Pochodne — intuicja i obliczenia
Czym jest pochodna, jak ją liczyć i po co jest potrzebna w ekonometrii
Intuicja i definicja pochodnej
Wyobraź sobie, że jedziesz samochodem. Twoja pozycja to funkcja czasu. Pochodna pozycji to prędkość — jak szybko zmienia się twoja pozycja w danej chwili.
Pochodna mierzy tempo zmiany funkcji w danym punkcie.
Formalnie: jeśli $f(x)$ to funkcja, to jej pochodna w punkcie $x_0$ to:
$$f'(x_0) = \lim_{h \to 0} \frac{f(x_0 + h) - f(x_0)}{h}$$To jest po prostu nachylenie stycznej do wykresu w punkcie $(x_0, f(x_0))$.
Podstawowe reguły różniczkowania
Nie musisz liczyć granicy za każdym razem — mamy gotowe wzory.
Potęga
$$\frac{d}{dx} x^n = n \cdot x^{n-1}$$Przykłady:
- $\frac{d}{dx} x^3 = 3x^2$
- $\frac{d}{dx} x^{10} = 10x^9$
- $\frac{d}{dx} \sqrt{x} = \frac{d}{dx} x^{1/2} = \frac{1}{2}x^{-1/2} = \frac{1}{2\sqrt{x}}$
Stała
$$\frac{d}{dx} c = 0$$Stała nie zmienia się — jej pochodna to zero.
Suma i różnica
$$\frac{d}{dx}[f(x) + g(x)] = f'(x) + g'(x)$$Różniczkujemy składniki osobno.
Iloczyn (reguła Leibniza)
$$\frac{d}{dx}[f(x) \cdot g(x)] = f'(x) \cdot g(x) + f(x) \cdot g'(x)$$Iloraz
$$\frac{d}{dx}\left[\frac{f(x)}{g(x)}\right] = \frac{f'(x) \cdot g(x) - f(x) \cdot g'(x)}{[g(x)]^2}$$Reguła łańcuchowa
Dla złożonej funkcji $h(x) = f(g(x))$:
$$h'(x) = f'(g(x)) \cdot g'(x)$$Przykład: $h(x) = (3x + 1)^5$
Tutaj $f(u) = u^5$ i $g(x) = 3x + 1$:
$$h'(x) = 5(3x+1)^4 \cdot 3 = 15(3x+1)^4$$Ważne funkcje i ich pochodne
| Funkcja $f(x)$ | Pochodna $f'(x)$ |
|---|---|
| $x^n$ | $nx^{n-1}$ |
| $e^x$ | $e^x$ |
| $\ln x$ | $\frac{1}{x}$ |
| $\sin x$ | $\cos x$ |
| $\cos x$ | $-\sin x$ |
| $a^x$ | $a^x \ln a$ |
Zastosowania w ekonomii i ekonometrii
Maksymalizacja zysku
Firma chce znaleźć produkcję $Q$ maksymalizującą zysk $\pi(Q)$.
Warunek konieczny: $\pi'(Q) = 0$
Warunek wystarczający (maximum): $\pi''(Q) < 0$
Elastyczność
Elastyczność cenowa popytu to:
$$\varepsilon = \frac{dQ}{dP} \cdot \frac{P}{Q}$$To jest stosunek pochodnej popytu względem ceny do ilorazu cena/ilość.
Pochodna funkcji log-liniowej
W ekonometrii bardzo często używamy postaci:
$$\ln Y = \beta_0 + \beta_1 \ln X + \varepsilon$$Wtedy $\beta_1$ to elastyczność — procentowa zmiana $Y$ na 1% zmianę $X$. Dlaczego? Bo:
$$\frac{d \ln Y}{d \ln X} = \frac{d Y / Y}{d X / X} = \beta_1$$Pochodne wyższych rzędów
Pochodna pochodnej to druga pochodna $f''(x)$.
- $f'(x) > 0$ → funkcja rosnąca
- $f'(x) < 0$ → funkcja malejąca
- $f''(x) > 0$ → funkcja wypukła (concave up)
- $f''(x) < 0$ → funkcja wklęsła (concave down)
Przykład: $f(x) = x^3 - 3x$
$$f'(x) = 3x^2 - 3 = 3(x^2 - 1) = 3(x-1)(x+1)$$- $f'(x) = 0$ dla $x = \pm 1$ (punkty krytyczne)
- $f'(x) > 0$ dla $|x| > 1$ (funkcja rośnie)
- $f'(x) < 0$ dla $|x| < 1$ (funkcja maleje)
- $f''(1) = 6 > 0$ → minimum lokalne w $x=1$
- $f''(-1) = -6 < 0$ → maksimum lokalne w $x=-1$
Następnie: Całki — co to jest i jak liczyć
- Khan Academy — Derivatives
- Podręcznik: Stewart, Calculus (rozdział 2-3)
- YouTube: 3Blue1Brown — Essence of Calculus
R:
# Pochodna numeryczna
f <- function(x) x^2 + 3*x
numDeriv::grad(f, x = 2) # => 7
# Wykres funkcji i stycznej
curve(x^2 + 3*x, -3, 3, col = "blue", lwd = 2)
abline(a = f(2) - 7*2, b = 7, col = "red", lty = 2)
Python:
import sympy as sp
x = sp.Symbol('x')
f = x**2 + 3*x
f_prim = sp.diff(f, x)
print(f_prim) # 2*x + 3
print(f_prim.subs(x, 2)) # 7