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重庆工商大学:《计量经济学》课程教学资源(讲义)第8章 模型中的特殊解释变量及简单的Eviews程序设计示例 Special Explained Variable
文档格式:PDF 文档大小:3.96MB 文档页数:339
随机解变量 澤后变量 虚拟变量 时间变量 随机解释变量 估计量的渐进特征 随机解释变量模型最小二乘估计量的统计特征 工具变量法 工具变量法估计量的统计性质 工具变量估计法的例题 课题和数据 工具变 EViews量法的估计 滞后变量 外生变量分布滞后模型 有限分布滞后模型的估计 内生变量分布滞后模型 虚拟变量 为什么引入虚拟变量 测量截距变动 测量斜季变动 分段线性回归 时间变量 最简单的 EViews编程示例
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)第八章 方差分析与回归分析(8.3)多元线性回归
文档格式:DOC 文档大小:242.5KB 文档页数:5
在许多实际问题中,常常会遇到要研究一个随机变量与多个变量之间的相关关系,例 如,某种产品的销售额不仅受到投入的广告费用的影响,通常还与产品的价格、消费者的 收入状况、社会保有量以及其它可替代产品的价格等诸多因素有关系研究这种一个随机 变量同其他多个变量之间的关系的主要方法是运用多元回归分析.多元线性回归分析是一 元线性回归分析的自然推广形式,两者在参数估计、显著性检验等方面非常相似.本节只 简单介绍多元线性回归的数学模型及其最小二乘估计
《计量经济学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 经典单方程计量经济学模型(多元线性回归模型)
文档格式:PPT 文档大小:1.08MB 文档页数:131
§3.1 多元线性回归模型 一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定 §3.2 多元线性回归模型的估计 一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例 §3.3 多元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验(t检验) 四、参数的置信区间 §3.4 多元线性回归模型的预测 一、E(Y0)的置信区间 二、Y0的置信区间 §3.5 回归模型的其他函数形式 一、模型的类型与变换 二、非线性回归实例 §3.6 受约束回归 一、模型参数的线性约束 二、对回归模型增加或减少解释变量 三、参数的稳定性 *四、非线性约束
华东师范大学:《计量经济学》第15章 联立方程模型p336(宫峰飞)
文档格式:PDF 文档大小:533.03KB 文档页数:18
15.1 联立方程模型的性质 15.2 联立方程的偏误:OLS估计量的不一致性 15.3 间接最小二乘法 15.4 间接最小二乘:一则实例 15.5 模型识别问题 15.6 识别规则:识别的阶条件 15.7 过度识别方程的估计:两阶段最小二乘法 15.8 两阶段最小二乘法2SLS:一个数字例子 15.9 总结
西安电子科技大学:《信号检测与估值》课程教学资源(课件讲稿,2019)第三章 统计信号估计(主讲:郑贱平)
文档格式:PDF 文档大小:720.21KB 文档页数:111
3 1 问题描述 3.2 随机参量的Bayes估计 3.3 ML估计 3.4 估计量的性质 3.5 线性最小均方误差估计 3.6 最小二乘估计
西安电子科技大学:《信号检测与估值》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 统计信号估计(主讲:郑贱平)
文档格式:PPT 文档大小:2.76MB 文档页数:106
3.1 问题描述 3.2 随机参量的Bayes估计 3.3 ML估计 3.4 估计量的性质 3.5 线性最小均方误差估计 3.6 最小二乘估计
《高等数学》课程教学资源:第八章 多元函数微分法及其应用(8.8)多元函数的极值及其求法
文档格式:PPT 文档大小:477KB 文档页数:24
一、多元函数的极值及最大值、最小值 二、条件极值拉格朗日乘数法
《微积分》课程教学课件(PPT讲稿)第一章 多元函数的概念、极限与连续(1.7)多元函数的极值及应用
文档格式:PPT 文档大小:733KB 文档页数:30
一.多元函数的极值 二多元函数的最大值和最小值 三条件极值与拉格朗日乘数法
中南大学:《大学数学》课程PPT教学课件(微积分案例题解)chapter1(7)多元函数的极值及应用
文档格式:PPT 文档大小:733KB 文档页数:30
一.多元函数的极值 二.多元函数的最大值和最小值 三.条件极值与拉格朗日乘数法
《矩阵论》课程教学资源(书籍教材)研究生数学教学系列(工科类)矩阵论简明教程(编著:徐仲等)
文档格式:PDF 文档大小:4.22MB 文档页数:187
第一章 矩阵的相似变换 §1.1特征值与特征向量 §1.2相似对角化 §1.3 Jordan标准形介绍 §1.4 Hamilton-Cayley定理 §1.5向量的内积 §1.6西相似下的标准形 习题一 第二章 范数理论 §2.1向量范数 §2.2矩阵范数 一、方阵的范数 二、与向量范数的相容性 三、从属范数 四、长方阵的范数 §2.3范数应用举例 一、矩阵的谱半径 二、矩阵的条件数 习题二 第三章 矩阵分析 §3.1矩阵序列 §3.2矩阵级数 §3.3矩阵函数 一、矩阵函数的定义 二、矩阵函数值的计算 三、常用矩阵函数的性质 §3.4矩阵的微分和积分 一、函数矩阵的微分和积分 二、数量函数对矩阵变量的导数 三、矩阵值函数对矩阵变量的导数 §3.5矩阵分析应用举例 一、求解一阶线性常系数微分方程组 二、求解矩阵方程 三、最小二乘问题 习题三 第四章 矩阵分解 §4.1矩阵的三角分解 一、三角分解及其存在惟一性问题 二、三角分解的紧凑计算格式 §4.2矩阵的QR分解 一、Householder矩阵与Givens矩阵 二、矩阵的QR分解 三、矩阵酉相似于Hessenberg矩阵 §4.3矩阵的满秩分解 一、Hermite标准形 二、矩阵的满秩分解 §4.4矩阵的奇异值分解 习题四 第五章 特征值的估计与表示 §5.1特征值界的估计 §5.2特征值的包含区域 一、Gerschgorin定理 二、特征值的隔离 三、Ostrowski定理 §5.3 Hermite矩阵特征值的表示 §5.4广义特征值问题 一、广义特征值问题 二、广义特征值的表示 习题五 第六章 广义逆矩阵 §6.1广义逆矩阵的概念 §6.2 {1}-逆及其应用 一、{1}-逆的计算及有关性质 二、{1}-逆的应用 三、由{1}-逆构造其他的广义逆矩阵 §6.3 Moore-Penrose逆A+ 一、A+的计算及有关性质 二、A+在解线性方程组中的应用 习题六 第七章 矩阵的直积 §7.1直积的定义和性质 §7.2直积的应用 一、矩阵的拉直及其与直积的关系 二、线性矩阵方程的可解性及其求解 习题七 习题答案与提示
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