ಎಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಟ ವರ್ಗಗಳ ವಿಧಾನ

ಕನಿಷ್ಠ-ವರ್ಗಗಳ ವಿಧಾನ (LSM) ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ದೋಷಗಳನ್ನು ಬಳಕೆಯ ಸೆಟ್ ಮಾಪನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಂದ ವಿವಿಧ ಮೌಲ್ಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

MNC ಗಳೂ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ

ಈ ವಿಧಾನದ ಮೂಲ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಸಮಸ್ಯೆ ಬಗೆಹರಿಸುವುದಕ್ಕೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಹುಡುಕುವುದು ವರ್ಗ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮೊತ್ತವು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಒಂದು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನ ಬಳಸಬಹುದು.

ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಕನಿಷ್ಟ ವರ್ಗಗಳ ವಿಧಾನ ಸಂಖ್ಯಾಬಲ ಅನುಷ್ಠಾನ ತಿಳಿಯದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವ್ಯತ್ಯಯ ಮಾಪನಗಳು ಮಹಾನ್ ಸಂಭವನೀಯ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನಡೆಸುವ ಅರ್ಥ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಹೆಚ್ಚು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು, ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರ. ಈ ಸೆಟ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ರಂದು (ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾ) ನಂತರ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆ ಇದು ಇನ್ನೊಂದು ಬಹುಸಂಖ್ಯಾ ಆಪಾದಿತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು, ಪಡೆದ. ಪರಿಹಾರ ಪ್ರಮಿತಿಯ ಆಫ್ ಸೆಟ್, ನಂತರ ಕನಿಷ್ಟ ವರ್ಗಗಳ ವಿಧಾನ ಸೂಕ್ತ ಮಾನದಂಡ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

ಸೆಟ್ ಒಳಹರಿವು (ಮಾಪನಗಳು) ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ MNC ಗಳೂ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಪ್ರಸ್ತಾಪದಂತೆ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂಬಂಧವನ್ನು (ಕ್ರಿಯಾ) ಎಂಬುದು ಸ್ವೀಕೃತಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೈಪೋಥಿಸಿಸ್ ಎಂದು ಪಡೆದ ಸೂತ್ರದ ಮೂಲಕ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಬಹುದು. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಕನಿಷ್ಟ ವರ್ಗಗಳ ವಿಧಾನ ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶ ದೋಷಗಳನ್ನು ವರ್ಗಗಳ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಈ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಕನಿಷ್ಠ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

ಗಮನಿಸಿ ಯಾವುದೇ ದೋಷಗಳು ತಮ್ಮನ್ನು ಅವುಗಳೆಂದರೆ ದೋಷ ಚೌಕಗಳನ್ನು. ಏಕೆ? ಇದನ್ನು ನಿಖರ ಮೌಲ್ಯ ವಿಚಲನ ಮಾಪನವಾಗಿದೆ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಎರಡೂ ಆಗಿರಬಹುದು. ಯಾವಾಗ ಸರಾಸರಿ ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಮಾಪನ ದೋಷವೆಂದು , ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಬಗ್ಗೆ ತಪ್ಪು ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಸರಳ ಸಂಕಲನ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಕಡಿಮೆ ವಿದ್ಯುತ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾಪನಗಳ ವಿವಿಧತೆಯನ್ನು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ನಾಶ ರಿಂದ. ಮತ್ತು, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಅಂದಾಜು ನಿಖರತೆ.

ಇದಕ್ಕೆ ಆಗಲಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ವರ್ಗ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕೂಡಿಸಿ. ಇನ್ನಷ್ಟು ಆಯಾಮ ಬಂದ ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ಪಡೆಯಲಾಗದ ದೋಷಗಳನ್ನು ವರ್ಗಗಳ ಮೊತ್ತವು ಅಂತಿಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ align ಸಲುವಾಗಿ ವರ್ಗಮೂಲ.

ಕೆಲವು MNC ಗಳೂ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು

MNC ಗಳೂ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವ್ಯತ್ಯಯದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಗಲ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ ವಿಚಲನ ಮಾಹಿತಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವ್ಯತ್ಯಯಗಳು ಇಂತಹ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಉಪಯೋಗಿಸಲಾಗಿತ್ತು ಗಣಿತದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ.

ರಲ್ಲಿ ಗಣಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಅಥವಾ ಈ ಕಲ್ಪಿತ ಉಪಕರಣ ಖಚಿತಪಡಿಸಲು, OLS ಗೆ ಒಂದು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಸರಳವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ರೂಪಾಂತರದ ಒಪ್ಪಿಕೊಂಡ ಅಂದಾಜು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಅಂದಾಜು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಮತ್ತೊಂದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ - ಶಬ್ದ ಬಯಸಿದ ಸಿಗ್ನಲ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅದನ್ನು ಮೇಲೊಂದರಂತೆ ಬೇರ್ಪಡಿಕೆ.

OLS ಗೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತೊಂದು ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ - ಅರ್ಥ ಮಾಪನ. ಇಲ್ಲಿ, ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆದ್ದರಿಂದ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಕೆಲವು ವಿಶೇಷ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳನ್ನು ಅವರಿಗೆ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು.

ರಾಚನಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು - ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಗಣನಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಒಂದು ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು, ಕೆಲವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವಳಿಕೆ ವಿವರಿಸುವ ರೇಖೀಯ ಅರ್ಥಗಣನಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಮೀಕರಣಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪರಿಹರಿಸುವ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಇಂಥ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮುಖ್ಯ ಅಂಶ - ಅವರ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಅಂಶಗಳ ಎರಡೂ ಮೇಲೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಸಮಯ ಸರಣಿ. ಈ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಆಂತರಿಕ (ಅಂತರ್ವರ್ಧಕ) ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ (ಒಳತುಂಬುವ) ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಡುವೆ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಈ ಪತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆರ್ಥಿಕ ರೇಖೀಯ ಸಮೀಕರಣಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಅತಿಕ್ರಮಣವಾಗಿದೆ - ಕೆಲವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ ಒಂದು ಕಡೆ, ಇತರ ತೊಡಕಾಗಿದೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಚರಾಂಕಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಕೆಲವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಕಾರಣ ಏನು. ಇಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಪರಿಹಾರ ತೊಡಕಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಂಶ ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬನೆ ಕಾಲಕಾಲಕ್ಕೆ ಆಗಿದೆ.

ಅರ್ಥಗಣನಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ಉದ್ದೇಶ - ಮಾದರಿಗಳು ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಂಬಂಧಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಹಾಗೂ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವಾಗಿದೆ.

ಸಮಯ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ರಿಕವರಿ ಪರಾವಲಂಬಿತನಕ್ಕೂ ಮಾದರಿಯ ಭಾಗಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಎಂಎನ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಕೆಲವು ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳನ್ನು, ಜೊತೆಗೆ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ ನೇರವಾಗಿ, ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬೇಕು. MNC ಗಳೂ ವಿಶೇಷ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳನ್ನು ಇಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಮೀಕರಣಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಂಖ್ಯಾ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿ ಉದ್ಭವಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ.

ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಒಂದು ಆರಂಭಿಕ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಇದು ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಮಾಡಬೇಕು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಖಾಸಗಿ ಉದ್ಯಮ ಆದಾಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅಥವಾ ಅದರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಖರ್ಚು ಮಾಡಬಹುದು. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, 1. ಸಮೀಕರಣಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಸಮಾನ ವೆಚ್ಚಗಳ ಈ ಎರಡು ವಿಧದ ಭಾಗಗಳು ಮೊತ್ತವು ಈ ಭಾಗಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಸೇರಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ ಎಕೋನೋಮೆಟ್ರಿಕ್. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಆರಂಭಿಕ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ತ್ಯಾಜ್ಯಗಳ ವಿವಿಧ, OLS ಮೂಲಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯ. ಕನಿಷ್ಟ ವರ್ಗಗಳ ಪರೋಕ್ಷ ವಿಧಾನ ಎಂದು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ.

ಪರೋಕ್ಷ ಲೀಸ್ಟ್ ಚೌಕಗಳು (ಐಎಲ್ಎಸ್) ನಿಖರವಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. KMNK ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

1) ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕಾರ್ಯ ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ಸರಳ, ಮೊಟಕುಗೊಳಿಸಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿ ರೂಪಾಂತರ;

2) ಒಂದು ಸರಳೀಕೃತ ಮಾದರಿಯ ಪ್ರತಿ ಸಮೀಕರಣದ ಕಡಿಮೆ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಒಂದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ, OLS ಜೊತೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ;

3) ಪಡೆದ ಸರಳ ಆಕಾರ ಮಾದರಿ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಆರಂಭಿಕ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಇದು sverhidentifitsiruemyh ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು KMNK ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಯ ಮಾನದಂಡಗಳ ಅಸಂದಿಗ್ಧ ಅಂದಾಜಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ರುಜುವಾತಾಗಿದೆ ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕನಿಷ್ಟ ವರ್ಗಗಳ (KDOM) ಎರಡು ಹಂತದ ವಿಧಾನ - ಇಂತಹ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತೊಂದು ಮಾರ್ಪಾಡು MNC ಗಳೂ ಉಪಯೋಗಿಸಬಹುದು.

ಕೆಳಗಿನಂತೆ KDOM ಕ್ರಮಾವಳಿ:

1) ಇದು ಸಮೀಕರಣದ ಬಲಭಾಗದ ಯಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ ಆಂತರಿಕ ಚರಾಂಕಗಳ sverhidentifitsiruemogo ಸಮೀಕರಣದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಲೆಕ್ಕ ಸರಳೀಕೃತ ಮಾದರಿ ಆಧರಿಸಿ;

2) ಮೂಲ ಮಾದರಿ ನೈಜ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಸ್ಥಿರ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಅಸ್ಥಿರ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸಿ ಮತ್ತೆ, OLS ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ.

ಪರೋಕ್ಷ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಟ ವರ್ಗಗಳ ಎರಡು ಹಂತದ ವಿಧಾನವನ್ನು ವಿವರಣೆ ಅನೇಕ ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು .ಆರ್ಥಿಕ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯತೆಯ, ಹಾಗೂ, OLS, ತಮ್ಮ ಬುದ್ಧಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಇರಲಿ ಯಾವುದೇ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಡೊಮೇನ್.