Genellestirilmis En Kücük Kareler Tahmin Edicisinin Etkinligine Yönelik Uygulamalar
Versandkostenfrei!
Versandfertig in über 4 Wochen
12,99 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
6 °P sammeln!
Coklu lineer regresyon modeli ve onun alisilmis en kücük kareler tahmini, hic süphesiz istatistikte yaygin sekilde kullanilan yöntemlerden biridir. Bu yöntem bagimli degisken ile aciklayici degiskenler arasindaki iliskiyi tahmin etmeye olanak saglar. Genellikle pratikte klasik kosullarin gecerli olmadigi görülür. Tüm bu klasik kosullarin saglanamamasinin en kücük kareler EKK yöntemi üzerinde etkisi olmamasina ragmen, istatistik test sonuclari ve EKK in özellikleri etkilenir. Özellikle, ynin elemanlari esit olmayan varyansa sahip veya da iliskili olduklarinda, Vary artik skaler v...
Coklu lineer regresyon modeli ve onun alisilmis en kücük kareler tahmini, hic süphesiz istatistikte yaygin sekilde kullanilan yöntemlerden biridir. Bu yöntem bagimli degisken ile aciklayici degiskenler arasindaki iliskiyi tahmin etmeye olanak saglar. Genellikle pratikte klasik kosullarin gecerli olmadigi görülür. Tüm bu klasik kosullarin saglanamamasinin en kücük kareler EKK yöntemi üzerinde etkisi olmamasina ragmen, istatistik test sonuclari ve EKK in özellikleri etkilenir. Özellikle, ynin elemanlari esit olmayan varyansa sahip veya da iliskili olduklarinda, Vary artik skaler varyans-kovaryans matris degildir. Böylece EKK tahmin edici lineer yansiz tahmin ediciler sinifi icinde olmayi garanti edemez. Pratikte, ynin dogru özelliklerini bilmekte zorlaniriz. Bu nedenle Vary daha genel formda oldugunda gecerli tahmini incelemek önemlidir. Bu calisma sekiz kisimdan olusmaktadir. Ilk yedi kisimda, Vary matrisi skaler varyans -kovaryans matrisi olmadigi durumda, tahminin etkinligini gelistirmek icin genellestirilmis en kücük kareler yöntemi tanitilmis ve görünüste iliskisiz regresyon SUR ve heteroscedastic modellerde uygulamalari incelenmistir. Son kisimda ise sonuc ve önerilere yer verilmistir.
Andere Kunden interessierten sich für
