• Bài giảng Tích phân của hàm số một biếnBài giảng Tích phân của hàm số một biến

    § Tích phân thức hữu tỉ § Tích phân hàm lượng giác § Tích phân một số dạng hàm có chứa căn thức

    ppt28 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 28/06/2013 | Lượt xem: 2225 | Lượt tải: 0

  • Bài giảng Giới hạn và liên tục của hàm số một biến sốBài giảng Giới hạn và liên tục của hàm số một biến số

    3.2 Hàm hợp, hàm ngược: Hàm hợp: cho hai hàm f(x) xác định D, u(x) xác định trên E sao cho f(D) E Hàm hợp của hai hàm f và u là hàm ký hiệu u.f với (u.f)(x) = u(f(x)) Hàm ngược: + I là hàm đồng nhất trên D nếu I(x)=x, xD + Nếu tồn tại hàm g thỏa g.f=I, f.g=I thì g được gọi là hàm ngược của hàm f, ký hiệu:f-1

    ppt30 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 28/06/2013 | Lượt xem: 9033 | Lượt tải: 2

  • Bài giảng Phương trình vi phânBài giảng Phương trình vi phân

    (Bản scan) Một số dạng phương trình vi phân đưa về biến số phân li a) Phương trình đẳng cấp + Hàm M (x,y) được gọi là hàm thuần nhất bậc r nếu M (tx, ty) =tr M(x,y), với mọi t>0. + Phương trình vi phân dạng: P(x,y)x+Q(x,y)dy =0 Với P(x,y), Q(x,y) là các hàm thuần nhất cùng bậc, được gọi là phương trình đẳng cấp.

    ppt21 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 28/06/2013 | Lượt xem: 2432 | Lượt tải: 1

  • Bài giảng Đạo hàm và vi phân hàm số một biến sốBài giảng Đạo hàm và vi phân hàm số một biến số

    Cho hàm số y=f(x) xác định trên khoảng (a,b) chứa x. Định nghĩa: Hàm số y=f(x) được gọi là khả vi tại điểm x (a,b) nếu tồn tại số A sao cho: y= f(x+ x)-f(x)=A.x +0(x) Biểu thức A.x được gọi là vi phân cấp 1 của hàm f(x) tại điểm x. Ký hiệu dy dy = A. dx

    ppt23 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 28/06/2013 | Lượt xem: 6389 | Lượt tải: 2

  • Bài giảng Chọn mô hình và kiểm định việc chọn mô hình: Các thuộc tính của một mô hình tốtBài giảng Chọn mô hình và kiểm định việc chọn mô hình: Các thuộc tính của một mô hình tốt

    Phát hiện sự có mặt của biến không cần thiết Giả sử mô hình hồI qui : Yi = 1+ 2X2i+ 3X3i+ 4X4i+ 5X5i + Ui - Nếu lý thuyết cho rằng tất cả biến độc lập trên đều quyết định Y thì phải giữ chúng trong mô hình dù hệ số của chúng không có ý nghĩa thống kê.

    ppt11 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 28/06/2013 | Lượt xem: 2616 | Lượt tải: 0

  • Bài giảng Tự tương quanBài giảng Tự tương quan

    1. Các ước lượng OLS vẫn là các ước lượng tuyến tính, không chệch nhưng không còn hiệu quả nữa. 2. Ước lượng của các phương sai bị chệch (thường thấp hơn giá trị thực) nên các kiểm định t và F không còn hiệu lực nữa. 3. Thường R2 được ước lượng quá cao so vớI giá trị thực. 4. Sai số chuẩn của các giá trị dự báo không còn tin cậy nữa.

    ppt15 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 28/06/2013 | Lượt xem: 2766 | Lượt tải: 0

  • Bài giảng Phương sai thay đổi: Bản chất và nguyên nhân phương sai thay đổiBài giảng Phương sai thay đổi: Bản chất và nguyên nhân phương sai thay đổi

    Do đó, nếu dùng p2 OLS cho (2), ta sẽ thu được là ước lượng tuyến tính, không chệch, có phương sai bé nhất của 2 (Theo định lý Gauss-Markov). Vì vậy phương sai của không còn bé nhất nữa nên không còn là ước lượng hiệu quả nữa.

    ppt12 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 28/06/2013 | Lượt xem: 2435 | Lượt tải: 0

  • Bài giảng chương 5: Hồi qui với biến giảBài giảng chương 5: Hồi qui với biến giả

    Chú ý : Một biến định tính có m mức độ (m phạm trù) thì cần sử dụng (m-1) biến giả đại diện cho nó. Phạm trù được gán giá trị 0 được xem là phạm trù cơ sở (việc so sánh được tiến hành với phạm trù này).

    ppt22 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 28/06/2013 | Lượt xem: 3184 | Lượt tải: 1

  • Bài giảng môn kinh tế lượng chương 4: Mô hình hồi qui bộiBài giảng môn kinh tế lượng chương 4: Mô hình hồi qui bội

    So sánh hai giá trị R2 : Nguyên tắc so sánh : - Cùng cỡ mẫu n . - Cùng các biến độc lập. - Biến phụ thuộc phải ở dạng giống nhau. Biến độc lập có thể ở bất cứ dạng nào. Ví dụ :

    ppt25 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 28/06/2013 | Lượt xem: 4673 | Lượt tải: 1

  • Bài giảng Mở rộng mô hình hồi quy hai biếnBài giảng Mở rộng mô hình hồi quy hai biến

    Mô hình : Yt = 1 + 2 t Yt : biến có số liệu theo thời gian t : biến thời gian hay biến xu hướng. Ví dụ : Với số liệu GDP (đv : tỷ USD) từ 1972-1991, dùng mô hình xu hướng, ta có : GDP = 2933.054 + 97,6806 t

    ppt9 trang | Chia sẻ: haohao89 | Ngày: 28/06/2013 | Lượt xem: 2618 | Lượt tải: 1