方差性造句

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如果这个假定不成立，我们说模型存在异方差性。
所发明的“自动递减条件下的异方差性”
扰动项具有异方差性的模型称为异方差模型。
经典线性回归模型的一个重要假设就是回归方程的随机扰动项u _ i ，具有相同的方差，也称同方差性。
但在大多数经济现象中，这种假设不一定成立，有时扰动项u _ i的方差随观察值的不同而变化，这就是异方差性。
定义并提出了多传感器系统的方差性能函数，从理论上严格证明了其与融合估计方差的关系，结论用仿真实验得到了验证。
如果对异方差模型进行ols估计，就会产生严重的后果：参数估计量的方差不具有最小方差性；估计与预测的精度降低。
文章就有效市场假说( emh )对现实资本市场的解释能力进行了分析，发现我国股票市场的股价收益率序列具有非正态性、自相关性、非线性、异方差性等特点。
先用几种方法对数据是否具有异方差性进行检验，然后选择适当的方法进行变换，最后指出，可以通过对新模型作最小二乘拟合等方法，观察变换后的模型其数据的拟合程度，以确定模型的优劣。
第二章分析了有效市场理论产生的背景，就有效市场理论成立的基本假设进行了检验，提出股票价格收益是不稳定的随机序列，收益分布不是正态分布，股票价格收益表现出非性，序列自相关性，异方差性。
用方差性造句挺难的，這是一个万能造句的方法
在此基础上，研究了证券市场上时间序列收益率波动的条件异方差性，考虑中国证券市场的风险特征，将garch系列模型与var模型相结合，构造了基于不同分布条件下的var模型。
本研究首先对选取的样本? ?中国的上海和深圳两个股票市场a -股综合指数1997年7月21日到2002年12月31日间1316个交易日的收益率的数据分别进行了深入的分析，发现沪深两市已经逐步趋于规范化，其指数收益率分布具有明显的尖峰、厚尾的特点；然后分别运用了ljung - boxq检验和增广的dick - fuller检验，发现所研究的两个市场的收益率都具有明显的自相关性，并且都是稳定序列；最后利用white异方差检验和arch性检验，证明了本文所研究的样本具有明显的异方差性和显著的arch效应，因此用自回归条件异方差模型来研究中国股市的季节效应非常合适。
最后，基于将硅微惯性敏感元件构成惯性敏感器群的思想，本文应用了简单而有效的多传感器数据融合算法，提高了综合输出的精度，得出了比单一惯性传感器更可靠、更准确的测量结果；并在理论上证明算法的最小方差性；计算机上的仿真结果也从实际应用上进一步说明了融合算法的有效性。
建立了上证指数的arfima ， garchzjifigarchta刑种杖刑，并对模二解冰股票价格波动的囱相关性，异方差性和非线性市场的效果以及对价格的问归和预测效果作了比较，得出结论n a ch模型在解决这些问题上效果最好，二种模刑在价格问归和预测值上都存在一阶滞后问题。
( 2 )在对“周内效应”的检验方法进行分析时，考虑到实际证券数据由于具有异方差性，使得利用ols进行回归将导致回归效果和检验的势降低，我们对于具有一阶自回归误差的线性回归模型，仔细讨论了该模型的识别、估计和对相应参数假设检验的方法。
由于戈德菲尔德-匡特检验方法只适用于一个自变量，因此，本文对g - q检验进行了推广，说明在多变量的情况下，可以利用主成分对样本数据进行排序，并强调使用戈德菲尔德-匡特检验的前提：低样本组各观察值的扰动项必须具有同方差性；高样本组各观察值的扰动项也必须具有同方差性，否则，检验的结果可能是错误的。