Ponieważ wszystkie wartości modułu są większe lub równe
Kwadrat po obu stronach, który pozbywa się funkcji modułu,
W związku z tym rozwiązanie jest prawdziwe.
Wszystkie wartości bezwzględne muszą być równe lub większe niż
Dlaczego więc nie działa zwykła metoda?
To dlatego, że zwykle to robimy:
Kwadrat po obu stronach, który pozbywa się funkcji modułu,
Wynika to z tego, że do kwadratu liczby ujemnej dodaliśmy wartość dodatnią, gdzie w rzeczywistości jest to niemożliwe, ponieważ wszystkie wartości bezwzględne są dodatnie. Stąd równanie to automatycznie implikuje
Funkcja f jest taka, że f (x) = a ^ 2x ^ 2-ax + 3b dla x <1 / (2a) Gdzie aib są stałe dla przypadku, gdy a = 1 i b = -1 Znajdź f ^ - 1 (cf i znajdź swoją domenę Znam domenę f ^ -1 (x) = zakres f (x) i wynosi -13/4, ale nie znam kierunku znakowania nierówności?
Zobacz poniżej. a ^ 2x ^ 2-ax + 3b x ^ 2-x-3 Zakres: Umieść w formie y = a (xh) ^ 2 + kh = -b / (2a) k = f (h) h = 1/2 f (h) = f (1/2) = (1/2) ^ 2- (1/2) -3 = -13 / 4 Minimalna wartość -13/4 Występuje przy x = 1/2 Zakres So jest (- 13/4, oo) f ^ (- 1) (x) x = y ^ 2-y-3 y ^ 2-y- (3-x) = 0 Używając wzoru kwadratowego: y = (- (- 1) + -sqrt ((- 1) ^ 2-4 (1) (- 3-x))) / 2 y = (1 + -sqrt (4x + 13)) / 2 f ^ (- 1) (x) = ( 1 + sqrt (4x + 13)) / 2 f ^ (- 1) (x) = (1-sqrt (4x + 13)) / 2 Przy odrobinie myślenia widzimy, że dla domeny, w której mamy wymagane jest odwrotne : f ^ (- 1) (x) = (1-sqrt (4x + 13)) / 2 Z domeną: (-13 / 4
Co zawsze działa, ale nigdy nie chodzi, często mruczy, nigdy nie mówi, ma łóżko, ale nigdy nie śpi, ma usta, ale nigdy nie je?
Rzeka To tradycyjna zagadka.
Dlaczego zwykła metoda najmniejszych kwadratów jest stosowana w regresji liniowej?
Jeśli założenia Gaussa-Markofa pozostają, to OLS zapewnia najniższy błąd standardowy dowolnego estymatora liniowego, więc najlepszy liniowy estymator nieobciążony Biorąc pod uwagę te założenia, współczynniki współczynnika są liniowe, oznacza to po prostu, że beta_0 i beta_1 są liniowe, ale zmienna x nie ma być liniowym może być x ^ 2 Dane zostały pobrane z losowej próbki Nie ma doskonałej wielokoliniowości, więc dwie zmienne nie są idealnie skorelowane. E (u / x_j) = 0 średnie założenie warunkowe wynosi zero, co oznacza, że zmienne x_j nie dostarczają informacji o średniej nieobserwowanych zmiennych. Warian