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文档简介

待估参数参数的OLS估计量样本容量问题参数估计实例 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 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 最优估计 实际点到拟合平面的纵向距离最小 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 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 1 最小样本容量2 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 1 2 满足基本要求的样本容量 一般经验认为 n 30或者n 3 k 1 才能满足模型估计的基本要求 只有当n 30时 正态分布成立 n k 8时 t分布才稳定 检验才较为有效 四 参数模型估计实例
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