当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

高斯马尔可夫定理新上映_简述什么是马尔可夫链(2024年12月抢先看)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

高斯马尔可夫定理

计量经济学：异方差的三大后果与检验方法 𐟓Š 异方差的后果在计量经济学中，异方差性是一个常见但令人头疼的问题。简单来说，异方差性就是数据点的方差不是恒定的。回顾一下，我们之前假设的“球形扰动项”意味着每一组数据的方差都是相同的，这在现实世界中并不总是成立的。 ❄️ 后果1：OLS估计量依然无偏，一致且接近正态。这是因为OLS的这些性质并没有依赖于同方差的假设，而是依赖于严格外生性的假设。严格外生性意味着扰动项的均值独立于所有观测数据。 ❄️ 后果2：OLS估计量的方差表达式会改变，导致无法使用T检验或F检验。这意味着我们需要寻找其他方法来评估模型的显著性。 ❄️ 后果3：高斯马尔科夫定理不再成立，OLS不再是最佳线性无偏估计（BLUE）。这时，我们需要使用“加权最小二乘法”来校正。 𐟓Š 异方差的检验方法 1️⃣ 画残差图：通过观察残差图来直观地检查是否存在异方差性。 2️⃣ BP检验：这个方法的前提假设是异方差函数是线性的。我们建立条件同方差的原假设，然后进行辅助回归检验。由于扰动项不可观测，我们用可观测的残差平方和来代替。如果拟合优度R^2很高，那么原本同方差的假设就越不可信。 3️⃣ 怀特检验：这个方法适用于大样本或解释变量少的模型。它考虑了异方差的线性函数的可能性，同时也加入了高次项（如平方项和交叉项）进行辅助回归检验。 𐟓Š 异方差的修正方法由于BP检验只考虑了异方差的线性函数的可能性，而忽视了高次项非线性的可能性，怀特检验加入了高次项的可能（含平方项和交叉项）进行辅助回归检验（同上，可用F检验或LM检验）。通过这种方式，我们可以更准确地估计模型的参数和检验模型的显著性。

计量经济学学习重点：清华学长总结上周末，我给一位清华的学弟讲解了计量经济学的一套题目，感触颇深，于是决定总结一下计量经济学中一些重要的知识点，供大家参考。 OLS原理：核心中的核心 𐟓Š 首先，当然是最重要的OLS（最小二乘法）原理啦！简单来说，OLS就是要让样本回归函数尽可能拟合数据，也就是让样本回归线上的点与真实观测点的总体误差尽可能小。这个方法几乎是计量经济学的基石。建立计量经济学模型的步骤 𐟓 建立计量经济学模型也有一套固定的步骤，简单概括如下：理论模型的设计：确定模型包含哪些变量，模型的数量形式是什么，以及待估参数的理论期望值。样本数据的收集：常用的样本数据有时间序列数据、截面数据和虚变量数据。模型参数的估计：选择合适的参数估计方法，并应用相关软件进行估计。模型的检验：这一步非常关键，包括各种假设检验和模型诊断。模型成功的三要素：理论、方法、数据。这一点非常重要，缺一不可。引入随机干扰项的原因 𐟌꯸ 引入随机干扰项的原因也有很多，主要包括以下几点：未知的影响因素：研究者可能对某些影响因素了解不够充分。数据观测误差：在观测变量时可能存在误差。残缺数据：数据可能不完整。模型设定误差：模型可能没有正确反映真实的经济关系。众多细小影响因素：经济现象可能受很多细小因素影响。变量的内在随机性：变量本身可能存在随机性。随机误差：一些无法控制的因素也可能影响被解释变量。模型设定误差：模型可能将非线性关系线性化，或者遗漏了一些重要变量。其他重要知识点 𐟌Ÿ 除了以上几点，还有很多重要的知识点，比如随机误差项和残差的区别、一元线性回归模型的基本假设、虚拟变量的作用、高斯-马尔可夫定理在计量经济学中的应用、异方差性和多重共线性等等。这些内容都需要大家慢慢消化和理解。希望这些总结对大家有所帮助，祝大家学习进步，快乐学习！

AMC10竞赛16个核心知识点准备参加AMC10竞赛的同学们，这里有一份16个必考知识点的清单，帮助你更好地准备考试！ 𐟔⠦•𐨮𚥟𚧡€：质数、质因数分解、因子个数定理、最大公约数、最小公倍数、欧几里得算法 𐟔„ 同余和整除：同余、整除、不定方程 𐟓ˆ 高级定理和进制：欧拉定理、费马小定理、威尔逊定理、中国余数定理、数位和进制、无限循环小数 𐟓 几何基础：三角形、面积周长 𐟓‹ 进阶几何：相似三角形、三角形内的点线关系 𐟔𔠥œ†：圆的基础知识、圆的高级定理 𐟓Š 立体几何：线、平面和角、坐标系下的立体几何、多面体 𐟓𒠨磦ž几何：直线、圆 𐟔„ 几何变换：平移、位移、对称、旋转 𐟔⠥Š 法原理和乘法原理：乘法原理、加法原理 𐟓‰ 排列组合：排列、圆排列、组合和分组、范德蒙恒等式、容斥原理等 𐟎悧Ž‡：古典概率、几何概型、马尔科夫链、递推 𐟓ˆ 数列：等差数列、等比数列、其他类型的数列 𐟓Š 多项式：代数基本定理、韦达定理的一般形式、有理根测试、综合除法、长除、笛卡尔符号规则、余数定理、因子定理 𐟓ˆ 函数及其图像：常见函数及其图像、高斯函数及其图像、天花板函数及其图像 𐟓‰ 不等式：线性不等式、高阶多项式不等式、二次不等式、柯西不等式、均值不等式希望这份清单能帮助你更好地准备AMC10竞赛，取得优异的成绩！

专栏内容推荐

1808 x 426 · jpeg
计量经济学笔记（3）：高斯-马尔可夫定理 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 810 · jpeg
高斯-马尔可夫定理推导_word文档在线阅读与下载_无忧文档
素材来自:51wendang.com
411 x 412 · jpeg
高斯—马尔可夫定理_百度百科
素材来自:baike.baidu.com

307 x 400 · png
马尔可夫模型_360百科
素材来自:baike.so.com
780 x 1102 · jpeg
最小二乘法估计量的性质(高斯—马尔可夫定理的初步证明)Word模板下载_编号qmreypva_熊猫办公
素材来自:tukuppt.com

1000 x 660 · jpeg
代写统计模型马尔可夫分析法和高斯，马尔可夫定理 - 论文代写pjcourse
素材来自:pjcourse.com
780 x 1102 · jpeg
高斯马尔科夫定理名词解释Word模板下载_编号lgzkzwgm_熊猫办公
素材来自:tukuppt.com

780 x 1102 · jpeg
3-1:高斯-马尔科夫定理的证明Word模板下载_编号qykgwvwa_熊猫办公
素材来自:tukuppt.com
720 x 401 · jpeg
c++ 一维高斯拟合_最小二乘法与高斯马尔科夫定理（无偏性、有效性）-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

780 x 1102 · jpeg
高斯马尔科夫定理的证明Word模板下载_编号ldjaxkba_熊猫办公
素材来自:tukuppt.com
780 x 1102 · jpeg
计量经济学高斯马尔科夫定理Word模板下载_编号lemxykwr_熊猫办公
素材来自:tukuppt.com

180 x 233 · jpeg
ets4-2BLUE.pdf - 高斯-马尔可夫定理 Gauss-Markov theorem = ⋯ = T = ′ − ′ 在经典线性回归模型的假定下，OLS估计量具有以下性质： − 线性 ...
素材来自:coursehero.com
906 x 589 · png
高斯马尔可夫过程和其在惯性导航中的应用 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1528 x 1106 · png
一阶高斯-马尔科夫过程_一阶高斯马尔科夫过程-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
474 x 358 · jpeg
高斯马尔可夫过程和其在惯性导航中的应用 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1014 x 1190 · png
马尔可夫模型 | Python实现Gauss-Markov高斯马尔可夫回归模型_python马尔可夫模型-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
474 x 219 · jpeg
高斯马尔可夫过程和其在惯性导航中的应用 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com