کہاں از کم چوکوں کا طریقہ کار

اقل مربعوں کا طریقہ (LSM) رینڈم غلطیاں ہیں استعمال کے سیٹ کی پیمائش کے نتائج سے مختلف قیمت کا اندازہ کرنے کی اجازت دیتا ہے.

بہراجریی کمپنیوں کو نمایاں کریں

اس طریقہ کار کا بنیادی خیال ہے کہ مسئلہ کے حل کے لئے کی درستگی نہ ڈھونڈ سکی مربع غلطیاں، کو کم سے کم کرنے کی کوشش ہے جس کا مجموعہ سمجھا جاتا ہے. اس طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے ایک عددی اور تجزیاتی انداز فکر کے طور پر استعمال کیا جا سکتا.

خاص طور پر، کم از کم چوکوں کے طریقہ کار کی ایک عددی نفاذ کے طور پر نامعلوم تصادفی متغیر کی پیمائش کی سب سے بڑی ممکنہ تعداد کو لے کر کا مطلب ہے. اس کے علاوہ، زیادہ سے حساب، بہتر حل. اس سیٹ کمپیوٹنگ پر (خام ڈیٹا) پھر سب کے منتخب کردہ ہے جس سے دوسرے بہسنکھیا مبینہ حل، حاصل کی. حل parameterized کا سیٹ ہے، تو پھر کم از کم چوکوں کا طریقہ کار زیادہ سے زیادہ پیرامیٹر اقدار کو تلاش کرنے کے لئے کم ہے.

سیٹ آدانوں (پیمائش) اور مسائل کے حل کی توقع سیٹ پر ملٹی نیشنل کمپنیوں کو لاگو کرنے کے لئے ایک تجزیاتی نقطہ نظر کے طور پر ایک خاص طرف سے مقرر کیا جاتا ہے فعال ریلیشن (فنکشنل) اعتراف کی ضرورت ہے کہ ایک پرختیارپنا کے طور پر حاصل فارمولے کی طرف سے ظاہر کیا جا سکتا ہے. اس صورت میں، کم از کم چوکوں کے طریقہ خام ڈیٹا کی غلطیوں کے چوکوں کے سیٹ پر اس فعال کی کم از کم کو تلاش کرنے کے لئے کم ہے.

یاد رکھیں کہ کوئی غلطیاں خود، یعنی غلطی کو چوکوں. کیوں؟ حقیقت یہ ہے کہ یہ اکثر عین مطابق قیمت سے انحراف کی پیمائش ہے کہ مثبت اور منفی دونوں ہو سکتا ہے. جب اوسط تعین کرنے کی پیمائش خرابی سادہ summation کے، معیار کی تشخیص کے بارے میں ایک غلط نتیجہ پر قیادت کر سکتے ہیں کم طاقت نمونہ پیمائش کی بہسنکھیا کے مثبت اور منفی اقدار کا باہمی تباہی کے بعد سے. اور، نتیجتا، اندازے کی درستگی.

اس کے لئے ہو، اور مربع انحراف میزانی نہیں کی. اس سے بھی زیادہ جہت ماپا قدر اور نکالا غلطیوں کے مربعوں کا میزان کی حتمی تشخیص کی سیدھ میں کرنے کے لئے مربع جڑ.

کچھ بہراجریی کمپنیوں ایپلی کیشنز

بہراجریی کمپنیوں کو وسیع پیمانے پر مختلف شعبوں میں استعمال ہوتے ہیں. مثال کے طور پر، امکان اور اس طرح کے بے ترتیب متغیر کی اقدار کی رینج کی چوڑائی کا تعین کرتا ہے جس میں معیاری انحراف، تصادفی متغیر کی ایسی خصوصیات کا تعین کرنے کے لئے استعمال ریاضیاتی شماریات طریقہ کار میں.

میں حساب کا تجزیہ اور طبیعیات کے مختلف شعبوں، ڈسپلے یا اس پرختیارپنا اپریٹس کی تصدیق کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے، OLS ایک عددی سیٹ پر وضاحت افعال، وشلیشتاتمک تبدیلی اعتراف آسان افعال میں سے اندازا نمائندگی کا اندازہ کرنے کے لئے خاص طور پر استعمال ہوتا ہے.

اس ٹیکنالوجی کی ایک اور درخواست - فلٹرنگ مسائل میں اس پر superimposed شور سے مطلوبہ سگنل کی علیحدگی.

OLS کی درخواست کی ایک اور علاقے - معاشیاتی شماریات. یہاں، اس طریقہ کار اتنا وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے کہ کچھ خاص اپانترنوں اس کے لئے مقرر کیا گیا ہے.

ساختی ماڈل - سب سے زیادہ پر econometric مسائل، ایک یا دوسرے راستے، بعض نظاموں کے رویے کو بیان لکیری پر econometric مساوات کے نظام کو حل کرنے کے لئے کم ہے. ہر اس طرح کے پیٹرن کے بنیادی عنصر - خصوصیات، جن کی اقدار کے وقت اور دوسرے عوامل کی ایک بڑی تعداد دونوں پر انحصار کی ایک مخصوص سیٹ کی نمائندگی ایک وقت سلسلہ. یہ ملاپ اندرونی (میں endogenous) خصوصیات ماڈل اور خارجی (مارکیٹنگ exogenous) خصوصیات کے درمیان ہو سکتا ہے. یہ خط و کتابت عام طور پر اقتصادی نظام لکیری مساوات کی شکل میں ظاہر کیا جاتا ہے.

منسوخی - اس طرح کے نظام کی ایک خصوصیت انفرادی متغیر، ایک طرف، یہ دوسرے پیچیدہ ہے جس کے درمیان تعلقات کے وجود ہے. اس طرح کے نظام کے حل کے انتخاب میں بے یقینی کی وجہ کیا ہے. اس طرح کے مسائل کا حل پیچیدہ ہے کہ ایک اضافی عامل وقت وقت پر ماڈل پیرامیٹرز کا انحصار ہے.

پر econometric مسائل کا بنیادی مقصد - ماڈل کی شناخت، کہ منتخب کردہ ماڈل میں سنرچناتمک تعلقات کی تعریف، کے ساتھ ساتھ کے پیرامیٹرز کی ایک بڑی تعداد کا اندازہ ہے.

وقت سیریز میں ریکوری انحصار، ماڈل کے کچھ حصوں خاص طور پر، یا تو براہ راست MNC اور اس کے کچھ ترمیم، کے ساتھ ساتھ دوسرے طریقوں کے ذریعے، کارکردگی کا مظاہرہ کیا جا سکتا ہے. اس طرح کے مسائل کو حل کرنے میں ملٹی نیشنل کمپنیوں کی خصوصی اپانترنوں خاص مساوات کے نظام کی عددی حل کے دوران میں ہونے والے کسی بھی مسائل کے حل کے لیے تیار کیا ہے.

خاص طور پر، ان مسائل میں سے ایک اندازہ ضروری ہے جس کے پیرامیٹرز پر ابتدائی رکاوٹوں کی موجودگی کے ساتھ منسلک. مثال کے طور پر، نجی انٹرپرائز انکم کھپت پر یا اس کی ترقی پر خرچ کیا جا سکتا ہے. چنانچہ ظاہر ہے 1. مساوات کے نظام کے برابر اخراجات کی ان دو اقسام کے حصے کی رقم ان حصوں آزادانہ طور پر ایک دوسرے کے شامل کیا جا سکتا پر econometric. چنانچہ OLS ذریعے اپشج کی مختلف اقسام، ابتدائی رکاوٹوں کو چھوڑ کر اندازہ کرنے کے لئے، اور پھر نتیجہ درست ممکن ہے. کم از کم چوکوں کی بالواسطہ طریقہ کہا جاتا حلوں کا یہ طریقہ.

بالواسطہ کم مربعے (ILS) درست ساخت ماڈل کا تعین کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے. KMNK الگورتھم درج ذیل اقدامات شامل ہیں:

1) ایک اضافی تقریب متعارف کرانے کی طرف ایک زیادہ آسان ہے، کم شکل میں ساخت ماڈل کی تبدیلی؛

2) ایک آسان کردہ ماڈل میں سے ہر ایک مساوات کے coefficients کے کم کر کے ایک روایتی OLS کے ساتھ تشخیص؛

سادہ شکل ماڈل کی 3) حاصل coefficients کے ابتدائی ساخت ماڈل کے پیرامیٹرز کو تبدیل کر رہے ہیں.

یہ کہ sverhidentifitsiruemyh نظام استعمال نہیں کیا KMNK لئے، اس صورت میں کے طور پر، نہیں ساخت ماڈل کی پیرامیٹرز کی غیر مبہم اندازوں کے کام ہو سکتا ہے کے قابل ہے. کم از کم چوکوں (KDOM) کے دو مرحلہ جاتی طریقہ کار - اس طرح کے ماڈل کے لئے ایک اور ترمیم بہراجریی کمپنیوں استعمال کیا جا سکتا ہے.

مندرجہ ذیل کے طور KDOM الگورتھم ہے:

1) اندرونی متغیر، جو مساوات کے دائیں طرف میں موجود ہیں کے sverhidentifitsiruemogo مساوات اقدار کا حساب کرنے کی آسان کردہ ماڈل کی بنیاد پر؛

2) اصل ماڈل میں اصل متعلقہ متغیر کی جگہ متغیر کی اقدار متبادل اور دوبارہ OLS لاگو ہوتے ہیں.

بالواسطہ اور کم از کم چوکوں کی دو قدم کے طریقہ کار کا تفصیلی وضاحت کئی کتابوں پر econometric میں دی گئی ہے. ان طریقوں کی خاصیت، اسی طرح OLS، ان کی استرتا میں ان کو جو کچھ بھی میں کسی بھی ساخت ماڈل کے جزو عام کا جائزہ لینے کے لئے کی اجازت دیتا ڈومین.