普通最小二乘

普通最小二乘Tag内容描述：<p>1、莃芄薃袄艿芃蚅腿膅芃螈羂肁节袀螅莀芁薀羀芆莀蚂螃膂荿螄羈肈莈蒄螁羄莇蚆羇莂莇蝿袀芈莆袁肅膄莅薁袈肀莄蚃肃羆蒃螅袆芅蒂蒅肂膁蒁薇袄肇蒁蝿肀肃蒀袂羃莁葿薁螆芇蒈蚄羁膃蒇螆螄聿薆蒆罿羅薅薈螂芄薅蚀羈芀薄袃螀膆薃薂肆肂薂蚅衿莁薁螇肄芆薀衿袇膂虿蕿肂肈芆蚁袅羄芅螄肁莃芄薃袄艿芃蚅腿膅芃螈羂肁节袀螅莀芁薀羀芆莀蚂螃膂荿螄羈肈莈蒄螁羄莇蚆羇莂莇蝿袀芈莆袁肅膄莅薁袈肀莄蚃肃羆蒃螅袆芅蒂蒅肂膁蒁薇袄肇蒁蝿肀肃蒀袂羃莁葿薁螆芇蒈蚄羁膃蒇螆螄聿薆蒆罿羅薅薈螂芄薅蚀羈芀薄袃螀膆薃薂肆肂薂蚅衿莁薁螇肄芆薀衿袇膂虿蕿肂肈芆。</p><p>2、Dependent Variable: CONSPMethod: Least SquaresDate: 06/03/10 Time: 23:16Sample: 1978 2000Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. GDPP0.3861800.00722253.474710.0000C201.118914.8840213.512410.0000R-squared0.992710Mean dependent var905.3304Adjusted R-squared0.992363S.D. dependent var380.6334S.E. of regression33.26450Akaike info criterion9.929800Sum squared resid23237.06Schwarz crite。</p><p>3、普通最小二乘法 Method of ordinary least squares (OLS),样本,Y,X,样本,Y,X,最小二乘原理：构造合适的估计量，使得残差平方和（residual sum of squares,RSS）最小。,样本,Y,X,最小二乘估计量的推导,一阶条件,解方程,正规方程组,惯例：小写字母表示对均值的离差,最小二乘估计量的特点,OLS估计量是可观测样本值的函数，因而容易计算。 OLS估计量是点估计量。对于给定的样本，只能获得总体参数的一个估计值。 一旦计算出OLS估计值，便容易画出样本回归线。,最小二乘估计量的数值性质,1、样本回归曲线经过Y和X的样本均值所决定的点。,2、估。</p><p>4、第二章 经典单方程计量经济学模型： 一元线性回归模型,回归分析概述 一元线性回归模型的参数估计 一元线性回归模型检验 一元线性回归模型预测 实例,2.1 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。</p>