metoda najmanjših kvadratov (OLS) omogoča, da ocenijo različne vrednosti, ki uporabljajo rezultate več meritev, ki vsebujejo naključne napake.
Celovečerni MNCs
Osnovna ideja te metode je, da se kot merilo za točnost reševanju problema šteje vsota kvadratov napak, ki skušajo zmanjšati.Pri tej metodi se lahko uporablja kot številčna in analitičnega pristopa.
Še posebej, ker je številčna izvajanje metodi najmanjših kvadratov pomeni izvedbo čim večjega števila dimenzij neznano naključno spremenljivko.Poleg tega, več izračuni, bolj natančno rešitev.Na ta sklop izračunov (originalni podatki) dobili drug niz domnevnih rešitev, iz katere nato izbrane najboljše.Če raztopina niz parametriziran je metoda najmanjših kvadratov zmanjša na iskanju optimalnih vrednosti parametrov.
Kot analitičnega pristopa k izvajanju MNE na sklop vhodnih podatkov (meritev) in pričakovano zastavljenih rešitev je določena z nekaterimi funkcionalne odvisnosti (funkcionalne), ki se lahko izrazi s formulo pridobljenih kot hipotezo, ki zahteva potrditev.V tem primeru je metoda najmanjših kvadratov zmanjša na iskanju najmanj ta deluje na sklop kvadratov napak začetnih podatkov.
Upoštevajte, da ni same napake, in sicer kvadratov napake.Zakaj je tako?Dejstvo, da je odstopanje od natančnih merilnih vrednosti so pogosto tako pozitivne kot negativne.Pri določanju povprečne meritve napaki preprosto seštevku lahko privede do napačnega zaključka o kakovosti ocene, kot vzajemno uničenje pozitivne in negativne vrednosti nižje vzorčne moč sklopov meritev.In, posledično, natančnost ocene.
Da se to ni zgodilo, in seštevek kvadratov odstopanj.Še več, da se uskladi razsežnost izmerjene vrednosti in končno oceno vsote kvadratov napak kvadratnih korenov.
Nekatere aplikacije MNCs
MNCs se široko uporabljajo na različnih področjih.Na primer, v teoriji verjetnosti in matematične statistike metode, uporabljene za določitev značilnosti naključno spremenljivko standardni odklon, ki določa širino območju vrednosti naključne spremenljivke.
v matematične analize in različnih področjih fizike, ki se uporablja za prikaz in potrditev hipotez te enote, je OLS uporablja, zlasti, da se oceni približno zastopanost nalog, opredeljenih na številčni niz, enostavnejše funkcije, priznava tudi analitično preobrazbo.
Druga uporaba te tehnike - ločitev uporabnega signala od šuma naložene mu težave filtracijskih.
Drugo področje uporabe MNE - ekonometrije.Tukaj je ta metoda tako pogosto uporablja, da je odkril nekaj posebnih sprememb.
večino nalog ekonometrija, itak, se zmanjša za reševanje sistemov linearnih ekonometričnih enačb, ki opisujejo obnašanje nekaterih sistemov - strukturnih modelov.Glavni del vsakega od teh modelih - v časovnih obdobjih, ki je niz določenimi značilnostmi, katerih vrednosti so odvisne od časa in številnih drugih dejavnikov.To je lahko korespondenca med notranjo (endogenih) in zunanjih značilnosti modela (eksogenih) značilnosti.Ta povezava je običajno izražena v obliki sistemov linearnih enačb gospodarskih.
Značilnost teh sistemov je obstoj povezave med posameznimi spremenljivkami, ki se na eni strani, jo zapletajo, druge - prekoračeno.Kaj je vzrok negotovosti pri izbiri rešitev teh sistemov.Dodaten dejavnik, ki otežuje rešitev teh problemov je odvisnost od parametrov modela od časa do časa.
Glavni namen naloge ekonometrije - identifikacijo vzorcev, da je opredelitev strukturnih odnosov v izbranega modela in vrednotenje številnih parametrov.
Vlečna odvisnosti v časovni vrsti, lahko modelov komponent je treba opraviti, zlasti z neposrednim MNCs in nekaterimi spremembami, kot tudi številnih drugih metod.Posebne modifikacije MNCs pri reševanju tovrstnih problemov, posebej razvita za reševanje različnih problemov, ki nastajajo v procesu reševanja sistemov enačb.
Še posebej, eden od teh problemov, povezanih s prisotnostjo začetnih omejitev o parametrih, ki jih je treba oceniti.Na primer, lahko dohodek zasebnega podjetja, se porabi za potrošnjo ali na njenem razvoju.Zato, vsota teh dveh delov stroškov, očitno je enak 1. sistem enačb ekonometričnih ti deli lahko vključujejo neodvisno.Zato je mogoče ovrednotiti različne vrste porabe z ol, brez omejitev vira in nato prilagodi rezultat.To se imenuje posreden način reševanja metoda najmanjših kvadratov.Uporablja se
posredna metoda najmanjših kvadratov (ILS) natančno določiti strukturnega modela.ILS algoritem vključuje naslednje ukrepe:
1) pretvorba strukturnega modela v preprostem, zmanjšani obliki, z uvedbo dodatnih odvisnosti;
2) vrednotenje z uporabo običajnih OLS nižje koeficiente za vsako enačbo poenostavljen model;
3) pridobljen koeficienti preprostih oblika parametrov modela se pretvorijo v originalni strukturnega modela.
omeniti, da so sverhidentifitsiruemyh sistemov ILS ne uporablja, kot v tem primeru, da delo ne more biti dokončne ocene parametrov strukturnega modela. dvostopenjski metodi najmanjših kvadratov (KDOM) - za biti takšni modeli lahko z drugo spremembo OLS uporablja.
KDOM naslednji algoritem:
1), ki temelji na poenostavljenem modelu za izračun vrednosti enačbe sverhidentifitsiruemogo notranjih spremenljivk, ki so vsebovane v desnem delu enačbe;
2) nadomestiti vrednosti spremenljivk namesto dejanskih ustreznih spremenljivk v prvotnem modelu in ponovno uporabiti normalno MNC.
podroben opis in posredna metoda dvostopenjski najmanjših kvadratov je na voljo v številnih knjigah o ekonometrije.Posebnost te metode, kot tudi običajne ol, v njihovi raznovrstnosti zaradi česar so primerni za ocenjevanje koeficientov koli strukturnih podatkov v kateri koli področje.
