Dêr't de metoade fan minste kwadraten

minste-fjilden metoade (LSM) makket it mooglik om te evaluearjen oare wearde fan 'e mjitting resultaten fan de set befettet willekeurige flaters.

MNCs Feature

De basis idee fan dizze metoade is dat de krektens kritearia foar it oplossen fan it probleem wurdt beskôge as de som fan squared flaters, dy't siikje foar minimalisearje. By it brûken fan dizze metoade brûkt wurde kin as in nûmerike en analytyske oanpak.

Yn it bysûnder, as in numerike ymplemintaasje fan de metoade fan minste kwadraten betsjut it útfieren fan de grutste mooglike oantal mjittingen fan ûnbekende willekeurige fariabele. Boppedat, wat mear berekkeningen, hoe better de oplossing. Op dizze set Computing (rauwe gegevens) krigen in oare mearfâldichheid sabeare oplossings, dêr't dan de bêste selektearre. As de oplossing set fan parameterized, dan is de metoade fan minste kwadraten wurdt werombrocht nei it finen fan de optimale parameter wearden.

As in analytysk oanpak foar it útfieren MNCs op 'e set yngongen (mjittingen) en de ferwachte set fan oplossings wurdt bepaald troch in bepaalde funksjonele relaasje (Tapasbere), dat kin útdrukt wurde troch de formule krigen as in hypoteze dy't nedich acknowledgement. Yn dit gefal, de metoade fan minste kwadraten wurdt werombrocht nei it finen fan it minimum fan dit funksjoneel op 'e set fan de kwadraten fan rauwe gegevens flaters.

Tink derom dat der gjin flaters sels, nammentlik de fout pleintsjes. Wêrom? It feit dat it is faak it mjitten fan ôfwiking fan 'e krekte wearde kin wêze sawol posityf as negatyf. Wannear't it fêststellen fan it gemiddelde measurement flater ienfâldige summation kin liede ta in falske konklúzje oer de kwaliteit beoardieling, sûnt ûnderlinge ferneatiging fan de positive en negative wearden fan de mearfâldichheid fan legere macht sample mjittingen. En, dus, de krektens fan de rûzing.

Om dat net bart, en summing de Squared ôfwikingen. Noch mear om te align de diminsje mjitten wearde en de finale evaluaasje fan de som fan de kwadraten fan flaters extracted fjouwerkante woartel.

Sommige MNCs applikaasjes

MNCs wurde in soad brûkt yn ferskate terreinen. Bygelyks, yn 'e teory fan kâns en wiskundige statistiken metoade brûkt om te bepalen sokke skaaimerken fan in willekeurige fariabele is de standertdeviaasje, dat bepaalt de breedte fan it oanbod fan wearden fan it samar fariabele.

Yn wiskundich analyze en ferskate fjilden fan natuerkunde, wurdt brûkt om de werjefte fan of befêstigje dizze hypoteze apparaat, OLS wurdt brûkt yn it bysûnder te skatte de likernôch fertsjintwurdiging fan de funksjes definiearre op in numerike set, ienfâldiger funksjes tajout analytyske transformaasje.

In oare tapassing fan dizze technyk - de ôfskieding fan de winske sinjaal út lûdsoerlêst oaninoar op it yn filterjen problemen.

In oar gebiet fan tapassing fan de OLS - Econometrics. Hjir, dy metoade wurdt sa soad brûkt dat guon spesjale oanpassings waarden bepaald foar him.

De measte econometric problemen, de iene of oare manier, wurdt werombrocht nei it oplossen fan in systeem fan lineêre econometric fergelikingen beskriuwen fan it gedrach fan guon systemen - strukturele modellen. It wichtichste elemint fan elk sa'n patroan - in tiid rige dy't in beskate set fan eigenskippen, waans wearden hinget oan beide tiid en in oantal oare faktoaren. Dat kin foarkomme tusken de oerienkommende ynterne (endogenous) skaaimerken model en eksterne (exogenous) eigenskippen. Dit korrespondinsje wurdt meastal útdrukt yn 'e foarm fan systemen fan lineêre fergelikingen ekonomyske.

In karakteristyk skaaimerk fan sokke systemen is it bestean fan de relaasjes tusken de yndividuele fariabelen, dy't oan 'e iene kant, it complicates de oare - override. Wat is de oarsaak fan ûnwissens yn de kar fan de oplossingen fan sokke systemen. In ekstra faktor dy't complicates de oplossing fan sokke problemen is de ôfhinklikheid fan it model parameters fan tiid ta tiid.

It wichtichste doel fan econometric problemen - identifikaasje fan modellen, dat is de definysje fan strukturele relaasjes yn it model keazen, likegoed as evaluaasje fan in oantal parameters.

Hersteltiid Ofhinklikens e tiid rige, dielen fan it model kin útfierd, yn it bysûnder, ofwol direkt fia MNC en inkele oanpassings dêrfan, lykas ek oare metoaden. Spesjale oanpassings fan MNCs by it oplossen sokke problemen spesjaal ûntwikkele foar de resolúsje fan eventuele problemen dy't opkomme by it proses fan it oplossen fan systemen fan fergelikingen.

Yn it bysûnder, ien fan dizze problemen yn ferbân brocht mei de oanwêzigens fan 'e earste rânebetingsten op de parameters dy't moat evaluearre wurde. Bygelyks, privee enterprise ynkommen kin wurde bestege oan ferbrûk of op har ûntwikkeling. Dus, de som fan de dielen fan dy twa soarten kosten fansels gelyk oan 1. It systeem fan fergelikingen econometric dizze dielen meie wurde opnommen ûnôfhinklik fan elkoar. Dus, is it mooglik om te evaluearjen ferskillende typen fan wastes fia OLS, mei útsûndering fan it earste beheiningen, en dan Ferbetterje it resultaat. Dizze manier fan oplossings neamd yndirekte metoade fan minste pleintsjes.

Yndirekte Least Squares (ILS) wurdt brûkt om sekuer bepalen de strukturele model. KMNK algoritme giet om de neikommende stappen:

1) transformaasje fan struktureel model yn in ienfâldiger, minder foarm troch de ynfiering fan in ekstra funksje;

2) Evaluaasje mei in konvinsjonele OLS ferlege coefficients foar eltse fergeliking fan in ferienfâldige model;

3) verkregen coefficients fan ienfâldige foarm model binne bekeard ta de parameters fan de earste strukturele model.

It is de muoite wurdich opskriuwen dat foar sverhidentifitsiruemyh systemen KMNK net brûkt, lykas yn dit gefal, kin net de taak fan unambiguous rûzings fan parameter fan de strukturele model. Foar sokke modellen kinne brûkt wurde oare wiziging MNCs - twa-stap metoade fan minste fjilden (KDOM).

KDOM algoritme is as folget:

1) basearre op de ferienfâldige model te berekkenjen sverhidentifitsiruemogo fergeliking wearden fan ynterne fariabelen, dy't binne opnommen yn 'e rjochter kant fan de fergeliking;

2) ferfange de wearden fan 'e fariabelen yn plak fan werklike relevante fariabelen yn it oarspronklike model en wer koel OLS.

Detaillearre beskriuwing fan 'e yndirekte en de twa-stap metoade fan minste kwadraten wurdt jûn yn in soad boeken econometric. It nuverheden fan dy metoaden, likegoed as de OLS, yn har veelzijdigheid kinne se te beoardieljen de coefficients fan in struktureel model yn hokker domein.