सीमित निर्भर चर: Difference between revisions

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एक सीमित आश्रित चर एक चर है जिसकी सीमा होती है
सीमित आश्रित चर एक चर है जिसके संभावित मूल्यों की सीमा "कुछ महत्वपूर्ण विधियों से प्रतिबंधित है।"<ref name="wooldridge">{{cite book| author=Wooldridge, J.M. | year=2002 | title=क्रॉस सेक्शन और पैनल डेटा के अर्थमितीय विश्लेषण| url=https://archive.org/details/econometricanaly0000wool | url-access=registration | publisher= MIT Press, Cambridge| isbn=0-262-23219-7| oclc=47521388 |page=[https://archive.org/details/econometricanaly0000wool/page/451 451]}}
संभावित मान कुछ महत्वपूर्ण तरीके से प्रतिबंधित हैं।<ref name="wooldridge">{{cite book| author=Wooldridge, J.M. | year=2002 | title=क्रॉस सेक्शन और पैनल डेटा के अर्थमितीय विश्लेषण| url=https://archive.org/details/econometricanaly0000wool | url-access=registration | publisher= MIT Press, Cambridge| isbn=0-262-23219-7| oclc=47521388 |page=[https://archive.org/details/econometricanaly0000wool/page/451 451]}}
</ref> इस प्रतिबंध को ध्यान में रखें उदाहरण के लिए, यह तब उत्पन्न हो सकता है। जब ब्याज का [[निर्भर चर]] शून्य सीमित और एक के बीच होने के लिए बाध्य होता है,जैसा कि संभावना के स्थितियों में होता है। या सकारात्मक होने के लिए बाध्य होता है, जैसे कि मजदूरी या काम किए गए घंटों के स्थितियों में।
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सीमित [[निर्भर चर]] के बीच संबंध का अनुमान
ब्याज और अन्य चरों के लिए ऐसे तरीकों की आवश्यकता होती है जो इसे लेते हैं
खाते में प्रतिबंध। उदाहरण के लिए, यह तब उत्पन्न हो सकता है जब चर
ब्याज का शून्य और एक के बीच झूठ बोलने के लिए विवश है, जैसा कि
संभाव्यता का मामला, या सकारात्मक होने के लिए बाध्य है,
जैसा कि मजदूरी या काम के घंटों के मामले में होता है।


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सीमित निर्भर चर मॉडल में सम्मिलित हैं:<ref name="maddala">{{cite book| author=Maddala, G.S. | year=1983 | title=अर्थमिति में सीमित-निर्भर और गुणात्मक चर| publisher= Cambridge University Press, Cambridge, UK| isbn=0-521-33825-5| oclc=25207809}}</ref>
* [[सेंसर प्रतिगमन मॉडल]], जहां डेटा सेट में कुछ व्यक्तियों के लिए, कुछ डेटा गायब हैं लेकिन अन्य डेटा मौजूद हैं;
* [[सेंसर प्रतिगमन मॉडल]], जहां डेटा सेट में कुछ व्यक्तियों के लिए, कुछ डेटा गायब हैं लेकिन अन्य डेटा उपस्थित हैं;
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* असतत परिणाम, जैसे कि द्विआधारी निर्णय या गुणात्मक डेटा कुछ श्रेणियों तक सीमित है।अलग-अलग विकल्प वाले मॉडल में या तो अव्यवस्थित या क्रमबद्ध विकल्प हो सकते हैं; आदेशित विकल्प गिनती डेटा या आदेशित रेटिंग प्रतिक्रियाओं (जैसे कि [[ लाइकेर्ट स्केल |लाइकेर्ट स्केल]]) का रूप ले सकते हैं।<ref name="stockwatson">{{cite book| last1=Stock | first1=James H. | last2=Watson | first2=Mark W. | year=2003 | title=अर्थमिति का परिचय| publisher= Addison-Wesley, Boston| isbn=0-201-71595-3 | oclc=248704396 |pages=328–9}}</ref>




== यह भी देखें ==
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सीमित आश्रित चर एक चर है जिसके संभावित मूल्यों की सीमा "कुछ महत्वपूर्ण विधियों से प्रतिबंधित है।"[1] इस प्रतिबंध को ध्यान में रखें उदाहरण के लिए, यह तब उत्पन्न हो सकता है। जब ब्याज का निर्भर चर शून्य सीमित और एक के बीच होने के लिए बाध्य होता है,जैसा कि संभावना के स्थितियों में होता है। या सकारात्मक होने के लिए बाध्य होता है, जैसे कि मजदूरी या काम किए गए घंटों के स्थितियों में।

सीमित निर्भर चर मॉडल में सम्मिलित हैं:[2]

  • सेंसर प्रतिगमन मॉडल, जहां डेटा सेट में कुछ व्यक्तियों के लिए, कुछ डेटा गायब हैं लेकिन अन्य डेटा उपस्थित हैं;
  • ट्रंकेशन, जहां कुछ व्यक्तियों को व्यवस्थित रूप से अवलोकन से बाहर रखा गया है (इस घटना को ध्यान में रखने में विफलता के परिणामस्वरूप चयन पूर्वाग्रह हो सकता है);
  • असतत परिणाम, जैसे कि द्विआधारी निर्णय या गुणात्मक डेटा कुछ श्रेणियों तक सीमित है।अलग-अलग विकल्प वाले मॉडल में या तो अव्यवस्थित या क्रमबद्ध विकल्प हो सकते हैं; आदेशित विकल्प गिनती डेटा या आदेशित रेटिंग प्रतिक्रियाओं (जैसे कि लाइकेर्ट स्केल) का रूप ले सकते हैं।[3]


यह भी देखें

यह भी देखें

  • सेंसर प्रतिगमन मॉडल
  • चयन पूर्वाग्रह
  • छोटा प्रतिगमन मॉडल

संदर्भ

  1. Wooldridge, J.M. (2002). क्रॉस सेक्शन और पैनल डेटा के अर्थमितीय विश्लेषण. MIT Press, Cambridge. p. 451. ISBN 0-262-23219-7. OCLC 47521388.
  2. Maddala, G.S. (1983). अर्थमिति में सीमित-निर्भर और गुणात्मक चर. Cambridge University Press, Cambridge, UK. ISBN 0-521-33825-5. OCLC 25207809.
  3. Stock, James H.; Watson, Mark W. (2003). अर्थमिति का परिचय. Addison-Wesley, Boston. pp. 328–9. ISBN 0-201-71595-3. OCLC 248704396.