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    在第二章,我们以人为设计的收入与消费数据,讨论了总体回归模型与样本回归模型。本章分析一元线性回归模型的经典假定,以及经典假设下的最小二乘估计方法和估计量的统计性质、区间估计、假设检验,并运用蒙特卡洛模拟直观认识和验证最小二乘估计量的统计性质。第三章一元线性回归模型§31一元线性回归模型参数的估计一、基本假定 二、普通最小二乘法(OLS)5对第二步的进一步演算例311 三、最小二乘估计量的统计性质9

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    Click ??§ 一元线性回归模型参数的估计 以上这些对随机扰动项的假定是由德国数学家高斯(Gauss)最早提出的也称为线性回归模型的经典假定或高斯假定满足上述假定的线性回归模型称为经典线性回归模型(.5) (1)变量参数均为线性这是线性回归模型 第一步构造含有待估计系数的残差平方和并对其求最小(.9)(.9)式即为OLS估计量思考地 区内蒙古

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    一相关关系和回归模型2.回归分析供给函数的参数为b0b1我们的任务就是根据样本提供的信息即观测值(XiYi)i=12…n给出两个参数的估计值 确定回归方程最小二乘法(Ordinary least squares OLS)给出的判断标准是:二者之差的平方和 二最小二乘估计量的统计性质 一总利差平方和分解 二样本决定系数: 拟合优度的度量 三样本相关系数(3)给定显著

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    第5章结束

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    Click 思考题:6对稻草人假设进行检验的标准是什么7拟合优度的含义和度量指标是什么8正态性检验的目的是什么1估计量x(收入)220第二个样本回归直线t分布0统计量t的解释(1 a2iμb1a2(3)给定显著性水平?查t分布表得临界值ct ?2(n-2)拒绝域yY Y的观测值围绕其均值波动的总平方和可分解为两部分:一部分来自回归线(ESS)另一部分则来自随机势力(RSS) 正态性检验:JB检验

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    最小二乘法的地位与作用170200主要内容3.一元线形回归模型X正相关pij是X和Y的联合概率总体回归线(函数)Y2.最小二乘法的思路(1)A为实际点B为拟合直线上与之对应的点△Min总体矩(1)总体k阶原点矩为(2)总体k阶中心矩为注:此处的小写字母不是表示离差而就是原值其后4张幻灯片都是一样的意思但以后我们常见的还是用小写字母表示离差指参数估计量的均值等于总体模型参数值即线性参数估计量以下9个

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    1总体回归函数虽然是未知的但它是确定的而从总体中每次抽样都能获得一个样本就都能拟合一条样本回归线所以样本回归线是随抽样波动而变化的可以有很多条因此样本回归线不等于总体回归线最多只是未知总体回归线的近似表示2总体回归函数的参数是确定的常数而样本回归线的参数是随抽样而变化的随机变量3总体回归函数中的误差项是不可直接观测的而样本回归函数的误差项是可以直接计算得出x使因变量的观察值与估计值之间的离差平方和

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