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Cobb-Douglas生产函数经典参数估计模型的修正
被引量：
8
1
作者
王玉杰
张大克
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第11期1575-1577,共3页
根据LS估计理论,对Cobb-Douglas生产函数经典参数估计模型存在的问题进行了分析.通过变量变换对该模型中随机误差的方差进行了修正,建立了一个新的参数估计模型.新模型满足Gauss-Markov假定,具有LS估计的优良性质.实例分析表明,新模型...
根据LS估计理论,对Cobb-Douglas生产函数经典参数估计模型存在的问题进行了分析.通过变量变换对该模型中随机误差的方差进行了修正,建立了一个新的参数估计模型.新模型满足Gauss-Markov假定,具有LS估计的优良性质.实例分析表明,新模型的参数估计精确度明显高于经典模型.
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关键词
Cobb-Doudas生产函数
经典参数估计
模型
估计精度
模型的修正
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职称材料
内隐记忆中意识与无意识加工的相互感染问题
2
作者
高定国
杨治良
秦启庚
《华东师范大学学报（教育科学版）》
CSSCI
北大核心
1996年第4期69-73,88,共6页
1 引言 内隐记忆(implicit memory)是指自己不能意识到的但又能自动地对任务产生影响的记忆,而与之相对的外显记忆(explicit memory)则是指对过去经验的有意识的反映。 内隐记忆研究中意识与无意识加工的分离主要是通过指导语(在外显测...
1 引言 内隐记忆(implicit memory)是指自己不能意识到的但又能自动地对任务产生影响的记忆,而与之相对的外显记忆(explicit memory)则是指对过去经验的有意识的反映。 内隐记忆研究中意识与无意识加工的分离主要是通过指导语(在外显测验中要求被试回忆过去的事件;而在内隐测验时只简单地要求被试尽可能地完成某项任务而不需有意识地回忆过去的经验)来控制的。有人认为这不足以完全区分这两种加工过程,在加工中存在意识与无意识提取的相互感染等诸多问题。例如。
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关键词
内隐记忆
意识与无意识
无意识加工
外显记忆
反应偏向
实验性分离
加工分离说
的修正
模型
记忆损伤
意识性
任务分离
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职称材料
题名
Cobb-Douglas生产函数经典参数估计模型的修正
被引量：
8
1
作者
王玉杰
张大克
机构
天津科技大学理学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第11期1575-1577,共3页
文摘
根据LS估计理论,对Cobb-Douglas生产函数经典参数估计模型存在的问题进行了分析.通过变量变换对该模型中随机误差的方差进行了修正,建立了一个新的参数估计模型.新模型满足Gauss-Markov假定,具有LS估计的优良性质.实例分析表明,新模型的参数估计精确度明显高于经典模型.
关键词
Cobb-Doudas生产函数
经典参数估计
模型
估计精度
模型的修正
Keywords
Least squares approximations
Parameter estimation
Probability distributions
Random errors
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
内隐记忆中意识与无意识加工的相互感染问题
2
作者
高定国
杨治良
秦启庚
机构
华东师范大学心理学系
上海闸北区教育学院
出处
《华东师范大学学报（教育科学版）》
CSSCI
北大核心
1996年第4期69-73,88,共6页
基金
国家自然科学基金
文摘
1 引言 内隐记忆(implicit memory)是指自己不能意识到的但又能自动地对任务产生影响的记忆,而与之相对的外显记忆(explicit memory)则是指对过去经验的有意识的反映。 内隐记忆研究中意识与无意识加工的分离主要是通过指导语(在外显测验中要求被试回忆过去的事件;而在内隐测验时只简单地要求被试尽可能地完成某项任务而不需有意识地回忆过去的经验)来控制的。有人认为这不足以完全区分这两种加工过程,在加工中存在意识与无意识提取的相互感染等诸多问题。例如。
关键词
内隐记忆
意识与无意识
无意识加工
外显记忆
反应偏向
实验性分离
加工分离说
的修正
模型
记忆损伤
意识性
任务分离
分类号
B842 [哲学宗教—基础心理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Cobb-Douglas生产函数经典参数估计模型的修正
王玉杰
张大克
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
8
在线阅读
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职称材料
2
内隐记忆中意识与无意识加工的相互感染问题
高定国
杨治良
秦启庚
《华东师范大学学报（教育科学版）》
CSSCI
北大核心
1996
0
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职称材料
已选择
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导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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