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  问题的提出解析形式矩阵形式二. 参数估计(OLS)多元回归模型中的回归系数称为偏回归系数某解释变量前回归系数的含义是在其他解释变量保持不变的条件下该变量变化一个单位被解释变量将平均发生偏回归系数大小的变动一般经验认为：n ≥ 30或者n ≥ 3(k1)才能满足模型估计的基本要求n ≥ 3(k1)时t分布才稳定检验才较为有效均方和 F－检验和t－检验的关系

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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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  单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级中山学院经济与管理系单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级中山学院经济与管理系第四章 非线性回归模型的线性化4.1变量间的非线性关系 迄今为止我们已解决了线性模型的估计问题但在实际问题中变量间的关系并非总是线性关系经济变量间的非线性关系比比皆是如大家所熟悉的柯布-道格拉斯生产函数:就是一

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  多元线性回归与最小二乘估计1．假定条件最小二乘估计量和高斯—马尔可夫定理 多元线性回归模型：yt = ?0 ?1xt1 ?2xt2 … ?k- 1xt k -1 ut ()其中yt是被解释变量（因变量）xt j是解释变量（自变量）ut是随机误差项?i i = 0 1 … k - 1是回归参数（通常未知） 对经