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随机扰动项可不可以观测
如题所述
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推荐答案 2022-12-28
不可以,随机扰动项代表总体的误差,反应了未知因素、模型设定误差、变量观测误差;残差代表样本的误差。随机扰动项无法直接观测;残差的数值可以求出。
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第1个回答 2022-12-20
随机扰动项可不可以观测,随机误差项(离差):表示观察值与总体平均值之间的差异,可正可负,不可观测。
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随机扰动项
产生的原因?
答:
单项数值与平均值之间的差称为离差,
它是一个不可观测的随机变量
,又称为随机干扰项或随机误差项。一般计算离差平方和来表示数据分布的集中程度,反映了估计量与真实值之间的差距。可能出现结果与平均预期的偏离程度,代表风险程度的大小。在总体回归函数中引入随机干扰项,主要有以下几个方面的原因:(1...
随机扰动项
是如何被生成的?
答:
随机扰动项
的生成通常涉及到以下几个步骤:1. 确定模型:首先,我们需要确定一个数学模型来描述我们想要研究的现象。这个模型可能包括一些已知的变量(如性别、年龄、教育水平等)和一些未知的或
不可观测
的因素(如个体的心理特质、社会经济背景等)。这些未知的因素通常被表示为随机扰动项。2. 假设分布:...
在线性回归的计算中 残差的均值为何不为零?
答:
因为随机扰动项是不可预测且不可由直接观测得到的,只能靠估计
。而模型假设里的零均值假设E(μi|Xi)=0是指"基于多次实验(或者说大样本)得到的多组总体样本,对于同一个Xi下的Yi的随机扰动项μi均值理应当假设为零。" 或者换句话说:"我们认为取多次实验后同一Xi下使得μi均值为0的Yi为最具可...
为什么需要在计量经济学模型中加入
随机扰动项
?或者说,随机扰动项反映了...
答:
而无数非显著因素对被解释变量的影响。则用一个
随机扰动项
表示并引入模型。W.H.Greene 指出没有什么模型
可以
期望处理经济现实的无数偶然因素,因此在经验模型中纳入随机因素是必须的,被解释变量的
观察
值不仅要归于已经清楚了解的变量,也要考虑来自人们并不清楚了解的偶然性和无数微弱因素的影响。
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