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2017-01-09 发布于北京
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[计量经济学课件2

STA 677.001 STA 677.001 * 计量经济学北京交通大学经济管理学院 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. * 2一元线性回归分析 2.1 一元线性回归模型的基本假定 2.2 一元线性回归模型的参数估计 2.3 一元线性回归模型的假设检验 2.4 一元线性回归模型的预测 2.5 案例分析 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. * 要求 1.理解回归分析的基本思想； 2.掌握一元线性回归模型的基本假设； 3.掌握一元线性回归模型的参数估计方法及参数估计量的性质； 4.掌握一元线性回归模型的假设检验原理； 5.掌握一元线性回归模型的预测； 6.掌握一元线性回归模型的应用。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. * 回归分析是一种古典而又充满生机的模型，是统计学中最成熟、最常用的统计工具，是一种分析变量间关系的定量技术。回归分析最基本的分类就是一元回归和多元回归。总体回归函数样本回归函数 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. * 2.1 一元线性回归的基本假定在回归分析中，涉及到两类变量。其一是解释变量（自变量），其二是被解释变量（因变量）。解释变量与被解释变量是不“对等”的。自变量是预测变量，并假定它是可以控制的无测量误差的非随机变量；相反，因变量是被预测变量，是受其他变量影响的变量，它是随机变量，即相同的Y可能是由于不同的X所造成，或者相同的X可能引起不同的Y，其表现正是随机误差项。随机误差值是观察值Y能被自变量X解释后所剩下的值，故又称为残差值，它是随机变量。和为未知待估的总体参数，又称其为回归系数。由此可见，实际观测值Y被分割为两个部分：一是可解释的确定项，二是不可解释的随机项。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. * 2.1 一元线性回归的基本假定一元线性回归模型的基本假设有： X与Y之间的关系是线性的。 X是非随机变量，它的值是不变的。误差有0期望值：E(ε)=0。误差项对所有观测值有不变方差。即E(ε2)=σ2。随机变量εi是统计独立的。因此E(εiεj)=0，对所有的i≠j。误差项是为正态分布。前五个基本假设构成经典线性回归模型。