Springen naar inhoud

Kleinste-kwadratenmethode


  • Log in om te kunnen reageren

#1

elf

    elf


  • >25 berichten
  • 45 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 23 november 2009 - 00:40

Klein vraagstuk

Heb de volgende formule

Y= α(K^β1)(L^β2)

Dit moet ik omzetten naar een econometrisch model zodat het berekend kan worden via de " kleinste kwadraten methode " oftewel de least squares regression.

Enig idee waar ik moet beginnen?

Dit forum kan gratis blijven vanwege banners als deze. Door te registeren zal de onderstaande banner overigens verdwijnen.

#2

jhnbk

    jhnbk


  • >5k berichten
  • 6905 berichten
  • VIP

Geplaatst op 23 november 2009 - 08:41

Welke parameters hangen er van elkaar af?
Het vel van de beer kunnen verkopen vraagt moeite tenzij deze dood voor je neervalt. Die kans is echter klein dus moeten we zelf moeite doen.

#3

*_gast_PeterPan_*

  • Gast

Geplaatst op 23 november 2009 - 09:15

Neem de logaritme.

#4

elf

    elf


  • >25 berichten
  • 45 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 23 november 2009 - 11:36

Welke parameters hangen er van elkaar af?


De K & L

Geplaatste afbeelding
Ik moet de formule omturnen, en volgens mij moet het via logaritmes, weet alleen niet hoe :eusa_whistle:

#5

jhnbk

    jhnbk


  • >5k berichten
  • 6905 berichten
  • VIP

Geplaatst op 23 november 2009 - 11:47

LaTeX
Zoals PeterPan al aangaf neem je de logaritme van beide delen. Nu is het gewoon één lineaire vergelijking waarbij de variabelen in een logaritme staan.
LaTeX
Je kan dat; om het visuele te maken eventueel nog met dummy variabelen schrijven:
LaTeX
Het vel van de beer kunnen verkopen vraagt moeite tenzij deze dood voor je neervalt. Die kans is echter klein dus moeten we zelf moeite doen.

#6

elf

    elf


  • >25 berichten
  • 45 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 23 november 2009 - 15:01

LaTeX


Zoals PeterPan al aangaf neem je de logaritme van beide delen. Nu is het gewoon één lineaire vergelijking waarbij de variabelen in een logaritme staan.
LaTeX
Je kan dat; om het visuele te maken eventueel nog met dummy variabelen schrijven:
LaTeX

Oke! Dankjewel, het begint al wat beter te dagen.

Heb je eventueel iets waar ik hier op kan inlezen? Ons boek wat we gebruiken voor econometrie op uni gaat hier niet heel diep op in, en in de laatste examens kunnen we allemaal zo'n som verwachtten dus ik wil het principe goed onder de knie krijgen. Er wordt alleen wel verwacht dat het via een stap by stap wordt gedaan om uit te leggen dat dus te berekenen valt via de kleinste kwadraten methode.

Maar ik snap nog niet helemaal hoe het een lineaire vergelijking is. Onderstaand is toch het voorbeeld van een lineaire kleinste kwadraten formule. Maar in de formule die ik heb heb ik immers 2 variabelen? De K en L
Geplaatste afbeelding

Wat is de stap na het bevestigen van de logaritmes?

Veranderd door elf, 23 november 2009 - 15:01


#7

jhnbk

    jhnbk


  • >5k berichten
  • 6905 berichten
  • VIP

Geplaatst op 23 november 2009 - 19:35

Wat is de stap na het bevestigen van de logaritmes?

Wat bedoel je?
Het vel van de beer kunnen verkopen vraagt moeite tenzij deze dood voor je neervalt. Die kans is echter klein dus moeten we zelf moeite doen.

#8

elf

    elf


  • >25 berichten
  • 45 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 23 november 2009 - 22:16

Wat bedoel je?

Ik had de vraag beter moeten stellen, waarom voldoet de formule nu aan de kleinste kwadraten methode? Ik snap wat je gedaan hebt, ik kan dat nu zelf ook toepassen, maar begrijp niet helemaal waarom deze manier de juiste is? :eusa_whistle:
Wat is de reden dat de formule omgeturnd moet worden in een logaritme, en wanneer dat gedaan wordt, waarom voldoet hij dan aan de kleinste kwadraten methode? ](*,)

in ieder geval bedankt tot dusver!

#9

jhnbk

    jhnbk


  • >5k berichten
  • 6905 berichten
  • VIP

Geplaatst op 23 november 2009 - 22:19

Ahzo. Ik ging er vanuit dat je één lineaire 2D regressie nodig hebt maar je zal dus naar 3D moeten. (Logaritmen maakt het lineair) Ik weet niet of je hiervoor standaard formules hebt.
Het vel van de beer kunnen verkopen vraagt moeite tenzij deze dood voor je neervalt. Die kans is echter klein dus moeten we zelf moeite doen.

#10

elf

    elf


  • >25 berichten
  • 45 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 23 november 2009 - 22:57

Ahzo. Ik ging er vanuit dat je één lineaire 2D regressie nodig hebt maar je zal dus naar 3D moeten. (Logaritmen maakt het lineair) Ik weet niet of je hiervoor standaard formules hebt.

Maar de initiële formule waar mee ik begon is toch ook een lineaire formule? En dus het vervolg daarop met de logaritmes, geeft aan dat het toch een lineaire formule is? Er is immers geen kwadraat in het spel? Of sla ik nu ergens een plank mis? :eusa_whistle:





0 gebruiker(s) lezen dit onderwerp

0 leden, 0 bezoekers, 0 anonieme gebruikers

Ook adverteren op onze website? Lees hier meer!

Gesponsorde vacatures

Vacatures