Genelleştirilmiş En Küçük Kareler Tahmin Edicisinin Etkinliğine Yönelik Uygulamalar AR(1), SUR ve Heteroscedastic Modeller

Stok Kodu:
9786258373219
Boyut:
16x23.5
Sayfa Sayısı:
104
Baskı:
1
Basım Tarihi:
2022
Kapak Türü:
Ciltsiz
Kağıt Türü:
2. Hamur
%25 indirimli
110,00TL
82,50TL
9786258373219
706517
Genelleştirilmiş En Küçük Kareler Tahmin Edicisinin Etkinliğine Yönelik Uygulamalar
Genelleştirilmiş En Küçük Kareler Tahmin Edicisinin Etkinliğine Yönelik Uygulamalar AR(1), SUR ve Heteroscedastic Modeller
82.50

Çoklu lineer regresyon modeli ve onun alışılmış en küçük kareler tahmini, hiç şüphesiz istatistikte yaygın şekilde kullanılan yöntemlerden biridir. Bu yöntem bağımlı değişken ile açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkiyi tahmin etmeye olanak sağlar. Genellikle pratikte klasik koşulların geçerli olmadığı görülür. Tüm bu klasik koşulların sağlanamamasının en küçük kareler (EKK) yöntemi üzerinde etkisi olmamasına rağmen, istatistik test sonuçları ve EKK in özellikleri etkilenir. Özellikle, y’nin elemanları eşit olmayan varyansa sahip ve/ya da ilişkili olduklarında, Var(y) artık skaler varyans-kovaryans matris değildir. Böylece EKK tahmin edici lineer yansız tahmin ediciler sınıfı içinde olmayı garanti edemez. Pratikte, y’nin doğru özelliklerini bilmekte zorlanırız. Bu nedenle Var(y) daha genel formda olduğunda geçerli tahmini incelemek önemlidir.
Bu çalışma sekiz kısımdan oluşmaktadır. İlk yedi kısımda, Var(y) matrisi skaler varyans-kovaryans matrisi olmadığı durumda, tahminin etkinliğini geliştirmek için genelleştirilmiş en küçük kareler yöntemi tanıtılmış ve görünüşte ilişkisiz regresyon (SUR) ve heteroscedastic modellerde uygulamaları incelenmiştir. Son kısımda ise sonuç ve önerilere yer verilmiştir.

Çoklu lineer regresyon modeli ve onun alışılmış en küçük kareler tahmini, hiç şüphesiz istatistikte yaygın şekilde kullanılan yöntemlerden biridir. Bu yöntem bağımlı değişken ile açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkiyi tahmin etmeye olanak sağlar. Genellikle pratikte klasik koşulların geçerli olmadığı görülür. Tüm bu klasik koşulların sağlanamamasının en küçük kareler (EKK) yöntemi üzerinde etkisi olmamasına rağmen, istatistik test sonuçları ve EKK in özellikleri etkilenir. Özellikle, y’nin elemanları eşit olmayan varyansa sahip ve/ya da ilişkili olduklarında, Var(y) artık skaler varyans-kovaryans matris değildir. Böylece EKK tahmin edici lineer yansız tahmin ediciler sınıfı içinde olmayı garanti edemez. Pratikte, y’nin doğru özelliklerini bilmekte zorlanırız. Bu nedenle Var(y) daha genel formda olduğunda geçerli tahmini incelemek önemlidir.
Bu çalışma sekiz kısımdan oluşmaktadır. İlk yedi kısımda, Var(y) matrisi skaler varyans-kovaryans matrisi olmadığı durumda, tahminin etkinliğini geliştirmek için genelleştirilmiş en küçük kareler yöntemi tanıtılmış ve görünüşte ilişkisiz regresyon (SUR) ve heteroscedastic modellerde uygulamaları incelenmiştir. Son kısımda ise sonuç ve önerilere yer verilmiştir.

Tüm kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 82,50    82,50   
Yorum yaz
Bu kitabı henüz kimse eleştirmemiş.
Kapat