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摘要:
对粮食产量的研究一般采用传统的线性模型,假设方程误差项相互独立,采用最小二乘法进行参数估计。为提高模型的估计精度,引入似乎不相关模型,以1990~2009年稻谷、小麦、玉米的产量、种植面积和有效灌溉面积数据分别建立最小二乘模型和似乎不相关模型。结果显示似乎不相关模型的参数方差一致小于最小二乘模型,用两种模型分别对2010~2015年的三种粮食产量进行预测,似乎不相关模型预测的平均误差更小。说明三种粮食的产量之间存在一定的相关性,似乎不相关模型较传统的最小二乘模型效果更好。
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文献信息
篇名 似乎不相关模型在粮食产量研究中的应用
来源期刊 应用数学进展 学科 经济
关键词 似乎不相关 最小二乘法 粮食产量 参数估计
年,卷(期) yysxjz_2017,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 481-486
页数 6页 分类号 F3
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研究主题发展历程
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似乎不相关
最小二乘法
粮食产量
参数估计
研究起点
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期刊影响力
应用数学进展
月刊
2324-7991
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