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三章 多元线性回归模型
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第三章 多元线性回归模型
§1 多元线性回归模型及其古典假定
多元线性回归模型的表示方法
(一)非矩阵形式
1. PRF
2. SRF
(二)矩阵形式
1. PRF
令
则
2.SRF
或
模型的古典假定
双变量(一元)多元1.线性回归模型2.解释变量非随机X非随机矩阵X非随机3.零均值
4.同方差性
(证明附后)5.无自相关6.扰动项与解释变量不相关7.观测次数大于待估参数个数
8.解释变量的数值要有变异性X要有变异性每个X都要有变异性9.模型被正确地设定10.变量间没有完全的多重共线性11.正态性假定
§2 多元线性回归模型的参数估计
??数的OLS估计
(一)估计准则
目标:使残差平方和Q最小化
方法:用Q对,…..求偏导数,得到由k+1个方程组成的正规方程组,然后求解该方程组
(二)估计量的矩阵表示
OLS估计量的性质
(一)线性性
(二)无偏性
(三)最小方差性
参数向量的OLS估计是所有线性无偏估计量中方差最小的估计量
(四)扰动项的正态性
如,
其中
则
其中
即
扰动项方差的估计
§3 多元线性回归模型的假设检验
一、回归系数的显著性检验
检验依据:
拟合优度检验
(一)多重可决(判定)系数
多重判定系数的局限性:
k越大,残差平方和可能越小,导致变大
可以通过人为增加解释变量个数来提高
难以比较解释变量个数不同的两个回归结果
(二)校正的判定系数
三、回归方程的显著性检验(F检验)
三种检验的关系
F检验与t检验
(二)F检验与和的关系
同:
(1)都要把TSS分解为ESS和RSS
(2) 越高,则越高,F也越显著
区别:
F有精确的分布,而和则没有
和只能给出模糊推测,无确切的判定标准
而F有精确的分位点,可以给出严格的统计学结论
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