איפה את שיטת ריבועים פחותות

של ריבועים פחותים (OLS) מאפשרת להעריך את הערכים השונים באמצעות התוצאות של מדידות מרובות המכילות שגיאות אקראיות.MNCs תכונת

הרעיון הבסיסי של שיטה זו הוא שכקריטריון לדיוק של פתרון הבעיה נחשב הסכום של שגיאות בריבוע, המבקשים למזער.בעת שימוש בשיטה זו יכולה לשמש כגישה מספרית ואנליטי.

בפרט, כיישום המספרי של שיטת הריבועים פחותות משמעות ביצוע המספר הגדול ביותר האפשרי של מידות המשתנות אקראיים לא ידוע.יתר על כן, יותר חישובים, מדויק יותר את הפתרון.בקבוצה זו של חישובים (נתונים מקוריים) יקבלו עוד סט של פתרונות לכאורה שממנו לאחר מכן נבחרו את הטוב ביותר.אם הפתרון שנקבע בפרמטרים, שיטת הריבועים הפחותה מפחיתה לחיפוש לערכי פרמטרים אופטימליים.

כגישה אנליטית ליישום mne על הסט של נתוני קלט (מדידות) והקבוצה הצפויה של פתרונות נקבע על ידי כמה תלות פונקציונלית (תפקודית), אשר יכול לבוא לידי ביטוי על ידי הנוסחה מתקבלת כהשערה הדורשת אישור.במקרה זה, השיטה של ​​ריבועים לפחות מצטמצמת למציאת המינימום של זה פונקציונלי על הסט של ריבועים של השגיאות של נתונים ראשוניים.

שים לב שאין שגיאות עצמם, כלומר שגיאת ריבועים.למה זה?העובדה שלעתים קרובות החריגה מערכי המדידה המדויקות שניהם חיוביות ושליליות.בקביעת הסיכום פשוט שגיאת מדידה הממוצעת יכול להוביל למסקנה השגויה לגבי האיכות של הערכה, כמו ההרס ההדדי של ערכים חיוביים ושליליים סטי מדגם חשמל נמוכים יותר של מדידות.וכתוצאה מכך, את הדיוק של ההערכה.

כדי שזה לא קרה, ומסכם את הריבועים של הסטיות.עוד יותר, כדי ליישר את הממד של הערך הנמדד והערכה הסופית של הסכום של שגיאות בריבוע של שורשים מרובעים.MNCs MNCs חלק מיישומי

נמצא בשימוש נרחב בתחומים שונים.לדוגמא, בתאוריה של שיטת הסתברות וסטטיסטיקה מתמטית משמשת כדי לקבוע את המאפיינים של משתנה מקרי הוא סטיית התקן, אשר קובע את הרוחב של טווח ערכים של משתנה מקרי.

בניתוח מתמטי ותחומים שונים של פיסיקה, משמש להצגה או אישור של השערות יחידה זו, OLS משמש, בפרט, על מנת להעריך את הייצוג המשוער של פונקציות מוגדרות על סט מספרי, פונקציות פשוטות, מודה שינוי האנליטי.

יישום נוסף של טכניקה זו - ההפרדה של האות שימושית מהרעש שהוטל עליו בבעיות סינון.

תחום נוסף של יישום של mne - אקונומטריקה.כאן, בשיטה זו משמשת באופן נרחב כל כך שזה זיהה כמה שינויים מיוחדים.

רוב אקונומטריקה המשימות, בכל מקרה, מצטמצמת לפתרון מערכות של משוואות ליניארית אקונומטריים המתארות את ההתנהגות של מערכות מסוימות - מודלים מבניים.המרכיב העיקרי של כל אחד מהמודלים האלה - סדרת הזמן, שהוא אוסף של מאפיינים מסוימים, הערכים שתלויים בזמן ומספר גורמים אחרים.זה עשוי להיות התאמה בין הפנימי (אנדוגני) והתכונות חיצוניות של מודל המאפיינים (אקסוגני).התכתבות זו בדרך כלל באה לידי ביטוי בצורה של מערכות של משוואות ליניארית כלכליות.מאפיין

של מערכות כאלה הוא קיומה של מערכת היחסים בין המשתנים הבודדים, שמצד האחד, לסבך אותו, אחר - לעקוף.מהי הסיבה של חוסר ודאות בבחירת הפתרונות של מערכות כאלה.גורם נוסף שמסבך את הפתרון של בעיות כאלה הוא התלות של הפרמטרים מודל מהעת לעת.המטרה העיקרית

של המשימות של אקונומטריקה - זיהוי הדפוסים, שההגדרה של יחסים מבניים במודל שנבחר, וההערכה של מספר הפרמטרים.תלות שחזור

סדרת זמן ב, ניתן לבצע רכיבי מודל, בפרט, באמצעות שני MNCs הישיר וכמה שינויים, כמו גם במספר שיטות אחרות.MNCs שינויים מיוחדים בפתרון בעיות כגון פותח במיוחד כדי לפתור בעיות שונות הנובעות בתהליך של פתרון מערכות של משוואות.

בפרט, אחת מבעיות אלה קשורים בנוכחות של אילוצים ראשוניים על הפרמטרים שיש לבחון ב.לדוגמא, ההכנסה של חברה פרטית יכולה להיות שהוצאה על הצריכה או בפיתוח שלה.כתוצאה מכך, הסכום של שני חלקים של עלות כמובן שווה ל1. המערכת של משוואות אלה אקונומטריים חלקים אלה יכולים לכלול באופן עצמאי.לכן, אפשר להעריך את הסוגים השונים של הוצאות על ידי OLS, ללא הגבלת המקור, ולאחר מכן להתאים את התוצאה.זה נקרא שיטה עקיפה לפתרון בשיטת הריבועים הפחותה.שיטה עקיפה

של ריבועים לפחות (ILS) משמשת כדי לקבוע את המודל המבני בצורה מדויקת.אלגוריתם ₪ לכרוך בפעולות הבאות:

1) המרה של המודל המבני בצורה פשוטה, על ידי החדרת מופחתת תלות נוספת;

2) הערכה באמצעות OLS הקונבנציונלי מופחת מקדמים עבור כל משוואת מודל פשוט;

3) השיג את המקדמים של פרמטרים מודל צורה פשוטים מומרים למודל המבני המקורי.

ראוי לציין כי מערכות ₪ לsverhidentifitsiruemyh אינן משמשות, כמו במקרה זה, העבודה לא יכולה להיות הערכות סופיות של הפרמטרים של המודל המבני.למודלים כאלה יכולים להיות בשימוש על ידי שינוי אחר של OLS - שיטת שני שלבים של ריבועים לפחות (KDOM).

KDOM האלגוריתם הבא:

1) המבוסס על מודל פשוט לחישוב ערכי sverhidentifitsiruemogo המשוואה של משתנים פנימיים הנמצאים בחלק הימני של המשוואה;

2) להחליף את הערכים של המשתנים במקום של משתנים רלוונטיים בפועל במודל המקורי ושוב להשתמש MNC נורמלי.תיאור

פרטני ושיטת שני שלבים עקיפות של ריבועים לפחות ניתן בספרי לימוד רבים באקונומטריקה.ייחודו של שיטות אלה, כמו גם את OLS הרגיל, ברבגוניותם הופך אותם מתאים להערכת המקדמים של כל מודל מבני בכל תחום הנושא.