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2008-11-26
问题很菜,请尽量详细讲解,衷心感谢!
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[此贴子已经被作者于2008-11-26 20:21:17编辑过]

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2008-11-26 20:14:00
嗯?我没看见问题。是啥?忘贴了?
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2008-11-26 20:23:00
抱歉,刚才没上传成功,这样好了吗?
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2008-11-26 20:24:00
两边取LOG  使模型成为线性的 再用最小二乘法估计参数
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2008-11-26 20:27:00
看看~~~
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2008-11-26 21:32:00

题还不少,不过有几题我当初似乎给谁写过较详细的解答,还传到坛子上来了,但不记得了具体哪个帖了……给出详细的解答是不可能的,但给提示还是没有问题的(鉴于此处无法打出希腊字母,下面只好用长得像的拉丁字母代替):

第1题:个人认为题目有些问题。首先它没说p是啥东西。如果按一般的定义0<p<1,再加上随机变量均在实数域取值,那么题干中能放心地将(1-p2)e2开方,只能说明e2几乎处处大等于0,由于其期望为0,于是e2只能是几乎处处为0,这就没有什么讨论的必要了。

第2题:使最小二乘最优的条件应该只要Gauss-Markov假设(误差等方差、不相关),该估计的优良性质是在线性无偏估计类中有着最小的方差。

第3题:先令z=1/y-1,则z=exp(a+bx+e),再两边取对数得ln(z)=a+bx+e,最后令w=ln(z),就有模型w=a+bx+e,这就是一个一元线性模型了。

第4题:类似于第3题,先两边取对数得到ln(y)=ln(A)+bzln(x),令w=ln(y),u=zln(x),a=ln(A),就有模型w=a+bu,最后加上个随机误差e。

第5题:多元模型求bj的方法和书上一元模型求b的是一样的,算偏导,弄出线性方程组求解即可。后面的一个小题就把bj代进去硬算嘛。倘若用矩阵方法的话就能简单些。

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