Ekonometria - strona 7

Łączna estymacja modelu SURE: estymator  Zellnera      1.  Notacja, cz. 1  W  analizie  modelu  typu  SURE  bardzo  ważne  jest  dokładne  rozumienie  notacji.  Dużo tu osiągamy dzięki manipulowaniu zapisem, dlatego zostanie on dość dokładnie  wyjaśniony. Ale trzeba bardzo uważać, co który symbol o...

Jerzy Marzec, Katedra Ekonometrii i Badań Operacyjnych, p. 307 paw. A, UEK w Krakowie  MNW  Przedmiot: Ekonometria II – przykładowe zadania.  1/2   Przykład 1)  Zmienna losowa  yt  ma rozkład wykładniczy, jeŜeli funkcja gęstości ma pos...

Model wielokrotnej regresji (MR). Model analizy wariancji (ANOVA) a model wielokrotnej regresji (MR). Jednym z ważnych i często „blokujących” psychologa założeń modelu MR jest założenie o CO NAJMNIEJ INTERWAŁOWYM poziomie pomiaru zmien...

Liniowy model ekonometryczny    n i x x Y i ik k i i ,..., 1         ... 1 1 0 = + + + + = ε α α α                 = n y y y M 2 1 Y               = nk n k k x x x x x x L M M M M L L 1 2 21 1 11 1 1 1 X               = k α α α M 1 0 α               =...

5.2 Zapis korelacyjny modelu ekonometrycznego Oznaczenia 1. Para korelacyjna - para (R,R0) 2. Regularna para korelacyjna: para (R,R0), gdy współczynniki korelacji spełniają warunek - 0 . Pomiar zjawiska katalizy: -natężenie zjawiska katalizy: η = R2 - H, gdzie H - integralna pojemność inform...

ZADANIE OPTYMALIZACJI Z OGRANICZENIAMI Zadanie optymalizacji z ograniczeniami można zapisać następująco: max f( x ) (1) x ∈Z R = {X: g i ( x ) ≥ 0, i=1,...,m} gdzie: g i : R n → R 1 , dla i=1,...,m - funkcje ograniczeń. Warunki konieczne istnienia rozwiązania zadania optymalizacji z ograniczen...

. Określenie celu badania ekonometrycznego. Można udzielić trzech ogólnych odpowiedzi na pytanie w jakim celu prowadzi się badania ekonometryczne: w celu opisu mechanizmu kształtowania się zjawisk ekonomicznych (cel opisowy), oceny zbadanego wcześniej mechanizmu kształtowania się zjawisk ekonomi...

Metoda Pawłowskiego W metodzie tej wybiera się taką kombinacje zmiennych objaśniających, która z jednej strony gwarantuje pewną z góry, ustaloną dokładność opisu zmiennej objaśnianej, z drugiej zaś ogranicza wzajemne skorelowanie zmienn...

Miary zmienności Miary zmienności opierają się na definicji ryzyka, jako możliwości osiągnięcia wyniku inny niż oczekiwany. Ryzykiem jest, więc osiągnięcie wyniku gorszego niż zakładany, jak i równiej lepszego. Miarami mierzącymi takie ryzyko są miary dyspersji stosowane powszechnie w statystyce. N...