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part2 线性回归模型2
§3. 参数估计：普通最小二乘法 由于样本是从总体中抽出来的，一定程度上 代表了总体的形状，因此找好的SRF使之与 PRF最接近，首先要画出与样本拟合得好的 样本回归线 怎么画？＝》普通最小二乘法 1、普通最小二乘法（OLS） 普通最小二乘法(Method of Ordinary Least Squares)， 由高斯提出。 （1）最小二乘原理 要使SRF与样本的拟合效果最好，必须使实际的Y值 与估计的Y的均值之间的差距最小： 由于残差值有正有负，这里可能会出现抵消的问题 （实际的Yi离开SRF很远，但残差的和却很小）。 如果采取最小二乘准则，使残差平方和最小，就能解决抵消的问题。 （2）B1、B2的估计 对于上式，给定一组X、Y的数据，b1、b2 选得不同，残差平方和的值就不同。因此， 我们用微分法来解该问题。 例1：博彩支出 对博彩支出回归结果的解释 斜率系数0.0814表示： 周可支配收入每增加一个单位（1美元），平均 而言，周博彩支出增加0.0814个单位（8美分） 截距系数7.6182的含义： 当样本取值包含0时，它表示X＝0时Y的均值 当样本取值不包含0时，它代表了回归模型中所有 省略变量对Y的平均影响 其它一些例子 课本108～112页 例6-1 受教育年限与平均小时工资 例6-2 奥肯定律（产出增长律与失业率） 例6-3 股价与利率 例6-4 美国中等房价与利率 例6-5 古董钟与拍卖价格 通过例子进一步体会采用OLS法得到SRF的过程 * * X(收入) Y （博彩支出） 最小二乘准则 注：小写的x和y 代表X和Y的离差 形式，即样本值 减去样本均值。 b1和b2分别为 B1和B2的OLS 估计量 375 40 350 33 325 35 300 34 275 27 250 30 225 23 200 26 175 24 150 18 X Y 表6-2 回归结果：
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