相关文档

• 第三章向量自回归模型.ppt

  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1第三章 向量自回归模型(VAR) 传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型但是经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂为

• 第十一章__向量自回归模型(_VAR)_和VEC.ppt

  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第十一章 向量自回归 ( VAR) 模型和向量误差 修正 (VEC)模型本章的主要内容： (1)VAR模型及特点 (2)VAR模型中滞后阶数p的确定方法 (3)变量间协整关系检验 (4)格兰杰因果关系检

• 向量场的回归模型.doc

  向量场的回归模型10509010426吴秀丽10607040121万福10607040201陈稳向量场的回归模型摘要：本文首先针对问题观察实验得到的两组数据文件发现网格点上的数据的变化规律通过用MATLAB对数据的处理和分析得到了关于X和Y的一个交叉二元二项式回归模型=BBXBYBXYe直接利用MATLAB统计工具箱中的命令regress求解求出回归系数得到回归模型：附录1：　V= Y X Y

• 第二章经典线性回归模型：双变量线性回归模型.ppt

  第二章 经典线性回归模型：双变量线性回归模型 回归分析概述 双变量线性回归模型的参数估计 双变量线性回归模型的假设检验双变量线性回归模型的预测实例§ 回归分析概述一变量间的关系及回归分析的基本概念二总体回归函数(PRF)三随机扰动项四样本回归函数(SRF)一变量间的关系及回归分析的基本概念1. 变量间的关系(1)确定性关系或函数关系：研究的是确定现象非随机变量间的关系(2)统计依赖或相关关系：研

• 第2章-双变量回归模型（2）.ppt

  #

• 第三章__多元线性回归模型.ppt

  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第3章 多元线性回归模型 多元线性回归模型与假定条件最小二乘法(OLS)最小二乘估计量的特性可决系数显著性检验与置信区间预测预测的评价指标 建模过程中应注意的问题 案例分析第3章 多元线性回归模型 3.1 多元线性回归模型与假定条件经济意义：xt j

• 第三章多元线性回归模型.ppt

  数据其中2. 多元回归模型的假设假设2：二元回归的样本回归函数为：OLS估计量的方差和标准误2得到： 多元回归最小二乘估计量的性质例1 期望扩充菲利普斯曲线统计上不显著异于0yt=?0?1x1t?2x2t?t R2的重要性质：模型中解释变量个数的非减函数即随着解释变量个数的增加 R2几乎必然增大不减小易给人错觉：要使模型拟合得更好只要在方程中加入新的变量即可校正的判定系数定义如下：对有k个解

• 第三章-多元线性回归模型.ppt

  双对数模型——应变量和解释变量都是对数形式斜率 系数可以衡量应变量Y关于解释变量X的弹性也就是 表示当X每变动一个百分点时应变量Y的均值变动的 百分比7911——被解释变量样本观测值的 阶列向量——解释变量样本观测值的 阶矩阵——未知参数的 阶列向量——随机误差项的 阶列向量 一普通最小二乘法（OLS）2532

• 第三章-多元线性回归模型.ppt

  ◆ 学习目的◆多元线性回归模型的参数估计其中Y为被解释变量 为样本容量 第一节 多元线性回归模型的 矩阵表示与基本假设记 包括对解释变量的假设对随机误差项的假设对模型设定的假设几个方面主要如下：方法 一参数的普通最小二乘估计由式（3-8）可直接求得普通最小二乘估计量为 121513101114131513121110151513121412111015121．线性性 二

• 第三章-多元线性回归模型.ppt

  第一节 多元线性回归模型及古典假定多元线性回归模型的一般形式 的总体条件均值表示为多个解释变量的函数 总体回归函数也可表示为: 二多元线性回归模型的矩阵表示 总体回归函数 或样本回归函数 或 其中：