ihs算法求logit 价格反映函数

IHS算法（Iteratively Reweighted Least Squares algorithm）是一种常用的估计方法，用于求解广义线性模型中的最大似然估计。

在回答“IHS算法求logit价格反映函数”这个问题时，首先需要明确“价格反映函数”的含义。在经济学中，价格反映函数可以描述商品价格与其它相关因素之间的关系，例如需求、供给、成本等。而logit价格反映函数则是一种常用的经济学模型，用于分析市场中消费者购买决策的可能性。

IHS算法可以用来估计logit价格反映函数中的参数。在此过程中，首先假设logit价格反映函数中的相关变量与价格对数之间存在线性关系。然后，根据已知的价格数据和相关变量数据，使用最大似然估计方法来估计模型中的参数，以使得模型的拟合度最大化。

IHS算法通过迭代加权最小二乘估计的方式来优化参数的估计。在每次迭代中，通过计算残差权重，对误差进行加权，然后再次使用加权的最小二乘法来估计参数。重复进行这个过程，直到参数的估计值收敛为止。

需要注意的是，IHS算法通常用于非线性的广义线性模型，例如logistic回归模型。在logit价格反映函数中，价格对数与相关变量之间是一个非线性的关系，因此可以利用IHS算法来估计参数。

总之，IHS算法是一种常用的估计方法，可用于求解非线性模型中的最大似然估计。其可以应用于logit价格反映函数的参数估计，帮助分析市场中消费者购买决策的可能性。