Diin ang pamaagi sa labing ubos plasa

labing menos-plasa pamaagi (LSM) nagtugot sa pagtimbang-timbang sa lain-laing mga bili gikan sa mga resulta sukod sa set nga adunay sulod nga random mga sayop.

MNCs News

Ang nag-unang mga ideya sa niini nga paagi mao nga ang mga criteria katukma sa pagsulbad sa problema gikonsiderar isip sa gidaghanon sa maglaro mga sayop, nga nagtinguha sa mamenosan. Diha nga ang paggamit niini nga pamaagi mahimong gamiton ingon nga usa ka gidaghanon ug matukion nga paagi.

Sa partikular, ingon sa usa ka gidaghanon pagpatuman sa pamaagi sa labing ubos plasa nagpasabot pagtuman sa labing dako nga posible nga gidaghanon sa mga sukod sa wala mailhi nga random baryable. Dugang pa, ang labaw nga mga kalkulasyon, ang mas maayo nga ang solusyon. Sa niini nga set Computing (hilaw nga data) nga nakuha sa laing dinaghan nga kuno solusyon, nga gikan nga unya ang labing maayo nga mga pinili nga. Kon ang solusyon nga sa parameterized, nan, ang pamaagi sa labing ubos plasa mao ang mikunhod ngadto sa pagpangita sa kamalaumon nga mga prinsipyo sukaranan.

Ingon sa usa ka analytical pamaagi sa pagpatuman sa MNCs sa set inputs (sukod) ug ang gipaabot nga hugpong sa mga solusyon mao ang gitinguha sa usa ka operatiba relasyon (functional) nga mahimong gipahayag sa pormula nga nakuha nga ingon sa usa ka pangagpas nga nagkinahanglan pag-ila. Sa kini nga kaso, ang pamaagi sa labing ubos plasa mao ang mikunhod ngadto sa pagpangita sa minimum niini nga magamit sa hugpong sa mga plasa sa mga hilaw nga mga sayop data.

Timan-i nga walay kasaypanan sa ilang mga kaugalingon, nga mao ang sayop plasa. Ngano? Ang kamatuoran nga kini mao ang kanunay nga ang pagsukod sa pagtipas gikan sa tukma nga bili mahimong duha positibo ug negatibo. Sa diha nga ang pagtino sa mga average sa sukod sayop yano nga kinatibuk-an mosangpot sa usa ka bakak nga konklusyon mahitungod sa assessment kalidad, tungod kay usag kalaglagan sa positibo ug negatibo nga mga hiyas sa dinaghan nga mga ubos nga mga sukod nga gahum sample. Ug, busa, ang katukma sa mga banabana.

Sa kini wala mahitabo, ug sumada sa kuadrado nga mga paglapas. Bisan pa nga aron sa pakig-abin sa mga kabahin gisukod bili ug ang katapusan nga evaluation sa isip sa gidaghanon sa mga kwadro sa mga sayop makuha square gamut.

Ang ubang mga MNCs aplikasyon

MNCs nga kaylap nga gigamit sa nagkalain-laing mga kaumahan. Pananglitan, sa kalagmitan ug sa matematika statistics pamaagi nga gigamit sa pagtino sa maong mga kinaiya sa random baryable sama sa standard pagtipas, nga motino sa gilapdon sa laing mga mithi sa random baryable.

Sa matematika pagtuki ug nagkalain-laing mga kaumahan sa pisika, gigamit sa pagpasundayag o pagmatuod niini nga pangagpas apparatus, OLS gigamit sa partikular sa pagbanabana sa gibanabanang representasyon sa gimbuhaton gihubit sa usa ka gidaghanon set, simple gimbuhaton angkon matukion nga kausaban.

Laing paggamit sa niini nga paagi - ang panagbulag sa sa gitinguha nga signal gikan sa kasaba nga gihulma sa ibabaw niini sa problema sa pagsala.

Laing dapit sa paggamit sa mga OLS - econometrics. Dinhi, kini nga pamaagi mao ang sa ingon kaylap nga gigamit nga pipila ka espesyal nga kausaban determinado alang kaniya.

Labing econometric problema, usa ka paagi o sa lain, ang mikunhod ngadto sa pagsulbad sa usa ka sistema sa linear econometric mga pagbalanse nga naghulagway sa kinaiya sa pipila ka mga sistema sa - structural modelo. Ang nag-unang elemento sa matag maong sumbanan - sa usa ka panahon nga serye nga nagrepresentar sa usa ka hugpong sa mga kinaiya, kansang mga prinsipyo nagdepende sa sa panahon ug sa usa ka gidaghanon sa mga uban nga mga butang. Kini mahimong mahitabo sa taliwala sa mga matching internal (endogenous) kinaiya modelo ug sa gawas (exogenous) kinaiya. sulat Kini sagad nga gipahayag diha sa porma sa mga sistema sa linear pagbalanse sa ekonomiya.

Usa ka kinaiya bahin sa maong sistema sa mao sa paglungtad sa mga relasyon tali sa mga tagsa-tagsa nga baryable, nga sa usa ka bahin, kini makapalisod sa uban nga mga - mopalabaw. Unsa ang hinungdan sa kawalay kasigurohan sa pagpili sa mga solusyon sa maong sistema. Usa ka dugang nga butang nga nagpalisud sa mga solusyon sa maong mga problema mao ang pagsalig sa mga lantugi modelo gikan sa panahon sa panahon.

Ang nag-unang katuyoan sa econometric problema - pag-ila sa mga modelo, nga mao ang kahulugan sa structural mga relasyon sa modelo nga pinili, ingon man usab sa evaluation sa usa ka gidaghanon sa mga lantugi.

Recovery dependencies sa panahon serye, mga bahin sa modelo mahimong ipahigayon, sa partikular, bisan direkta pinaagi sa MNC ug ang pipila kausaban niini, ingon man sa uban nga mga pamaagi. Espesyal nga mga kausaban sa mga MNCs sa pagsulbad sa maong mga problema labi og alang sa resolusyon sa bisan unsa nga mga problema nga motungha sa dagan sa gidaghanon nga solusyon sa mga sistema sa mga pagbalanse.

Sa partikular, ang usa niini nga mga problema nga nalangkit sa atubangan sa mga inisyal nga pagpilit sa mga lantugi nga kinahanglan nga evaluate. Pananglitan, pribado nga negosyo nga kita mahimong migahin sa konsumo o sa iyang mga development. Busa, ang gidaghanon sa mga bahin sa niini nga mga duha ka matang sa gasto klaro nga katumbas sa 1. Ang sistema sa pagbalanse econometric niini nga mga bahin mahimo nga naglakip nga bulag sa usag usa. Busa, kini mao ang posible nga sa pagtimbang-timbang sa lain-laing mga matang sa mga basura pinaagi sa OLS, walay labot sa mga inisyal nga pondo, ug unya sa pagtul-id sa mga resulta. Kini nga paagi sa mga solusyon nga gitawag dili direkta nga pamaagi sa labing ubos plasa.

Dili direkta nga Labing Gamay Plasa (Ils) gigamit sa tukma pagtino sa structural modelo. KMNK algorithm naglakip sa mosunod nga mga lakang:

1) kausaban sa structural modelo sa usa ka labaw nga yano, pagkunhod sa porma pinaagi sa pagpaila sa usa ka dugang nga function;

2) Evaluation uban sa usa ka conventional OLS pagkunhod sa coefficients alang sa matag talaid sa usa ka simple nga modelo;

3) nga nakuha coefficients sa yano nga modelo porma nakabig ngadto sa mga lantugi sa mga inisyal nga structural modelo.

Kini mao ang bili noting nga alang sa sverhidentifitsiruemyh sistema sa KMNK wala gigamit, sama sa niini nga kaso, dili nga ang buluhaton sa tin-awng mga banabana sa mga lantugi sa mga structural modelo. Kay ang maong mga modelo mahimong gamiton sa laing kausaban MNCs - duha ka-lakang nga pamaagi sa labing ubos plasa (KDOM).

KDOM algorithm mao ang sama sa mosunod:

1) base sa simple nga modelo sa pagkalkulo sverhidentifitsiruemogo mga prinsipyo talaid sa internal mga baryable, nga anaa sa too nga kiliran sa talaid;

2) pulihan sa mga mithi sa mga baryable sa dapit sa aktuwal nga may kalabutan baryable sa orihinal nga modelo ug pag-usab sa paggamit sa mga OLS.

Detalyado nga paghulagway sa mga dili direkta nga ug ang duha-ka-lakang nga pamaagi sa labing ubos plasa gihatag sa daghang mga libro econometric. Ang peculiarity niini nga mga pamaagi, ingon man ang mga OLS, diha sa ilang mga versatility nagtugot kanila sa pagtimbang-timbang sa mga coefficients sa bisan unsa nga structural modelo sa bisan unsa nga domain.