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1、2:随机误差项的性质（1）误差项代表了未纳入模型变量的影响；（2 ）即使模型屮包括了决定数学分数的所有变量，其内在随机性也不可避免，这是做任 何努力都无法解释的；（3）u代表了度量误差；（4）“奥卡姆剃刀原则”，即描述应该尽可能简单，只要不遗漏重要的信息。3:解释回归结果的步骤（1）看整个模型的显著性，看F统计量的值；（2 ）看单个参数的显著性；（3 ）解释斜率的经济含义；（4）解释R2。4:古典线性回归模型的基本假定（同多元线性回归模型的基本假定相同）（1）所有自变量是确定性变量；（2）12：样本回归方程，e为残差项，Ybi b2X e总体回归方程，Ui为随机误差项（3 ）自变量之间不存在完

2、全多重共线性。Y B： B2Xj 55:样本回归函数：Y?bib2Xi随机样本回归函数:Yib1b2Xie1总体回归函数：E(Y| Xi) BiB2Xi随机总体回归方程:YiBiB2XiUi观察值可表示为：YiY?eYiE (YXi)Ui6:普通最小二乘法就是要选择参数hho/由徂衆主：nz*；壬口凰/Ibi Y b2XXiyiXiX Y YXiY nXYb2茶2XiXXi nX2XYtXst) 23)F值ESS/k 1RSS/n k7: R2的计算公式：（R2度量了回归模型对Y变异的解释比例）TSS:总离差平方和ESS:回归平方和RSS:残差平方和(l)TSS ESS RSS1 ESS RS

3、STSS TSS(3) R2 婪TSS&F检验ESSd. f.RSSd. f.(b2 ytx2t R方差来源平方和自由度d. f.MSS -SSd f来自回归ESSk 1ESS/k1来自残差RSSn kRSS/n k总、离TSSn 1yt 2tyt F(2,n3)f R2(k 1)? 2(1 R2) (n k)9： F与判定系数R2之间的重要关系当R2二0, F二0,当R2二1 , F值为无穷大10:校正的判定系数R2R21 1 R211：普通最小二乘估计量的一些重要性质Y bi b2Xe e n 0eX 0 eiY? 013:不同函数形式的总结模型形式斜率二弹性二线性Y二B1+B2XB2B2双对数InY二B1+B2I nXB2B2对数-线性I

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