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文档简介

v待估参数v参数的 OLS估计量v样本容量问题v参数估计实例3.2 多元线性回归模型的参数估计一、待估参数（ 1）模型结构参数 0、 1 k（ 2） 模型分布参数 2二、模型参数的 OLS估计v在多元线性回归模型中，要估计的乃是一个平面或超平面 拟合平面 （通常仍称它为拟合直线）。v最优估计 实际点到拟合平面的纵向距离最小。v即拟合值尽可能逼近真实值，使残差的平方和最小。利用解析式估计模型参数模型结构参数的估计利用矩阵表达式估计模型参数模型分布参数的估计三、样本容量问题v样本是一个重要的实际问题。模型依赖于实际样本。获取样本需要成本，企图通过样本容量的确定减轻收集数据的困难。v1、最小样本容量v2、满足基本要求的样本容量1、最小样本容量所谓 “ 最小样本容量 ” ，即从最小二乘原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的 下限 。样本最小容量必须不少于模型中结构参数的数目，即n k+12、满足基本要求的样本容量v一般经验认为：vn30或者 n3(k+1)才能满足模型估计的基本要求。v只有当 n30时，正态分布成立。vn-k8时，
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