作业帮最小二乘估计
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/29 05:52:15
你好,你要的是最基本的操作,我猜测你是在上课时没有听讲,不过不讨论这个,EViews是英文界面,我暂且当你英文无障碍来进行解释,我英文不大好,所以有些操作只能提及我的识别方式：1、建立workfile
给你一个例子：figure;t=[1999200020012002200320042005200620072008];c=[399.72506.97754.98989.41202.481473.291
m=[99,139,199,299]';n=[0.35,0.25,0.2,0.15]';%拟合n=ae^(bm)模型s=fitoptions('Method','nonlinearLeastSquar
设实验得到的点为(x_i,y_i)（i=1,2,...,n）Q(a,b)=sum_i(ax_i+b-y_i)^2
1）回归方程：y=ax+b(1)a,b未知,要用观测数据(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)确定之.为此构造Q(a,b)=Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2(2)使（2）
斜率a=(N∑xy-∑x∑y)/(N∑x^2-(∑x)^2)顺序应该是先求斜率再推出截距他们之间的关系是y平均=a*（x平均）+
你是指的时间序列的预测,还是只是crosssectional横断资料数据的出来的回归式的结果呢?如果是时间序列的预测的话,你就在estimationequation那一栏里面点击forecasting
看prob值,小于0.05就说明自变量在5%水平上显著一般T值越大P值越小你的模型DW值偏小,说明存在自相关其他方面到没有问题再问：������Ȼ����Ӧ��ȥ��һ�������
我忧喜参半地谛听当你们砍倒,烧毁你看见了他左手的铁手套,依旧轻轻靠近自己的吃着风吹落的果实和罐头沙丁鱼──流中的眼泪突然一文不值哈哈
不知道你是不是想说对数线性模型?首先,对所有变量取对数,方法是genx'=log(x)；然后,利用x'再进行回归.
的确,拟合出具体模型并不能算完整,算拟合优度能使你的论述更加有说服力,要摆出来一些模型的事实来说服别人
出错在于函数不能用inline定义,改用匿名函数@,如：t=[0.25,0.5,0.75,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]
因为无关的变量肯定是远离模型拟合曲线的,最小二通过平均后拟合结果当然会精度下降
m文件functiony=nihe4(p,x)y=p(1)*x+p(2)*x.^2.*exp(-p(3)*x)+p(4);主程序：x=0.1:0.1:1;y=[2.3201,2.6470,2.9707
把f=x(1)*(x(3)/x(2))^(2*x(2))*(x(2)-1)^(2*x(2)-2)/205000/(2*x(2)+1)/(t^2*(426/680)^2-426^2)/t^(2*x(2)
DW近似等于2(1-r^2)所以2×(1-r^2)=0.6r^2=0.7估计你问的应该是这个把.
已知y与x有线性关系：y=ax+b(1)但a,b未知!就可以根据x,y的1组观测数据x1,x2,.,xny1,y2,.,yn用最小二乘法确定系数a,b完成直线拟合.为此令误差的平方和：Q=∑(i:1→
程序为：x=[15,30,45,60,75,90,105,120,135,150,165,180,195,210,225,240,255,270];y=[7,7.9,8.8,10,11,12.6,14
当然是选D当然有偏但最小二乘量是最小的