- •1 Блок :
- •Предмет эконометрики. Цели и задачи эконометрики
- •Основные этапы эконометрического моделирования.
- •Статистические данные и способы их представления.
- •Дискретная случайная величина, закон и функция распределения
- •2. Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •Дискретная случайная величина, распределенная по закону Пуассона. Числовые характеристики.
- •7 Вопрос Непрерывные случайные величины и их числовые характеристики.
- •8 Вопрос. Нормальное распределение случайной величины. Числовые характеристики
- •10.Вероятность попадания нормального распределения случайной величины на отрезок. Правило трех сигм.
- •11.Типовые законы распределения случайной величины
- •12 ) Генеральная совокупность и выборка из нее
- •14 ) Доверительный интервал для генеральной средней m
- •15 ) Доверительный интервал для генеральной средней а (генеральная дисперсия s2 неизвестна)
- •2 Блок :
- •Доверительный интервал для генеральной доли (относительной величины) р
- •Функция распределения, плотность распределения и их свойства.
- •Определение
- •Плотность распределения
- •Общий подход к решению задачи проверки гипотез.
- •Нулевая гипотеза (нуль-гипотеза) и альтернатива (альтернативная гипотеза)
- •6.2.2. Ошибки при проверке гипотез
- •6.2.3. Критерии значимости
- •Общая схема проверки гипотез
- •Замечание 1
- •6.2.4. Односторонние и двусторонние критерии
- •5) Модель парной линейной регрессии (плр).
- •6)Оценка коэффициентов парной линейной регрессии методом наименьших квадратов
- •7)Дисперсия наблюдаемых значения, расчетных значения, остатков (для парной линейной регрессии). Коэффициент детерминации.
- •8)Проверка статистической значимости коэффициентов парной линейной регрессии.
- •10 )Множественная линейная регрессия
- •11)Метод наименьших квадратов для нахождения параметров множественной линейной регрессии.
- •12)Проверка значимости коэффициентов множественной линейной регрессии
- •13)Классическая модель множественной линейной регрессий
- •14)Прогнозирование значений зависимой переменной для парной линейной регрессии.
- •15)Нелинейные модели , приводимые в линейному иду
15)Нелинейные модели , приводимые в линейному иду
Производственная функция с постоянной эластичностью замены CES зависит от параметров, которые надо оценить по статистическим данным. На первый взгляд кажется, что ее как и функцию Кобба- Дугласа можно преобразовать к линейному виду. Возведем обе части уравнение (6.6) в степень – ρ/ η.
Спецификация модели
Однако , здесь просто обозначить, например,
нельзя , так как неизвесны параметры ρ, η, и по выборочным данным Yi1,Yi1,…… Yin нельзя вычистить соответствующие значения Wi1, Wi2,……. Win новой переменной.в общем случае уравнение нелинейной регрессии с аддитивным случаем членов εi имеет вид :
yi =f(xi,…..,xik; β1,…., βm)+ εi, i= 1,2,….n,
где y –зависимая переменная , xi,…..,xik – обьясняющие переменные, β1,…., βm - параметров модели.