रेखीय प्रायिकता प्रतिमान (LPM) की सीमाएँ क्या हैं? बताइये कि प्रोबिट प्रतिमान द्वारा इन सीमाओं का कैसे ध्यान रखा जाता है?
### रेखीय प्रायिकता प्रतिमान (LPM) की सीमाएँ
रेखीय प्रायिकता प्रतिमान (LPM) एक साधारण और प्रभावी तरीका है जिसका उपयोग बाइनरी (दो विकल्पों वाले) निर्भर चर की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। हालांकि, इसके कई महत्वपूर्ण सीमाएँ हैं:
1. प्रायिकता का सीमित क्षेत्र: LPM में, प्रायिकता के मान -∞ से +∞ के बीच में होते हैं, जबकि वास्तविक प्रायिकता 0 से 1 के बीच होनी चाहिए। इस प्रकार, LPM के द्वारा उत्पन्न प्रायिकता के मान 0 और 1 के बाहर हो सकते हैं, जिससे यह अर्थहीन हो जाते हैं।
2. असंगतता: यदि LPM में डाटा का प्रयोग किया जाए, तो कुछ मामलों में प्रायिकता का मान एक से अधिक हो सकता है या नकारात्मक भी हो सकता है। इसका परिणाम यह होता है कि मॉडल की _________ ______ ___ _______ ____ ___ _______.
_____ _________ ___ _______ ___ _______ ___ _________ __________ _________.
______ _________ ______ _____ _________ _______ _______ ____ _________ ____ ____.
_______ __________ ________ _____ _____ ____ ___ _____ ________ _____ _____ _________.
______ _______ __________ ____ ___ __________ ________ __________ _____.
_______ __________ _______ ______ ___ ______ ____ _________ ________.
_______ ______ ___ ______ _____.
________ __________ _________ _______ ____ ___ _________ ___.
__________ ________ _________ _______ ___ _____ _______ ____ ______ _____ __________.
_____ ______ ______ _______ ___.
_____ _______ _____ ____ _______ _______ ____ ____ __________ _____.
___ _________ _______ ____ ____ ___.
______ _____ ______ _______ ____ _______ __________ ___ ____ ______ ____ _____.
___ _____ ___ __________ __________ ___ _______ ___ __________ _______ __________.
________ ________ ______ _________ ___ _______ ______ _________ __________.
_______ _____ ______ ____ __________.
__________ ______ ________ _________ _______ __________ _____ ______ _________ ____.
_________ ___ __________ __________ ________ __________ ______.
______ ____ ___ ______ __________.
____ ____ _________ ___ _____ _______ ____ ___ _______.
________ __________ __________ __________ __________ __________ __________.
__________ ____ _____ _____ ____ ________ ___ _______ ___ ___ ______.
_____ ______ _________ _________ ______ _____.
____ ____ ________ _____ ____ ________ _________ _________ ________.
_____ ________ ______ ____ ____ ______ _____.
________ ___ ________ _______ ______ ___ _____ _________ _____ ______ ____ ______.
__________ ____ ___ ______ __________ ________ _______ __________ __________.
_________ _________ __________ _________ ____ _________ ____ ______ __________ ______ __________ ___.
____ ______ _______ ______ _____ ________ ___ _________ ______ ______.
_______ ________ _________ ________ ___ _____ ____ _____ _________ ___ ______.
________ ___ _______ ________ __________ ____ _______ ___ _____ _____ _____.
__________ ____ _______ _____ ____ ______ _________ ______ ____ _________.
__________ _________ __________ _____ _________ ________ ___.
________ ___ _____ _________ ____ _____ ___ ________ _______ ________ ________ _______.
___ __________ _________ _____ ________ _________ _____ _______ _____.
____ _______ ___ _______ _______ ___ _________ ________.
________ _______ ____ ___ _______ ________ _________ _____.
________ ______ _____ _________ _______ _____ _________ _____ __________ __________.
___ ________ ____ ________ _________ ________ ______ ______ __________ ___.
___ ______ ___ ______ ____ __________ __________ _____.
_____ ________ __________ ________ ____ _______ _______ ________ _______.
_____ _______ ________ ___ ______ ____ ___ ____ _______ _____.
___ ______ ________ _____ _________ _________.
_____ _____ _____ ________ _________ _______.
___ ______ _____ __________ ______ _________ ______ _____ _________ ___ ________ __________.
________ ________ ______ ____ __________ ____ _____.
___ ____ __________ ________ ________.
________ _____ ____ _____ ______ ________ _______ _________ ______.
________ ______ __________ ___ _____.
__________ ___ ________ ____ ________ __________ ___ ____.
__________ __________ ______ ____ _________.
_____ _____ ______ _________ ________ ________ ________ ______ ___.
_____ ______ ________ ________ _____ _____ ________ _____ _________ _________.
______ ____ _______ _______ ___.
___ __________ __________ _______ _______ _____ ________ _______ ______ ________ _____.
_________ ___ ____ ____ ____.
_________ __________ _____ _________ ________ _______.
__________ ____ _________ _____ ________ __________ ________ _______ ____ __________.
__________ ___ ____ ______ _____ ________ _______ ______.
_____ ________ __________ _____ _______ __________.
_____ ______.
Get Full Answer on WhatsApp
प्रतीपगमन समीकरण Yt=a+BXt+Ut पर विचार कीजिए, जहाँ ७; एक प्रसंभाव्य त्रुटि पद है।
अ) बताइये कि a औरBके आकलक कैसे प्राप्त किए जा सकते हैं?
ब) त्रुटि पद के लिए आप क्या मान्यताएं बनाएंगे?
स) आकलक कौन से बीजीय गुणधर्मों को पूरा करते हैं?
What is meant by a dynamic model? Explain how the following model can be estimated?
where [y] < 1 and Ut = p ut-1 + Vt. In the above model ve is distributed independently and normally with mean zero and variance a2 and |p| < 1.
प्रतिगमन प्रतिमान का अनुमान लगाते समय आपने पाया कि व्याख्यात्मक चर को निश्चित त्रुटि के साथ मापा गया है। प्रतिमान निर्दिष्ट कीजिए। प्राचलों पर इसके क्या परिणाम हैं?
रेखीय प्रायिकता प्रतिमान (LPM) की सीमाएँ क्या हैं? बताइये कि प्रोबिट प्रतिमान द्वारा इन सीमाओं का कैसे ध्यान रखा जाता है?
What are the limitations of the linear probability model (LPM)? Explain how these limitations are taken care of by the probit model.
Consider the regression equation Yi = a + BXi + ui , where u, is a stochastic error term.
(a) Explain how estimators of a and ẞ can be obtained.
(b) What assumptions regarding the error term will you make?
(c) What algebraic properties do the estimators fulfill?
निम्नलिखित पर संक्षिप्त टिप्पणियाँ लिखिए:
अ) आभासी चर जाल
ब) सामान्यीकृत न्यूनतम वर्ग प्रतिमान