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文档简介

双变量回归模型OLS 1 用x解释y的模型中 我们要考虑 1 两个因素是否有确切的关系 2 两个因素有怎么样一种函数关系 3 这种关系是否正确 y因变量 被解释变量x自变量 解释变量误差项 干扰项斜率参数截距参数 2 均值独立假定 零条件均值假定 四类数据的关系 1真值2预测值3估计值4观察值 总体回归函数 populationregressionfunctionPRF 给出了不同x水平上y的平均水平之间的关系系统部分 非系统部分 u 3 普通最小二乘法估计值的推导 4 定义y在任意x xi的一个拟合值 残差 yi的实际值与拟合值之差 最小化残差平方和 样本回归函数 总体回归函数的一个样本估计 描述了x变化如何引起y的变化 解释变量对被解释变量的影响描述了教育每增加一个单位工资所增加的数量 总平方和 totalsumofsquares 度量了yi总样本的波动 解释平方和 explainedsumofsquares 度量了拟合值的波动 残差平方和 residualsumofsquares 度量了残差的波动 拟合优度 改变变量单位的影响 在简单回归中加入非线性因素 加入自然对数例如 描述了教育每增加一个单位工资所增加的百分比 OLS估计量的特征 假定1 假定2 xi yi为总体模型方程的随机样本 样本容量n假定3 1 无偏性 2OLS估计量的方差假定4 同方差性 对于任何x误差方差同方差性意味被解释变量的条件方差不随解释变量变化 误差方差的估计 误差与残差的区别误差 u errorterm残差 residual无偏估计 简单回归模型应了解 1 计量模型的思路 1 找到感兴趣的问题 2 建立函数关系 3 建立数据库 4 回归 得到函数关系中的参数 分析变量间影响 5 分析估计量统计特征 6 对模型进行检验 2了解术语 及其中含义真值 估
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