大桔灯文库logo

下载提示:1. 本站不保证资源下载的准确性、安全性和完整性,同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,大桔灯负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。

相关文档

  • ---.ppt

    level最终目标第二节 概率统计知识的简要回顾第二节 概率统计知识的简要回顾 的一个无偏估计量 为:证明见Basic EconometricsP102 THE LEAST-SQUARES ESTIMATOR OF 假设检验两种方法:置信区间法和显著性检验法置信

  • __多元-.ppt

    level三变量PRF的随机表达式:含义:截距 :给出了所有未包含到模型中来的解释变量对Y的平均影响偏回归系数(partial regression coefficient) :表示在其他解释变量保持不变的情况下Xj每变化1个单位时Y的均值E(Y)的变化第三节 多元回归模型的OLS估计量OLS估计量的抽样分布:方差分析(analysis of va

  • 4-多元.ppt

    本章主要内容41 二元线性回归模型:总体回归函数42 多元线性回归的若干假定43 多元回归参数的估计44 多元回归的拟合优度:判定系数47 参数的显著性检验t 检验48 模型的显著性检验F 检验49 设定误差410 校正的判定系数411 何时增加新变量?41 二元线性回归模型:总体回归函数非随机形式:随机形式:其中,B1是截距,B2、B3称为偏回归系数。B2 度量了在X3保持不变的情况下,X2变化

  • -多元.ppt

    第四章多元回归:估计与假设检验多元线性回归模型 多元线性回归模型的参数估计多元线性回归模型的统计检验多元线性回归模型的预测对模型设定的讨论(增减解释变量)对回归结果的讨论11、多元线性回归模型的形式由于:在实际经济问题中,一个变量往往受到多个原因变量的影响;“从一般到简单”的建模思路。所以:在线性回归模型中的解释变量有多个,至少开始是这样。这样的模型被称为多元线性回归模型。多元线性回归模型参数估计

  • 4_问题.ppt

    ◆ 判定系数r2 :拟合优度的一个度量总和:根据微积分中求极限的原理要使式(4-1)达到最小式(4-1)对的普通最小二乘估称为参数 Xt1602310n=5假定1:线性回归模型回归模型对参数而言是线性的如图表示Y总体的方差随X而变这种情形的相应名称是异方差性(heteroscedasticity)或者说非相同的散布(unequal spread)或非相等的方差(variance)用符号表示

  • 7.ppt

    第七章 双变量模型:假设检验图6-3 自相关OLS估计量是最优线性无偏估计量. 和 满足:(1)线性即 和 是随机变量Y的线性函数.(2)无偏性即(3)最小方差性即 的方差小于其他任何一个 的无偏估计量的方差 的方差小于其他任何一个 的无偏估计量的方差在博彩支出一例中假定价格对需求量没有影响即零假设为:可以选择两种方法对

  • -.ppt

    #

  • 3_.ppt

    11回归分析概述参数估计模型检验模型预测第三章双变量模型:假设检验2古典线性回归模型的基本假定 最小二乘估计量的性质 普通最小二乘估计量的方差与标准误参数的普通最小二乘估计i=1,2,…,n见第二章2第二节 参数估计331古典线性回归模型的基本假定 32普通最小二乘估计量的方差与标准误33最小二乘估计量的性质-为什么使用OLS 35假设检验351置信区间法 352变量的显著性检验 36拟合优度检验

  • 2012-3:-.ppt

    level假定 扰动项的期望或均值为零 古典线性回归模型它是关于?2的无偏估计量 10-8 回归分析是要通过样本所估计的参数来代替总体的真实参数或者说是用样本回归线代替总体回归线尽管从统计性质上已知如果有足够多的重复抽样参数的估计值的期望(均值)就等于其总体的参数真值但在一次抽样中估计值不一定就等于该真值 那么在一次抽样中参数的估计值与真值的差异有多大是否显著这就需要进一步进行统计检验由

  • 2012-3:-.ppt

    #

违规举报

违法有害信息,请在下方选择原因提交举报


客服

顶部