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三章 多元线性回归模型.docVIP

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三章 多元线性回归模型

PAGE  PAGE 11 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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