সঠিক মধ্যে পার্থক্য কি

পিআরএফ এবং এসআরএফের মধ্যে ঠিক পার্থক্য সম্পর্কে আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি।

আমি জানি যে এটি অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলির সাথে সম্পর্কযুক্ত যা রিগ্রেশনকে প্রভাবিত করে যা এর জন্য গণনা করা হয় না, তবে মডেলগুলির মধ্যে পার্থক্য কী?

_{PRF: পপুলেশন রিগ্রেশন ফাংশন

এসআরএফ: নমুনা রিগ্রেশন ফাংশন।}

econometrics

— ttylalexa
সূত্র

তোমার টুপি কি? আনুমানিক ত্রুটি শব্দটি?

— লুচোনাচো

ইউ টুপি ত্রুটি শব্দ

— ttylalexa

পপুলেশন রিগ্রেশন ফাংশন (পিআরএফ) হ'ল জনসংখ্যার population শর্তসাপেক্ষে শর্তসাপেক্ষ প্রত্যাশার মধ্যে সম্পর্ক , একই সাথে , যা এলোমেলো ভেরিয়েবল (যথাযথ হতে, এলোমেলো ভেরিয়েবলের একটি ম্যাট্রিক্স) ) নির্দিষ্ট নির্দিষ্ট মান সহ, বলে , , যা PRF। রৈখিক রিগ্রেশনের জন্য, । $Y_{i}$ $X_{i}$ $X_{i}$ $x$ $E(Y_{i}|X_{i}=x)= f(X_{i})$ $f(X_{i})=\beta_{0}+\beta_{1}X_{i}$

কোনো সুনির্দিষ্ট মানের জন্য জনসংখ্যা, সেখানে একাধিক সংশ্লিষ্ট হতে পারে । (একইভাবে, কল করুন যখন আমাদের কাছে একটি নমুনা ডেটাসেট থাকে এবং আমরা বাছাই করি, আমরা একাধিক সংশ্লিষ্ট খুঁজে পেতে পারি )। সুতরাং, উপরে যে সম্পর্কটি আমরা পেয়েছি তা ব্যবহার করে, আমাদের রয়েছে: (দ্রষ্টব্য: এটি , জনসংখ্যার বিচ্যুতি condition এর শর্তসাপেক্ষ প্রত্যাশা মান থেকে, , যা একটি নির্দিষ্ট নমুনার থেকে অনুমানিত মান value অন্য কথায়, পিআরএফ নিখুঁত বা আদর্শ পরিস্থিতি ক্যাপচার করে যেখানে যদি হয় তবে আমরা পাই । তবে উভয়ই মনে রাখবেন $X_{i}=x$ $Y_{i}$ $X$ $Y$ $Y_{i}=E(Y_{i}|X_{i}=x)+\mu_{i}$ $\mu$ $Y_{i}$ $\widehat{\mu }$ $X=x$ $Y=y$ $Y_{i}$ এবং এলোমেলো পরিবর্তনগুলি যা নিখুঁত পরিস্থিতি থেকে বিচ্যুত হতে পারে। প্রদত্ত , মডেল একটি ত্রুটি শব্দটি ব্যবহার অন্যান্য র্যান্ডম ছাড়া অন্য কারণের দ্বারা সৃষ্ট বিচ্যুতি ক্যাপচার । $X_{i}$ $X_{i}=x$ $\mu_{i}$ $X_{i}$

অন্যদিকে স্যাম্পল রিগ্রেশন ফাংশন (এসআরএফ) মধ্যে সম্পর্ক, যা হিসাবে চিহ্নিত করা হয় , যার অর্থ এটি এসআরএফ দ্বারা গণনা করা হয়,, , এবং । (দ্রষ্টব্য যে এবং এখানে জনসংখ্যার চেয়ে নমুনার থেকে প্রকৃত মান, যদিও আমরা সাধারণত একই বর্ণটি ব্যবহার করি)। এবং এর অর্থ তারা গণনা বা নমুনা থেকে অনুমান করা হয়, বরং জনসংখ্যা মধ্যে প্রকৃত সম্পর্ক চেয়ে এবং । এছাড়াও, $Y_{i}$ $\widehat{Y_{i}}$ $\widehat f(X_{i})=\widehat\beta_{0}+\widehat\beta_{1}X_{i}$ $X_{i}$ $X_{i}$ $Y_{i}$ $\widehat\beta_{0}$ $\widehat\beta_{1}$ $Y_{i}$ $X_{i}$ $\widehat f(X_{i})$ , জনসংখ্যার সত্যিকারের পরামিতি / সম্পর্কের "অনুমান" করার জন্য, sample এবং নমুনার উপর ভিত্তি করে অনুমিত পরামিতি / সম্পর্ক। আনুমানিক ত্রুটি মেয়াদ , নমুনা মধ্যে পার্থক্য এবং মান গণনা করা , মডেল আমাদের নির্দিষ্ট করা ব্যবহার করে এবং জনসংখ্যার মূল্নির্ধারক হয় । $\widehat\beta_{0}$ $\widehat\beta_{1}$ $\widehat{\mu}$ $Y_{i}$ $\widehat{Y_{i}}$ ${\mu}$

— RickXMan
সূত্র