kuadrat terkecil (OLS) memungkinkan untuk mengevaluasi nilai yang berbeda menggunakan hasil beberapa pengukuran mengandung kesalahan acak.
Fitur MNC
Ide dasar dari metode ini adalah bahwa sebagai kriteria untuk keakuratan memecahkan masalah dianggap jumlah kesalahan kuadrat, yang berusaha untuk meminimalkan.Bila menggunakan metode ini dapat digunakan sebagai pendekatan numerik dan analitis.
Secara khusus, sebagai implementasi numerik dari metode kuadrat terkecil berarti melaksanakan jumlah kemungkinan terbesar dari dimensi variabel acak yang tidak diketahui.Selain itu, lebih perhitungan, semakin akurat solusinya.Pada set ini perhitungan (data asli) mendapatkan satu set solusi dugaan yang kemudian dipilih yang terbaik.Jika solusi set parameter, metode kuadrat terkecil mengurangi untuk mencari nilai-nilai parameter yang optimal.
Sebagai pendekatan analitis untuk pelaksanaan MNE pada set data input (pengukuran) dan set diharapkan solusi ditentukan oleh beberapa ketergantungan fungsional (fungsional), yang dapat dinyatakan dengan rumus diperoleh sebagai hipotesis yang membutuhkan konfirmasi.Dalam hal ini, metode kuadrat terkecil dikurangi untuk menemukan minimum ini fungsional pada set kotak kesalahan dari data awal.
Perhatikan bahwa tidak ada kesalahan sendiri, yaitu kotak kesalahan.Mengapa demikian?Fakta yang sering deviasi dari nilai-nilai pengukuran yang tepat yang positif dan negatif.Dalam menentukan rata kesalahan pengukuran penjumlahan sederhana dapat mengarah pada kesimpulan yang salah tentang kualitas penilaian, sebagai kehancuran bersama nilai-nilai positif dan negatif yang lebih rendah set sampel kekuatan pengukuran.Dan, akibatnya, akurasi perkiraan.
Untuk hal ini tidak terjadi, dan menjumlahkan kuadrat deviasi.Bahkan lebih, untuk menyelaraskan dimensi nilai diukur dan evaluasi akhir dari jumlah kesalahan kuadrat dari akar kuadrat.
Beberapa aplikasi MNC
perusahaan multinasional yang banyak digunakan di berbagai bidang.Misalnya, dalam teori probabilitas dan statistik matematika metode yang digunakan untuk menentukan karakteristik dari variabel acak adalah standar deviasi, yang menentukan lebar rentang nilai dari variabel acak.
dalam analisis matematika dan berbagai bidang fisika, digunakan untuk menampilkan atau konfirmasi dari hipotesis unit ini, OLS digunakan, khususnya, untuk menilai representasi perkiraan fungsi didefinisikan pada satu set numerik, fungsi sederhana, mengakui transformasi analitik.
Aplikasi lain dari teknik ini - pemisahan sinyal yang berguna dari kebisingan yang dikenakan pada dia di masalah filtrasi.
bidang lain dari penerapan MNE - Ekonometrika.Di sini, metode ini begitu banyak digunakan bahwa mereka telah mengidentifikasi beberapa modifikasi khusus.
Kebanyakan tugas ekonometrik, bagaimanapun, dikurangi menjadi sistem persamaan ekonometrik linear menggambarkan perilaku sistem tertentu pemecahan - model struktural.Unsur utama dari masing-masing model ini - time series, yang merupakan seperangkat karakteristik tertentu, nilai-nilai yang tergantung pada waktu dan sejumlah faktor lainnya.Ini mungkin sebuah korespondensi antara internal (endogen) dan fitur eksternal dari model (eksogen) karakteristik.Korespondensi ini biasanya dinyatakan dalam bentuk sistem persamaan linear ekonomi.
fitur karakteristik dari sistem tersebut adalah adanya hubungan antara variabel individu, yang di satu sisi, menyulitkan itu, yang lain - override.Apa penyebab ketidakpastian dalam pilihan solusi dari sistem tersebut.Faktor tambahan yang mempersulit solusi dari masalah tersebut adalah ketergantungan dari parameter model dari waktu ke waktu.Tujuan utama
tugas dari ekonometri - identifikasi pola, yaitu definisi hubungan struktural dalam model yang dipilih, dan evaluasi sejumlah parameter.
Pemulihan dependensi dalam time series, komponen model dapat dilakukan, khususnya, melalui kedua perusahaan multinasional langsung dan beberapa modifikasi, serta sejumlah metode lainnya.Modifikasi khusus MNC dalam memecahkan masalah tersebut secara khusus dikembangkan untuk mengatasi berbagai masalah yang timbul dalam proses sistem persamaan pemecahan.
Secara khusus, salah satu dari masalah ini terkait dengan adanya kendala awal pada parameter yang harus dievaluasi.Misalnya, pendapatan dari perusahaan swasta dapat dibelanjakan untuk konsumsi atau perkembangannya.Akibatnya, jumlah ini dua bagian dari biaya jelas sama dengan 1. Sistem persamaan ekonometrik bagian ini dapat mencakup secara independen.Oleh karena itu, adalah mungkin untuk mengevaluasi berbagai jenis pengeluaran OLS, tanpa batasan sumber, dan kemudian menyesuaikan hasilnya.Ini disebut metode tidak langsung untuk memecahkan metode kuadrat terkecil.
metode tidak langsung dari kuadrat (ILS) digunakan untuk secara akurat menentukan model struktural.Algoritma ILS melibatkan tindakan berikut:
1) konversi model struktural secara sederhana, dikurangi dengan memperkenalkan bentuk ketergantungan tambahan;
2) evaluasi menggunakan OLS konvensional dikurangi koefisien untuk masing-masing persamaan model yang disederhanakan;
3) diperoleh koefisien dari parameter model bentuk sederhana diubah menjadi model struktural yang asli.
dicatat bahwa sistem ILS sverhidentifitsiruemyh tidak digunakan, seperti dalam kasus ini, pekerjaan tidak bisa perkiraan definitif parameter dari model struktural.Untuk model tersebut dapat digunakan oleh modifikasi lain dari OLS - metode dua langkah dari kuadrat (KDOM).
KDOM berikut algoritma:
1) didasarkan pada model yang disederhanakan untuk menghitung nilai-nilai persamaan sverhidentifitsiruemogo variabel internal yang terkandung di bagian kanan persamaan;
2) menggantikan nilai-nilai variabel di tempat variabel yang relevan sebenarnya di model asli dan sekali lagi menggunakan MNC normal.
Detil Deskripsi dan metode dua langkah tidak langsung dari kuadrat diberikan dalam banyak buku teks pada ekonometrik.Keunikan dari metode ini, serta OLS biasa, di fleksibilitas mereka membuat mereka cocok untuk memperkirakan koefisien model struktural dalam apa pun mata pelajaran.
