Your Cart
0
Checkout details

Please sign in to view your book cart.

After signing in, selected books will appear here.
Sign In

اقتصادسنجى جلداول تك معادلات بافروض كلاسيك جزءاول

Author: دکتر مسعود درخشان 0 5 Views 0 Downloads
Price:
109.80 ؋ 76.86 ؋
Short Description:
این کتاب روش‌های تخمین، آزمون و پیش‌بینی در رگرسیون خطی با فروض کلاسیک را آموزش می‌دهد.
Buy Now Free Download
چگونه می‌توان رابطه میان متغیرهای اقتصادی را تخمین زد و درباره اعتبار آن داوری کرد؟ این کتاب در جلد اول و جزء اول خود، این پرسش را در چارچوب تک‌معادلات با فروض کلاسیک دنبال می‌کند. مسیر آموزش از مفاهیم و خصوصیات آماری رگرسیون خطی ساده آغاز می‌شود و به روش حداقل مربعات معمولی، ضریب تعیین و خطای معیار تخمین می‌رسد. در ادامه، آزمون فرضیه درباره پارامترها، تحلیل واریانس و بررسی معناداری مدل مطرح می‌شود. خصوصیات مطلوب تخمین‌زننده‌ها و قضیه گاوس مارکف نیز جایگاه روش تخمین را روشن می‌کنند. مباحث پیش‌بینی، تغییر مقیاس متغیرها، رگرسیون معکوس، مشاهدات دورافتاده و تبدیل رابطه‌های غیرخطی، خواننده را با پرسش‌هایی آشنا می‌سازند که هنگام تفسیر یک مدل پدید می‌آیند. سپس دامنه بحث به رگرسیون با دو متغیر توضیحی و مدل‌های چندمتغیره گسترش می‌یابد. بیان ماتریسی، ضریب تعیین تعدیل‌شده، آزمون ترکیب‌های خطی پارامترها و آزمون‌های همزمان، پیوند میان ابزارهای آماری و تحلیل اقتصادی را تقویت می‌کنند. مسائل پایان فصل و پاسخ‌های تشریحی، فرصتی برای تمرین و پیگیری مراحل حل فراهم می‌آورند. رویکرد آموزشی کتاب بر توضیح ساده همراه با دقت نظری استوار است. مطالب برای سطوح کارشناسی و کارشناسی ارشد تنظیم شده‌اند و بخش‌های بالاتر مشخص می‌شوند. پیشگفتار، اقتصادسنجی را ابزاری برای فهم سیاست‌ها، مدل‌ها و تحولات اقتصادی معرفی می‌کند و به نکات تاریخی درباره حداقل مربعات و سهم گاست در آمار نیز توجه دارد.

Additional Information

Title
اقتصادسنجى جلداول تك معادلات بافروض كلاسيك جزءاول
Translator
-
Book Format
PDF
Book Type
Digital
Number of Pages
549
Publication Year
2026
Book Size
8.2 MB
Book Language
دری

There are no reviews for this eBook.

0
0 out of 5 (0 User reviews )

Add a Review

Your Rating *
https://github.com/igoshev/laravel-captcha

Online Reading

For read a book, Please sign into your account.

login