Cтраница 1
Спецификация модели помимо списка эндогенных и экзогенных переменных включает в себя априорную информацию: ограничения на коэффициенты и гипотезу о случайных возмущениях ut, а также правило нормализации. [1]
При изменении спецификации модели, добавлении в нее новых наблюдений выборочные оценки остатков е - могут меняться. [2]
Оценивая подход к спецификации моделей поведения агентов, используемый в AgentBuilder, можно констатировать, что в целом это серьезная система представления и манипулирования знаниями, ориентированная на описание моделей типа RAMM. Вместе с тем в данной модели отсутствуют средства эксплицитного управления выводом, которые могли бы существенно увеличить функциональную мощность языка. [3]
Таким образом, при спецификации модели должно быть найдено математическое решение в рамках, определенных экономическим анализом. [4]
В чем состоят ошибки спецификации модели. [5]
После появления первой версии спецификаций модели проводилась активная работа, направленная на ее развитие - уход от специфики Кобола как включающего языка и универсализацию синтаксиса модельных языков по отношению к языкам программирования, в контексте которых модель будет использоваться. [6]
Назовите, в чем состоит спецификация модели множественной регрессии. [7]
В любом случае при выборе спецификации модели следует в первую очередь руководствоваться экономическим анализом. Необходимо помнить, что выборочные данные - это всего лишь совокупность цифр, и, манипулируя ими, иногда можно получить чрезвычайно хорошую, с точки зрения математики, модель, лишенную, однако, какого-либо смысла. [8]
В главе 10 отражены проблемы спецификации эконометри-ческих моделей. [9]
Предложения РГБД КОДАСИЛ не ограничиваются спецификацией модели данных. Однако мы в последующих разделах осветим аспекты, относящиеся только к моделированию данных. [10]
В современной эконометрической литературе идентификация понимается как структурная спецификация модели, призванная не только определить значения параметров, но и выделить одну-единственную итоговую структурную модель анализируемых данных. [11]
Ее присутствие в модели порождено тремя источниками: спецификацией модели, выборочным характером исходных данных, особенностями измерения переменных. [12]
Построение уравнения множественной регрессии начинается с решения вопроса о спецификации модели. Она включает в себя два круга вопросов: отбор факторов и выбор вида уравнения регрессии. Их решение при построении модели множественной регрессии имеет некоторую специфику, которая рассматривается ниже. [13]
Оценки с ограниченной информацией оказываются более устойчивыми к ошибкам спецификации модели. Наоборот, оценки с полной информацией весьма чувствительно реагируют на изменения структуры. [14]
Однако и эта программа позволяет сохранять данные, включая спецификацию модели, во внешних файлах, а затем во время исполнения извлекать эти данные. [15]