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§3.2多元线性回归模型的预计;参数的普通最小二乘预计（OLS）;根据微分运算，参数预计值应当是下列方程组的解;方程组（*）称为正规方程组（normalequations）。;正规方程组的矩阵形式;将上述过程用矩阵表达以下：（见教材P61）;例3.2.1：在例2.1.1的家庭收入-消费支出例中，;正规方程组的另一种写法;记;样本回归函数的离差形式的矩阵表达;随机误差项?的方差的预计量为;预计参数的方差－协方差矩阵（补充）;1.OLS回归线通过Y和X1,X2,…,Xk的样本均值点;5.残差和预测的Yi值不有关，
即;*二、最大似然预计;对数似然函数为;?2的最大似然预计;*三、矩预计（MomentMethod,MM）;称为原总体回归方程的一组矩条件，表明了原总体回归方程所含有的内在特性。;矩办法是工具变量办法(InstrumentalVariables,IV)和广义矩预计办法(GeneralizedMomentMethod,GMM)的基础;四、参数预计量的性质;2、无偏性;五、样本容量问题;五、样本容量问题;2、满足基本规定的样本容量;六、多元线性回归模型的参数预计实例;Eviews软件预计成果;练习
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