Какие параметры можно подобрать для функции (IMG:http://s44.radikal.ru/i104/0812/f9/6a941d4cce84.png), чтобы эта функция описывала бы кривую на картинке. Это скорее логарифмическая функция, чем экспонента.

(IMG:http://i044.radikal.ru/0812/56/32c5dcea2a08.jpg)

Эта картинка взята из учебника по эконометрике, никак не доходит, как такое получилось. (IMG:style_emoticons/default/blink.gif)
Ведь экспонента должна быть вогнута, а тут явно выпуклось кривой на лицо.
Буду признателен любому пояснению.

Ага, просмотров было 20, а ответов ни одного. (IMG:style_emoticons/default/smile.gif)
Не пойму как, но в учебниках именно такую "картинку" приводят.
Кстати, у Р.П. в меточке тоже такая-же "картинка". Будем считать, что "картинка" верна по "умолчанию", а потом постараюсь разобраться что к чему. (IMG:style_emoticons/default/smile.gif)

Экономисты этого могут не знать.

Это точно! (IMG:style_emoticons/default/smile.gif)
Сам недавно начал исследование (по стечению обстоятельств) производственной кривой, соответствующей производству двух товаров с общими ресурсами (один хозяин) в модели Кобба-Дугласа. В одной диссертации видел подобную кривую, но ее аналитический вид найден не был - только геометрическое описание. Когда я нашел аналитический вид задания этой кривой, то увидел, что в данной модели она может иметь выпуклость токмо вверх(т.е. издержки замещения только растут при определенных условиях). Хотя в дисере рисунки были как с выпуклостью вверх, так и вниз.

Я не знаю точно, о чем был вопрос - как расчитывать параметры или конкретно какими они могут быть? но т.к. принимаются любые пояснения, на всякий случай напишу... Хотя. думаю, Вы это и сами знаете...

Такие модели в самом простом варианте рассчитываются в эконометрике методом логарифмирования и замены переменных (так называемая линеаризация модели).
lgY=lga+x*lgb.
затем делается замена переменных
lgY=y`; lga=a`; lgb=b`
получаем линейную регрессионную модель y`=a`+x*b`, которую рассчитать достаточно просто.
Итак, каким-либо методом расчета линейной двумерной модели (обычно методом наименьших квадратов) рассчитывают коэффициенты - a` и b`.
После этого путем потенцирования (a=10^a`; b=10^b`) опять приходят к искомым параметрам a и b и получают численно нужную модель.. А значения параметров зависят от значений переменных...

Здравствуйте, можно вопрос?!
В чём заключается смысл расчёта доверительных интервалов для параметров парной регрессии а и b?
В том, что с вероятностью Р (её задаёт исследователь) мы можем быть уверены в правильно этих коэффициентов, но за пределами этого интервала ничего сказать уверенно нельзя, что именно такие должны быть коэффициенты?!
Спасибо.

Поскольку вероятностные модели представляют лишь оценки коэффициентов регрессии, то важно проверить, насколько представительными являются эти оценки относительно истинных значений коэффициентов. С помощью доверительных интервалов определяется вероятность того, что действительные значения коэффициентов попадают в установленный промежуток.

Спасибо. (IMG:style_emoticons/default/smile.gif)

Пожалуйста. Вот уж вам я с радостью готов помочь.

Руководитель проекта спасибо, приятно ведь, когда тебе могут помочь. (IMG:style_emoticons/default/smile.gif)

З.Ы. Добил наконец контрольную по эконометрике, башка опухла. (IMG:style_emoticons/default/biggrin.gif)

(IMG:style_emoticons/default/thumbsup.gif) Это точно.

Вы ее не «добили», как большинство студентов, а просто сделали. При этом ПОНЯВ что, как и для чего делали. К сожалению теперь это большая редкость...