1), mis põhineb lihtsustatud mudel arvutada võrrandi sverhidentifitsiruemogo väärtuste sisemist muutujaid, mis sisalduvad õigus osa võrrandit;
2) asendada muutujate väärtused paigas tegelik asjakohaste muutujate esialgne mudel ja jälle kasutada tavalist MNC.
Täpsem kirjeldus ja kaudsed kaheastmeline vähimruutude meetodit on toodud paljude õpikute ökonomeetria.Eripäraks need meetodid, samuti tavalisi OLS, nende mitmekülgsuse muudab need sobivad hindamiseks koefitsientide tahes struktuurimudel tahes ainevaldkonnas.
