ਕਿੱਥੇ-ਘੱਟ ਵਰਗ ਦੇ ਢੰਗ ਨੂੰ

ਘੱਟ-ਵਰਗ ਦਾ ਢੰਗ (LSM) ਲਗਾਤਾਰ ਗਲਤੀ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਸੈੱਟ ਦੀ ਮਾਪ ਨਤੀਜੇ ਤੱਕ ਵੱਖ ਵੱਖ ਮੁੱਲ ਲਾਉਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ.

ਬਹੁਰਾਸ਼ਟਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ

ਇਸ ਢੰਗ ਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਖੇਡੇ ਗਲਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦਾ ਜੋੜ ਮੰਨਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਢੰਗ ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਜਦ ਇੱਕ ਅੰਕੀ ਅਤੇ ਐਨਾਲਿਟੀਕਲ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਖਾਸ ਕਰਕੇ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਰਗ ਦੇ ਢੰਗ ਦੀ ਇੱਕ ਅੰਕੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਅਣਜਾਣ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਮਾਪ ਦੇ ਮਹਾਨ ਸੰਭਵ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਲੈ ਮਤਲਬ ਹੈ. ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਹੋਰ ਗਣਨਾ, ਬਿਹਤਰ ਹੱਲ ਹੈ. ਇਸ ਸਮੂਹ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ (ਕੱਚਾ ਡਾਟਾ) ਨੂੰ ਹੋਰ plurality ਨੇ ਦੋਸ਼ ਲਾਇਆ ਹੱਲ, ਜੋ ਕਿ ਫਿਰ ਬੇਹਤਰੀਨ ਚੁਣਿਆ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ. ਹੱਲ ਹੈ parameterized ਦੇ ਦਿੱਤੀ, ਫਿਰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਰਗ ਦੇ ਢੰਗ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਘਟਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ.

ਸੈੱਟ 'ਨਿਵੇਸ਼ (ਮਾਪ) ਅਤੇ ਹੱਲ ਦੀ ਆਸ ਸੈੱਟ' ਤੇ ਬਹੁਰਾਸ਼ਟਰੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਨਾਲਿਟੀਕਲ ਪਹੁੰਚ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕੁਝ ਕਰਕੇ ਪਤਾ ਹੈ ਕੰਮ ਦੇ ਰਿਸ਼ਤੇ (ਕੰਮ) ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਫਾਰਮੂਲੇ ਨੂੰ ਇਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਰਸੀਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਰਗ ਦੇ ਢੰਗ ਕੱਚਾ ਡਾਟਾ ਗਲਤੀ ਦੀ ਵਰਗ ਦੇ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਇਸ ਕੰਮ ਦੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲੱਭਣ ਲਈ ਘਟਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ.

ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਗਲਤੀ ਆਪ ਨੂੰ, ਅਰਥਾਤ ਗਲਤੀ ਵਰਗ. ਇਸੇ? ਤੱਥ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਸਹੀ ਮੁੱਲ ਤੱਕ ਭਟਕਣ ਦੇ ਮਾਪ ਹੈ ਦੋਨੋ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਜਦ ਔਸਤ ਦਾ ਪਤਾ ਮਾਪ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਮਿਲਕੀਅਤ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਿਨਰਧਾਰਨ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਝੂਠੇ ਸਿੱਟਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆ ਸਕਦਾ ਘੱਟ ਪਾਵਰ ਨਮੂਨਾ ਨਾਪ ਦੇ plurality ਦੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਮੁੱਲ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਬਾਹੀ ਦੇ ਬਾਅਦ. ਅਤੇ, ਸਿੱਟੇ, The ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ.

ਇਸ ਨੂੰ ਕੀ ਨਾ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਸਕੁਏਰ ਫਰਕ ਦਾ ਨਿਚੋੜ. ਹੋਰ ਵੀ ਹੁਕਮ ਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾ ਮਾਪਿਆ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਕੱਢਿਆ ਗਲਤੀ ਦੀ ਵਰਗ ਦਾ ਜੋੜ ਦੇ ਫਾਈਨਲ ਪੜਤਾਲ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਗ ਮੂਲ.

ਕੁਝ ਬਹੁਰਾਸ਼ਟਰੀ ਕਾਰਜ

ਬਹੁਰਾਸ਼ਟਰੀ ਵਿਆਪਕ ਵੱਖ ਵੱਖ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਦਾ ਹੈ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਣਿਤ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਅਜਿਹੇ ਮਿਆਰੀ ਭਟਕਣ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲਗਾਤਾਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦਾ ਮੁੱਲ ਦੀ ਸੀਮਾ ਹੈ, ਦੀ ਚੌੜਾਈ ਤਹਿ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਅਜਿਹੇ ਗੁਣ ਦਾ ਪਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਢੰਗ ਨੂੰ ਵਿੱਚ.

ਵਿੱਚ ਗਣਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰ, ਵੇਖਾਉਣ ਇਸ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਸੰਦ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, OLS ਇੱਕ ਅੰਕੀ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਫੰਕਸ਼ਨ, analytic ਤਬਦੀਲੀ ਮੰਨਿਆ ਸੌਖਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਲਗਭਗ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕਰਨ ਲਈ ਖਾਸ ਵਿਚ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ.

ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਇਕ ਹੋਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ - ਸ਼ੋਰ ਤੱਕ ਲੋੜੀਦਾ ਸਿਗਨਲ ਫਿਲਟਰ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿਚ ਇਸ 'ਤੇ superimposed ਦੇ ਵੱਖ.

OLS ਦੇ ਕਾਰਜ ਦੀ ਇਕ ਹੋਰ ਖੇਤਰ - ਅਰਥਮਿਤਿ. ਇੱਥੇ, ਇਸ ਢੰਗ ਨੂੰ ਇਸ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੁਝ ਖਾਸ ਸੋਧ ਉਸ ਲਈ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.

ਸੰਸਥਾਗਤ ਮਾਡਲ - ਬਹੁਤੇ econometric ਸਮੱਸਿਆ, ਨਾ-ਕਿਸੇ ਤਰੀਕੇ, ਲੀਨੀਅਰ econometric ਸਮੀਕਰਨ ਕੁਝ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਘਟਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਹਰ ਅਜਿਹੇ ਪੈਟਰਨ ਦੇ ਮੁੱਖ ਤੱਤ - ਇੱਕ ਵਾਰ ਗੁਣ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਦੋਨੋ ਵਾਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਦੇ ਇੱਕ ਨੰਬਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਦੀ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕੁਝ ਸੈੱਟ ਹੈ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੀ ਲੜੀ. ਇਹ ਮੇਲ ਅੰਦਰੂਨੀ (endogenous) ਗੁਣ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ (exogenous) ਗੁਣ ਵਿਚਕਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਪੱਤਰ ਵਿਹਾਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੀਨੀਅਰ ਸਮੀਕਰਨ ਆਰਥਿਕ ਦੇ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.

ਓਵਰਰਾਈਡ - ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਇੱਕ ਗੁਣ ਫੀਚਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਕ ਪਾਸੇ 'ਤੇ, ਇਸ ਨੂੰ ਪੇਚੀਦਾ ਹੋਰ ਵਿਚਕਾਰ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਹੈ. ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਹੱਲ ਦੀ ਪਸੰਦ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕੀ ਹੈ. ਦਾ ਇਕ ਹੋਰ ਕਾਰਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਹੈ ਪੇਚੀਦਾ ਵਾਰ ਤੱਕ ਵਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਹੈ.

econometric ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਮੁੱਖ ਮਕਸਦ - ਮਾਡਲ ਦੀ ਪਛਾਣ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ ਵਿਚ ਸੰਸਥਾਗਤ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦੀ ਪ੍ਰੀਭਾਸ਼ਾ, ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੇ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਦੇ ਪੜਤਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਰਿਕਵਰੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਵਿਚ ਵਾਰ ਦੀ ਲੜੀ, ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਇਹ ਮਾਡਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕੀਤੀ, ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਹੈ, ਕੋਈ ਸਿੱਧੀ ਦੁਆਰਾ MNC ਅਤੇ ਕੁਝ ਸੋਧ ਇਸਦੇ, ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਹੋਰ ਵੀ ਕਈ ਤਰੀਕੇ. ਅਜਿਹੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਵਿਚ ਬਹੁਰਾਸ਼ਟਰੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੋਧ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਮੀਕਰਨ ਦੇ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਕੀ ਦਾ ਹੱਲ ਦੇ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਹੱਲ ਲਈ ਤਿਆਰ.

ਖਾਸ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਇੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਜੋ ਸੋਚਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੀਮਾ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ. ਲਈ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨਿੱਜੀ ਇੰਟਰਪਰਾਈਜ਼ ਆਮਦਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਖਰਚ 'ਤੇ ਖਪਤ ਜ' ਤੇ ਇਸ ਦੇ ਵਿਕਾਸ. ਸਿੱਟੇ, ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਲਈ 1. ਸਮੀਕਰਨ ਦੇ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਦੇ ਇਹ ਦੋ ਕਿਸਮ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਰਕਮ econometric ਇਹ ਹਿੱਸੇ ਇਕ-ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਦੇ ਸੁਤੰਤਰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਸਿੱਟੇ, ਇਸ ਨੂੰ OLS ਦੁਆਰਾ ਦੀ ਰਹਿੰਦ-ਵੱਖ ਕਿਸਮ ਦੇ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੀਮਿਤ ਛੱਡ ਲਾਉਣ ਲਈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਠੀਕ ਕਰੋ ਸੰਭਵ ਹੈ. ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਰਗ ਦੇ ਅਸਿੱਧੇ ਢੰਗ ਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹੱਲ ਦਾ ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਹੈ.

ਅਸਿੱਧੇ ਘੱਟ ਵਰਗ (ILS) ਸਹੀ ਸੰਸਥਾਗਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਦਾ ਹੈ. KMNK ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਹੇਠਲੇ ਪਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ:

1) ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਧਾਰਨ, ਘਟਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ ਸੰਸਥਾਗਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਤਬਦੀਲੀ;

2) OLS ਵਰਤ ਪੜਤਾਲ ਹਰ ਸਮੀਕਰਨ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਮਾਡਲ ਲਈ ਘਟਾ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸੰਖਿਆ;

ਸਧਾਰਨ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਮਾਡਲ ਦੇ 3) ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸੰਖਿਆ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਸਥਾਗਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ.

ਇਹ ਧਿਆਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਲਈ sverhidentifitsiruemyh ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਰਤਿਆ, ਨਾ KMNK, ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸੰਸਥਾਗਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦੀ ਕੀਮਤ ਹੈ. ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਰਗ (KDOM) ਦੇ ਦੋ-ਕਦਮ ਢੰਗ ਹੈ - ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੋਧ ਬਹੁਰਾਸ਼ਟਰੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

KDOM ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਇਸ ਪ੍ਰਕਾਰ ਹੈ:

1) ਸਰਲ ਮਾਡਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਮੀਕਰਨ ਦੇ ਸੱਜੇ ਪਾਸੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਰਹੇ ਹਨ ਦੇ sverhidentifitsiruemogo ਸਮੀਕਰਨ ਮੁੱਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ;

2) ਦਾ ਬਦਲ The ਮੁੱਲ ਦੀ ਇਹ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਜਗ੍ਹਾ ਦੀ ਅਸਲ ਸੰਬੰਧਤ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ The ਅਸਲੀ ਮਾਡਲ ਹੈ ਅਤੇ ਮੁੜ ਲਾਗੂ ਕਰੋ The OLS.

ਅਸਿੱਧੇ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਰਗ ਦੇ ਦੋ-ਕਦਮ 'ਦਾ ਢੰਗ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਿਕਤਾਬ econometric ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ ਹੈ. ਇਹ ਢੰਗ ਦੇ peculiarity, ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ OLS, ਆਪਣੇ versatility ਵਿੱਚ ਜੋ ਵੀ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦਾ ਕੋਈ ਸੰਸਥਾਗਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਜਾਇਜ਼ਾ ਲੈਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਡੋਮੇਨ ਨਾਲ.