§3.5 回归模型的其他函数形式 一、模型的类型与变换 二、非线性回归实例.

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高等数学( XJD ) 第二章 导数与微分 返回 高等数学( XAUAT ) 高等数学( XJD ) 求导法则 基本公式 导 数 导 数 微 分微 分 微 分微 分 求导方法 高阶导数 微分法则 导数与微分关系图导数与微分关系图.
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一、 一阶线性微分方程及其解法 二、 一阶线性微分方程的简单应用 三、 小结及作业 §6.2 一阶线性微分方程.
第五节 全微分方程 一、全微分方程及其求法 二、积分因子法 三、一阶微分方程小结. 例如 所以是全微分方程. 定义 : 则 若有全微分形式 一、全微分方程及其求法.
第五节 函数的微分 一、微分的定义 二、微分的几何意义 三、基本初等函数的微分公式与微分运算 法则 四、微分形式不变性 五、微分在近似计算中的应用 六、小结.
第二章 导数与微分 习题课 主要内容 典型例题 测验题. 求 导 法 则求 导 法 则 求 导 法 则求 导 法 则 基本公式 导 数 导 数 微 分微 分 微 分微 分 高阶导数 高阶微分 一、主要内容.
第四节 复合函数求导 法则及其应用 一、复合函数求导法则 二、初等函数的求导问题 三、一阶微分的形式不变性 四、隐函数的导数 五、对数求导法 六、参数形式的函数的求导公式.
2.8 函数的微分 1 微分的定义 2 微分的几何意义 3 微分公式与微分运算法则 4 微分在近似计算中的应用.
第八章 第四节 机动 目录 上页 下页 返回 结束 一个方程所确定的隐函数 及其导数 隐函数的微分法.
常系数线性微分方程组 §5.3 常系数线性方程组. 常系数线性微分方程组 一阶常系数线性微分方程组 : 本节主要讨论 (5.33) 的基解矩阵的求法.
第七节 函数的微分 一 、微分 概念 二、微分的几何意义 三、 基本初等函数的微分公 式与 微分运算法则 四 、小结.
高等数学一 主讲 杨俊 演示文稿制作 杨俊. 高等数学一 第 3 章 一元函数微分学的应用 第 4 章 一元函数 积分学及应用 第 1 章 函数、极限与连续 第 2 章 导数与微分.
2.6 隐函数微分法 第二章 第二章 二、高阶导数 一、隐式定义的函数 三、可微函数的有理幂. 一、隐函数的导数 若由方程 可确定 y 是 x 的函数, 由 表示的函数, 称为显函数. 例如, 可确定显函数 可确定 y 是 x 的函数, 但此隐函数不能显化. 函数为隐函数. 则称此 隐函数求导方法.
1 热烈欢迎各位朋友使用该课件! 广州大学数学与信息科学学院. 2 工科高等数学 广州大学袁文俊、邓小成、尚亚东.
2.5 函数的微分 一、问题的提出 二、微分的定义 三、可微的条件 四、微分的几何意义 五、微分的求法 六、小结.
一、可分离变量的微分方程 可分离变量的微分方程. 解法 为微分方程的解. 分离变量法 §2 一阶常微分方程.
第二章 导数与微分 一. 内 容 要 点 二. 重 点 难 点 三. 主 要 内 容 四. 例 题与习题.
第三节 微分 3.1 、微分的概念 3.2 、微分的计算 3.3 、微分的应用. 一、问题的提出 实例 : 正方形金属薄片受热后面积的改变量.
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1.非线性振动和线性振动的根本区别 §4-2 一维非线性振动及其微分方程的近似解法 方程
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第三章 经典单方程计量经济学模型:多元线性回归模型
圆的一般方程 (x-a)2 +(y-b)2=r2 x2+y2+Dx+Ey+F=0 Ax2+Bxy+Cy2+Dx+Ey+ F=0.
第五章 二次型. 第五章 二次型 知识点1---二次型及其矩阵表示 二次型的基本概念 1. 线性变换与合同矩阵 2.
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第3节 二次型与二次型的化简 一、二次型的定义 二、二次型的化简(矩阵的合同) 下页.
一、能线性化的多元非线性回归 二、多元多项式回归(线性化)
一、二阶行列式的引入 用消元法解二元线性方程组. 一、二阶行列式的引入 用消元法解二元线性方程组.
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第四节 一阶线性微分方程 线性微分方程 伯努利方程 小结、作业 1/17.
§5 微分及其应用 一、微分的概念 实例:正方形金属薄片受热后面积的改变量..
第三章 导数与微分 习 题 课 主要内容 典型例题.
§5 微分及其应用 一、微分的概念 实例:正方形金属薄片受热后面积的改变量..
§3 微分及其运算 一、微分的定义 二、基本初等函数的微分公式与 微分运算法则.
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初中数学 九年级(下册) 5.3 用待定系数法确定二次函数表达式.
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§3.6 受约束回归 在建立回归模型时,有时根据经济理论需对模型中变量的参数施加一定的约束条件。 1阶齐次性 条件的C-D生产函数
第12章 回归直线.
§2 求导法则 2.1 求导数的四则运算法则 下面分三部分加以证明, 并同时给出相应的推论和例题 .
第一章 函数 函数 — 研究对象—第一章 分析基础 极限 — 研究方法—第二章 连续 — 研究桥梁—第二章.
高等数学 西华大学应用数学系朱雯.
第4章 非线性规划 4.5 约束最优化方法 2019/4/6 山东大学 软件学院.
第一章 函数与极限.
Partial Differential Equations §2 Separation of variables
第四章 一次函数 4. 一次函数的应用(第1课时).
第九节 赋值运算符和赋值表达式.
1.非线性规划模型 2.非线性规划的Matlab形式
建模常见问题MATLAB求解  .
导 言 经济学的基本问题 经济学的基本研究方法 需求和供给.
概率论与数理统计B.
第四节 第七章 一阶线性微分方程 一、一阶线性微分方程 *二、伯努利方程.
§2 方阵的特征值与特征向量.
在发明中学习 线性代数概念引入 之四: 矩阵运算 李尚志 中国科学技术大学.
§7.2需求函数(Demand Function,D.F.)
回归分析实验课程 (实验三) 多项式回归和定性变量的处理.
5.2.1 变量可分离的微分方程 形如 的微分方程成为变量可 分离的微分方程. 解法 分离变量法 5.2 一阶微分方程(80)
第十二章 拉普拉斯变换在电路分析中的应用 ( S域分析法)
Volterra-Lotka方程 1925年, A. Lotka(美)和V. Volterra(意)给出了第一个两物种间的捕食模型。
第三节 数量积 向量积 混合积 一、向量的数量积 二、向量的向量积 三、向量的混合积 四、小结 思考题.
数学模型实验课(二) 最小二乘法与直线拟合.
§4.5 最大公因式的矩阵求法( Ⅱ ).
第一节 不定积分的概念与性质 原函数与不定积分的概念 基本积分表 不定积分的性质 小结、作业 1/22.
Sssss.
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§3.5 回归模型的其他函数形式 一、模型的类型与变换 二、非线性回归实例

在实际经济活动中,经济变量的关系是复杂的,直接表现为线性关系的情况并不多见。 如著名的恩格尔曲线(Engle curves)表现为幂函数曲线形式、宏观经济学中的菲利普斯曲线(Pillips cuves)表现为双曲线形式等。 但是,大部分非线性关系又可以通过一些简单的数学处理,使之化为数学上的线性关系,从而可以运用线性回归的方法进行计量经济学方面的处理。

一、模型的类型与变换 1、倒数模型、多项式模型与变量的直接置换法 例如,描述税收与税率关系的拉弗曲线:抛物线 s = a + b r + c r2 c<0 s:税收; r:税率 设X1 = r,X2 = r2, 则原方程变换为 s = a + b X1 + c X2 c<0

2、幂函数模型、指数函数模型与对数变换法 例如,Cobb-Dauglas生产函数:幂函数 Q = AKL Q:产出量,K:投入的资本;L:投入的劳动 方程两边取对数: ln Q = ln A +  ln K +  ln L

3、复杂函数模型与级数展开法 例如,常替代弹性CES生产函数 (1+2=1) Q:产出量,K:资本投入,L:劳动投入 :替代参数, 1、2:分配参数 方程两边取对数后,得到: 将式中ln(1K- + 2L-)在=0处展开台劳级数,取关于的线性项,即得到一个线性近似式。 如取0阶、1阶、2阶项,可得

并非所有的函数形式都可以线性化 无法线性化模型的一般形式为: 其中,f(x1,x2,…,Xk)为非线性函数。如:

二、非线性回归实例 例3.5.1 建立中国城镇居民食品消费需求函数模型。 根据需求理论,居民对食品的消费需求函数大致为 (*) Q:居民对食品的需求量,X:消费者的消费支出总额 P1:食品价格指数,P0:居民消费价格总指数。 零阶齐次性,当所有商品和消费者货币支出总额按同一比例变动时,需求量保持不变 (**) 为了进行比较,将同时估计(*)式与(**)式。

因此,对(****)式进行回归,就意味着原需求函数满足零阶齐次性条件。 首先,确定具体的函数形式 根据恩格尔定律,居民对食品的消费支出与居民的总支出间呈幂函数的变化关系: 对数变换: (***) 考虑到零阶齐次性时 (****) (****)式也可看成是对(***)式施加如下约束而得 因此,对(****)式进行回归,就意味着原需求函数满足零阶齐次性条件。

X:人均消费 X1:人均食品消费 GP:居民消费价格指数 FP:居民食品消费价格指数 XC:人均消费(90年价) Q:人均食品消费(90年价) P0:居民消费价格缩减指数(1990=100) P:居民食品消费价格缩减指数(1990=100

建立1981~1994年中国城镇居民对食品的消费需求模型: 中国城镇居民人均食品消费 特征: 消费行为在1981~1995年间表现出较强的一致性 1995年之后呈现出另外一种变动特征。 建立1981~1994年中国城镇居民对食品的消费需求模型: (9.03) (25.35) (-2.28) (-7.34)

按零阶齐次性表达式回归: 为了比较,改写该式为: 发现与 接近。 意味着:所建立的食品需求函数满足零阶齐次性特征 (75.86)(52.66) (-3.62) 为了比较,改写该式为: 发现与 接近。 意味着:所建立的食品需求函数满足零阶齐次性特征