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  当模型参数估计出后需考虑参数估计值的精度即是否能代表总体参数的真值或者说需考察参数估计量的统计性质（2）证明最小方差性2随机误差项?的方差?2的估计

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  §22一元线性回归模型的参数估计 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 单方程计量经济学模型分为两大类： 线性模型和非线性模型线性模型中，变量之间的关系呈线性关系非线性模型中，变量之间的关系呈非线性关系 一元线性回归模型：只有一个解释变量 i=1,2,…,nY

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  §24一元线性回归分析的应用：预测问题 一、?0是条件均值E(Y|X=X0)或个值Y0的一个无偏估计二、总体条件均值与个值预测值的置信区间 对于一元线性回归模型 给定样本以外的解释变量的观测值X0，可以得到被解释变量的预测值?0 ，可以此作为其条件均值E(Y|X=X0)或个别值Y0的一个近似估计。 注意： 严格地说，这只是被解释变量的预测值的估计值，而不是预测值。 原因:（1）参数估计量不确定；（

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  一元线性回归分析客观世界中普遍存在着变量间的关系而变量间的关系一般可分为两类：确定性关系和非确定性关系1 一元线性回归模型设随机变量与普通变量间存在相关关系且假设对于的每一个取值有其中及都是不依赖于的未知参数记则对做这样的正态假设相当于假设 (1)其中未知参数及都是不依赖于(1)式称为一元线性回归模型其中称为