下面介绍几种典型的可以做线性化处理的非线性模型 (1)多项式函数模型(1)(第2版教材第114页)(第3版教材第93页)案例2:炼钢厂钢包容积Y与钢包使用次数X的关系(file:5nonli7)28个省市自治区1985?2005年城镇居民人均食品支出(food)与人均收入(ie)的关系yt存活率()设定yt的上渐近极限值k =101(因为已有观测值yt =100所以令k =101更好些)得
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级中山学院经济与管理系单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级中山学院经济与管理系第四章 非线性回归模型的线性化4.1变量间的非线性关系 迄今为止我们已解决了线性模型的估计问题但在实际问题中变量间的关系并非总是线性关系经济变量间的非线性关系比比皆是如大家所熟悉的柯布-道格拉斯生产函数:就是一
第一节 变量间的非线性关系ib=k2可线性化的非线性回归模型虽然被解释变量与解释变量和未知参数之间不存在线性回归关系但是可以通过适当的变换将其化为标准的线性回归模型例如 C-D生产函数模型例:柯布-道格拉斯生产函数皮尔生长曲线的一般模型林德诺模型龚帕兹模型皮尔生长曲线的常用模型(案例)生长曲线 (logistic) 模型(与教材中的模型稍异 )首先需要估计上限k自03年5月1日起新增疑似病例的变化
计量经济学(本科)课件 南开大学数量经济研究所所长数量经济学专业博士生导师 张晓峒nkeviews@第4章非线性回归模型的线性化 (1)多项式函数模型(2)双曲线函数模型(3)对数函数模型(4)生长曲线 (logistic) 模型(比教材中的模型复杂些)(5)指数函数模型(6)幂函数模型(7)不可线性化的非线性回归模型估计方法 (不要求掌握 )file:li-4-1file:5nonli7file
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第四章 非线性回归模型的线性化第一节 变量间的非线性关系第二节 线性化方法第三节 案例分析第一节 变量间的非线性关系1第一种类型(非标准线性回归模型)2第二种类型(可线性化的非线性回归模型)3第三种类型(不可线性化的非线性回归模型) 在实际经济活动中经济变量的关系是复杂的直接表现为线性关系的情况并不多见 如著名的
非线性回归模型的线性化 (一)双对数模型斜率系数的经济意义:EXDUR对PCEX的弹性约为这表明若个人消费总支出提高1耐用品消费支出则提高约()印度农户食物支出与总支出的关系幂函数模型的一般形式为令(五)倒数函数模型
计量经济学(本科)课件 南开大学数量经济研究所所长数量经济学专业博士生导师 张晓峒nkeviews@第3章多元线性回归模型 多元线性回归模型与假定条件最小二乘法(OLS)最小二乘估计量的特性可决系数显著性检验与置信区间预测预测的评价指标 建模过程中应注意的问题 案例分析第3章多元线性回归模型 31多元线性回归模型与假定条件(第2版教材第49页)(第3版教材第45页)经济意义:Xt j是Yt的重要解
第4章非线性回归模型的线性化1 变量间的非线性关系2 线性化方法3 案例分析41 变量间的非线性关系对于非线性回归模型,按其形式和估计方法的不同,可以分为三种类型:1 非标准线性回归模型例:2 可线性化的非线性回归模型例:3 不可线性化的非线性回归模型例:42 线性化方法1 非标准线性回归模型的线性化方法-变量替换法(1)多项式函数模型(2)双曲线函数模型(3)对数函数模型(4)S-型曲线模型2
多元线性回归与最小二乘估计1.假定条件最小二乘估计量和高斯—马尔可夫定理 多元线性回归模型:yt = ?0 ?1xt1 ?2xt2 … ?k- 1xt k -1 ut ()其中yt是被解释变量(因变量)xt j是解释变量(自变量)ut是随机误差项?i i = 0 1 … k - 1是回归参数(通常未知) 对经
17 13多元线性回归与最小二乘估计1.假定条件、最小二乘估计量和高斯马尔可夫定理多元线性回归模型:yt = ?0 +?1xt1 + ?2xt2+…+ ?k- 1xt k -1 + ut ,(11)其中yt是被解释变量(因变量),xt j是解释变量(自变量),ut是随机误差项,?i,i = 0, 1, … , k - 1是回归参数(通常未知)。对经济问题的实际意义:yt与xt j存在线性关系,x
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