经济计量学

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MATLAB在计量经济学中的应用
介绍了一组MATLAB函数,这些函数实现了多种计量经济学估计方法。Toolboxes是MathWorks为解决特定类别问题而设计的一组MATLAB函数。Toolboxes包括信号处理、优化、统计学、金融等多个领域的功能,这些功能是MathWorks标准MATLAB软件的附加组件。
计量经济学基础知识整理(详尽).ppt
档详细介绍了学习计量经济学所需的基础知识,涵盖了代数、概率论、微积分和统计学等内容。
计量经济学: 假设检验四步走
第一步:明确假设从问题出发,建立原假设 (H0) 和备择假设 (H1)。 第二步:确定检验统计量选择合适的检验统计量,并假设原假设 (H0) 成立,推导出该统计量的理论分布。 第三步:构建拒绝域设定显著性水平 (α),在原假设 (H0) 成立的前提下,确定拒绝域的范围和临界值,构建小概率事件。 第四步:判断与结论根据样本数据计算检验统计量的实际值。- 若计算值落入拒绝域,则拒绝原假设 (H0),接受备择假设 (H1)。- 若计算值未落入拒绝域,则无法拒绝原假设 (H0)。
探索离散随机变量:计量经济学基石
探索离散随机变量:计量经济学基石 离散随机变量,仅限于有限个或可数无限个值,构成了计量经济学分析的基石。 “可数无限” 意味着尽管变量取值无界,但每个值都能与一个正整数一一对应。 例如,贝努利随机变量,作为离散随机变量最简洁的代表,仅取两个值,通常代表事件的成功或失败。 理解离散随机变量及其概率分布,对于构建和解释计量经济学模型至关重要。
正态分布:计量经济学中的重要知识梳理
正态分布及其派生分布在统计学和计量经济学中应用广泛。 假设总体变量服从正态分布简化了概率计算。 正态分布的概率密度函数呈现钟形曲线。
关联与相关性计量经济学基础解析
关联度与相关性是描述两个随机变量之间关系的重要度量,类似于期望值和方差,它们揭示了变量如何相互变动。通过协方差和相关系数的分析,我们可以简洁地概括它们之间的联合概率密度函数。此外,我们还探讨了联合与条件分布的特征。
matlab工具箱在计量经济学中的应用
这款计量经济学工具箱基于matlab编写,功能全面,支持GARCH模型、VAR模型等多种计量经济学模型的建立和预测。工具箱内附详细示例和解释,适合需求广泛的研究和应用。
化学计量学回归工具的统计视角
1993年5月,《Technometrics》杂志发表的一篇文章,探讨了一些化学计量学回归工具的统计视角,特别是以Lq范数为边界的LASSO方法。
指数函数图像解析:计量经济学中的y=exp(x)
指数函数图像:y=exp(x) 在计量经济学中,指数函数 y=exp(x) 扮演着至关重要的角色。 图像特点: 函数图像始终位于 x 轴上方,因为它始终大于零。 随着 x 的增大,函数值迅速增大,呈现指数增长趋势。 当 x 趋近于负无穷时,函数值趋近于零,但始终不等于零。 理解图像对于学习计量经济学模型至关重要,因为它可以帮助我们直观地理解变量之间的关系。
从双变量推广至多变量情形计量经济学基础详解
若每个随机变量与集合中的其他变量均不相关,则它们被称为多变量中的两两不相关随机变量。这意味着对所有的随机变量组合,其方差依然成立。