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一、引言
对于多元线性回归模型Y=Xβ+ε,其中Y为因变量的观测向量,维度为n×1,X是自变量的观测矩阵,其维度为n×(p+1),β是p+1维的系数向量,ε是n维随机向量且εi~ N(0,σ28).根据Gauss-Markov定理,参数β的最小二乘估计量β=(X'X)-1X'Y是最优线性无偏估计(BLUE).当自变量之间存在高度的共线性,则最小二乘估计的结果尽管在理论上有较好的性质,但在实际应用中,参数估计值可能会极不稳定,易导致参数估计值缺乏合理含义.
针对多重共线性对模型估计所带来的这些影响,Hoerl (1962)和Hoerl & Kennard(1970)分别提出和发展了一种改进普通最小二乘估计的方法,也就是现在大家所熟知的岭回归(Ridge Regression). 相似文献
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基于全国流动人口动态监测数据,构建二元Logistic回归模型,综合分析个人因素、健康因素、经济因素、社会因素、流迁因素对乡—城、城—城低龄老年流动人口就业状况的影响。研究结果显示,尽管低龄老年流动人口普遍健康,但其就业率特别是城—城低龄老年流动人口的就业率较低。受教育水平、健康状况和低龄老年流动人口的类型是影响低龄老年流动人口就业的主要因素。对此,政府应尽快出台低龄老年人,特别是低龄老年流动人口就业的社会支持政策;鼓励体制内企事业单位继续雇佣有专业特长的低龄老年人口,特别是城—城低龄老年流动人口继续就业,以提高低龄老年流动人口就业的社会贡献;继续提高低龄老年流动人口,特别是乡—城低龄老年流动人口的文化程度和专业技能,为乡—城低龄老年流动人口就业打下坚实基础。 相似文献
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对于一个企业来说现金流流之于企业,就如同血液在人体里面流动,如果一个企业缺乏现金,就会出现很多经济上的危机,最终很有可能会造成破产倒闭等危机,资金对于一个企业来说是他的生命线,石油企业不同于其他的行业,它涉及的资金数额巨大,石油企业时刻都会面临着资金流动困难等风险,那应该如何认识风险、分析风险呢?本文主要就是从分析石油企业面临的各种危险和资金管理入手进行分析紧接着介绍石油企业如何避免和解决这些问题的发生或降低风险。 相似文献
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对任一可量化的经济现象,我们通常都可以用这样一个表达式进行描述:y=f(x)+ε,在计量经济模型中就是现象等于模型加随机误差.但有时针对一些特定的理论前提,模型的设定可能不满足上述这一简单的形式,特别是在非线性模型中,随机误差项的引入形式往往是多样的,比如y=f(g(x);ε).结合增长函数的例子而言,误差项的设定有两种主要的形式:乘性误差和加性误差.这两种误差设定模型在实际中应用广泛,但对模型的功效评价方面却存在一些不当之处. 相似文献
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