Acasă | Despre noi | feedback-ul
În teoria măsurătorilor, sunt cunoscute două concepte fundamentale de măsurare:
• Măsurarea este înțeleasă ca raportul dintre mulțimea de obiecte descrise de o anumită variabilă cu un set de etichete și este exprimată printr-o teorie de corelare reprezentând teoria scărilor;
• măsurarea este înțeleasă ca raportul unei valori variabile, direct nevăzute (latentă), la valorile variabilei (indicatorului) observată direct. În acest caz, principala problemă este găsirea relației indicatorului cu variabila latentă.
Căutarea unui element de măsură al testului poate avea loc în trei direcții:
• alegerea unui indicator care poate servi drept indicator al caracteristicilor de testare (latente);
• determinarea dependenței funcționale a valorii subiectului de testare față de valorile caracteristicilor observate;
• construirea unui sistem de caracteristici care caracterizează caracterul investigat.
Care sunt conversiile permise pe fiecare scală de măsurare?
Punctul de plecare al proiectării contorului este postulatul existenței obiective a regularităților în relațiile interne și externe ale obiectelor.
Baza de date principală pentru studiile econometrice este datele din statisticile oficiale sau din datele contabile. Astfel, problemele de măsurare economică sunt problemele statisticii și contabilității.
Care sunt erorile de specificație ale modelului?
Erorile specificației vor include nu numai alegerea greșită a unei anumite funcții matematice. dar și subestimarea în ecuația de regresie a oricărei semnificative
factor, adică utilizarea regresiei pereche în locul multiplu. Astfel, cererea pentru un anumit produs poate fi determinată de preț, iar prin venit, voi strangula populația.
Împreună cu erorile din caietul de sarcini, pot exista erori de eșantionare, deoarece cercetătorul lucrează cel mai adesea cu date de eșantion în stabilirea unei conexiuni regulate
între semne. Erorile de eșantionare apar și datorită eterogenității datelor din populația statistică inițială, care, de regulă, se întâmplă atunci când se studiază procesele economice.
Dacă populația nu este omogenă, atunci ecuația de regresie nu are nici o semnificație practică. Pentru a obține un rezultat bun, o unitate cu anomalie
valorile trăsăturilor studiate. Din nou, rezultatele regresiei sunt caracteristicile eșantionului.
Utilizarea informațiilor temporale este, de asemenea, o probă a întregului set de date cronologice. Prin schimbarea intervalului de timp, puteți obține alte rezultate de regresie.
Explicați semnificația coeficientului de regresie, denumiți metodele sale de evaluare, arătați cum este folosit pentru a calcula multiplicatorul în funcție de consum
O regresie simplă este un model în care valoarea medie a variabilei dependente (explicată) y este tratată ca o funcție a unei variabile independente (explicative) X, adică este un model al formei
Regresia multiplă este un model în care valoarea medie a variabilei dependente (explicată) y este considerată ca o funcție a mai multor independenți (explicând
variabile) x1. x2. și anume este un model al formei
În primul rând, din întreaga gamă de factori care afectează rezultatul, este necesar să se identifice factorii care influențează cel mai mult. Regresia asociată este suficientă dacă există un factor dominant, care este folosit ca variabilă explicativă. Să presupunem că o ipoteză avansează că cererea pentru mărfurile A este invers proporțională cu prețul x, adică, În acest caz, trebuie să știți ce alți factori sunt presupuși a fi neschimbați, poate că în viitor vor fi luați în considerare în model și de la regresia simplă la plural.
Care este numărul de grade de libertate și cum este determinat pentru sumele factoriale și reziduale de pătrate?
Atunci când se construiesc modele de regresie, se pot folosi atît liniar (# 374; = a + b1 X1 + b2 X2 + bp Xp), cât și funcții neliniare, de exemplu # 374; = a * X b 1 1 * X b 2 2 * X bp p. În majoritatea pachetelor software standard, există o procedură pentru conversia funcțiilor neliniare la cele liniare. Ca rezultat, cercetătorul lucrează cu un model liniar construit din datele transformate. Deci, dacă modelul dependenței de preț-cerere este reprezentat de o funcție de putere y = a * x b * # 949;. apoi logaritmul, obținem un model liniar: În y = În a + b În x + In # 949;. dar nu pentru x și y inițial, ci pentru logaritmii lor.
Acest lucru explică faptul că atenția acordată regresiei liniare este principala formă a modelelor de regresie. În plus, variația variabilelor x și y poate fi foarte limitată și efectul real al nelinearității cuplării lor nu poate să apară. Acesta este un alt argument în favoarea modelelor liniare. De exemplu, este clar că fertilizarea excesivă poate duce nu la creștere, ci la o scădere a randamentului, dar, de fapt, o astfel de situație este puțin probabilă. Deci, dacă teoretic trebuie să exprimăm dependența randamentelor pe îngrășăminte ca y = bx + cx 2 + # 949;
Articole similare
Trimiteți-le prietenilor: