《计量经济学》一元线性回归模型回顾

元线性回归模型回顾

一元线性回归模型回顾

线性回归模型的第一次总结 ·1、一元线性回归模型回顾 ·2、多元线性回归模型回顾 3、回归结果的表迷形式 ·4、计量经济研究表述形式

线性回归模型的第一次总结 • 1、一元线性回归模型回顾 • 2、多元线性回归模型回顾 • 3、回归结果的表述形式 • 4、计量经济研究表述形式

一元线性回归模型回顾

一元线性回归模型回顾

1、模型的一般形式 y1=B+Bx1+1(i=1,2 个解释变量,两个参数 五条基本假设 (1)随机误差项均值为0 E(μ=0; (2)随机误差项同方差 var(μ)=σ2 (3)随机误差项无序列相关 cov1叫=0; (4)x是确定性的,非随机变量coV(xp=0; (5)随机误差项服从正态分布计N(,2) 2,,,n;

• 1、模型的一般形式 • 一个解释变量，两个参数 五条基本假设 （1）随机误差项均值为0 E(i )=0 ； （2）随机误差项同方差 Var (i )= 2； （3）随机误差项无序列相关 Cov(i, j )=0； （4）x是确定性的，非随机变量 Cov(xi , i )=0； （5）随机误差项服从正态分布 i~N(0,  2 ) i,j= ,2, …,n； i≠j yi =  0 + 1 xi + （i i =1,2,  ,n）

2、参数估计方法:OLS法 OLS估计量 Bo=y-Bix 在满足模型的基本假设的条件下,OLS估计量 是最佳线性无偏估计量且服从正态分布

2、参数估计方法：OLS法 ˆ - ˆ ˆ 0 1 1 2      =   y x x x y i i i       ＝ 、 在满足模型的基本假设的条件下，OLS估计量 是最佳线性无偏估计量且服从正态分布 OLS估计量

四、模型的检验 1、经济意义检验 检验模型中参数估计值在经济意乂上的合 理性。主要通过将OLS估计值与理论期望 值相比较

• 四、模型的检验 • 1、经济意义检验 • 检验模型中参数估计值在经济意义上的合 理性。主要通过将OLS估计值与理论期望 值相比较

3、统计检验

3、统计检验

(1)拟合优度检验检验模型(样本回归函数) 对样本观测值趋势的拟合程度。 可决系数 ESS,RSS∑e2 ASS TSS 可决系数给出了单个解释变量κ对被解释变量变动的解释 程度

 = = − =  2 2 2 i ( - ) 1 1- y y e TSS RSS TSS ESS r i （1）拟合优度检验检验模型（样本回归函数） 对样本观测值趋势的拟合程度。 可决系数 可决系数给出了单个解释变量x对被解释变量变动的解释 程度

(2)变量显著性检验 检验每个解释变量是否对被解释变量有显著 影响 ~t(n-2) ∑x

（2）变量显著性检验 检验每个解释变量是否对被解释变量有显著 影响 1 S t 1   ˆ ˆ = ~ t(n − 2)  2 ˆ ˆ i x S 1    ＝

多元线性回归模型回顾

多元线性回归模型回顾