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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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  表示：各变量X值给定时Y的平均响应假设5：矩阵X的秩等于回归参数的个数（或解释变量个数加1）R(X)=k1 n>k1极值条件 ——正规方程b10 ?1的经济涵义先验符号b10? ?1x2t=b2b12x1t?2t x2t =-偏回归系数以二元回归为例复判定系数R2定义如下：是真实方差的一个无偏估计为y的样本方差注意：统计检验的前提条件检验统计量 方程的总体线性关系显著?每个解释变量

• 3.4--多元线性回归.ppt

  给定样本以外的解释变量的观测值X0=(1X10X20…Xk0)可以得到被解释变量的预测值：其中t?2为(1-?)的置信水平下的临界值可得给定(1-?)的置信水平下Y0的置信区间： 或 （）

• 3.2_多元线性回归.ppt

  §32 多元线性回归模型的估计 估计方法：OLS、ML或者MM一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计四、参数估计量的性质五、样本容量问题 六、估计实例 一、普通最小二乘估计对于随机抽取的n组观测值如果样本函数的参数估计值已经得到，则有： i=1,2…n根据最小二乘原理，参数估计值应该是下列方程组的解 其中于是得到关于待估参数估计值的正规方程组： 正规方程组的矩阵形式即由于X’X满秩

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