相关文档

• 第三章_多元线性回归模型1.ppt

  1719二OLS估计式的性质基本思想● 是随机变量必须确定其分布性质才可能进行区间估计和假设检验● 是服从正态分布的随机变量 决定了 也是服从正态分布的随机变量● 是 的线性函数决定了 也是服从正态分布的随机变量30 如果模型中增加一个解释变量可决系数往往是增大的主要是因为残差平方和会随着解释变量个数的增加而减少至少不会增加所以就会给人一种错觉：要使模型拟合的好只要增加

• 第三章多元线性回归模型（1）.ppt

  ⒊随机扰动项与解释变量不相关⒋无多重共线性⒌正态性假定二参数最小二乘估计的性质⒈线性⒉无偏性⒊最小方差性二回归方程的显著性检验-F检验模型：如果假定成立模型变为：OLSOLSOLS估计：则若原假设成立有：

• 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：

• 第三章--多元线性回归模型（2）.ppt

  拟合优度检验只能说明模型对样本数据的近似情况 方程的显著性检验旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出推断可推出：方程的总体线性关系显著?每个解释变量对被解释变量的影响都是显著的2变量的显著性检验（t检验）1点预测 它可以是总体均值E(Y0)或个值Y0的预测 但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 为了进行科学预测还需求出预测

• 第三章多元线性回归模型.doc

  第三章 经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型简单线性回归模型主要讨论一个被解释变量与一个解释变量之间的线性关系在实际经济问题中由于社会经济现象的复杂性一个经济变量往往受多个经济变量的影响例如消费者对某种商品的需求量不仅受收入水平的影响而且取决于商品价格的高低又如家庭消费支出不仅与家庭的收入有关而且与家庭的财富有关在许多实际问题中某个因变量随着多个解释变量的变动而作相应的数量变化因此有必

• 第三章_多元线性回归模型(蓝色).ppt

  在本章将把一元线性回归模型推广到多元线性回归模型，即在模型中将包含二个以上的解释变量。多元线性回归模型是实践中广泛应用的模型。我们从简单的双解释变量多元线性回归模型入手，然后再将其推广到三个及三个以上解释变量的多元线性回归模型。第五章多元线性回归模型 第一节多元回归模型的定义一、多元回归模型的意义在一元线性回归模型中，我们假定影响被解释变量的因素只有一个，即解释变量X，这种情形在经济计量分析中往往