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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)即使模型中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r。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)(3)自变量之间不存在完全多重共线性。12:样本回归方程,为残差项,总体回归方程,为随机误差项5:样本回归函数:随
2、机样本回归函数:总体回归函数:随机总体回归方程:观察值可表示为:6:普通最小二乘法就是要选择参数、,使得参差平方和最小。精品.7:r的计算公式:( r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(1) (2)(3)8:f检验9:f与判定系数r2之间的重要关系当r20,f0,当r21,f值为无穷大10:校正的判定系数r11:普通最小二乘估计量的一些重要性质: 精品.13:不同函数形式的总结模型形式斜率=弹性=线性y=b1+b2xb2b2双对数lny=b1+b2lnxb2b2对数-线性lny=b1+b2xb2yb2(x)线性-对数y= b1+b2lnxb2b
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