欧阳美创编 2021.01.01 欧阳美创编 2021.01.01
2:随机误差项的性质
(1)误差项代表了未纳入模型变量的影响;
(2)即使模型中包括了决定数学分数的所有变量,其内在随机
性也不可避免,这是做任何努力都无法解释的;
(3)u代表了度量误差;
(4)“奥卡姆剃刀原则”,即描述应该尽可能简单,只要不遗漏重要的信息。
3:解释回归结果的步骤
(1)看整个模型的显著性,看F统计量的值; (2)看单个参数的显著性; (3)解释斜率的经济含义; (4)解释R2。
4:古典线性回归模型的基本假定(同多元线性回归模型的基本假定相同)
(1)所有自变量是确定性变量; (2)
(3)自变量之间不存在完全多重共线性。 12:样本回归方程,ei为残差项,
总体回归方程,ui为随机误差项 5:
?i ?b1?b2XiY样本回归函数:
Yi?b1?b2Xi?ei随机样本回归函数:
E(Y|Xi)?B1?B2Xi欧阳美创编 2021.01.01 欧阳美创编 2021.01.01
Yi?B1?B2Xi?ui?i?eiYi?Y欧阳美创编 2021.01.01 欧阳美创编 2021.01.01
总体回归函数: 随机总体回归方程: 观察值可表示为:
6:普通最小二乘法就是要选择参数b1、b2,使得参差平方和最小。
7:R2的计算公式:( R2度量了回归模型对Y变异的解释比例) TSS:总离差平方和 ESS:回归平方和 RSS:残差平方和 (1) (2) (3) 8:F检验
9:F与判定系数R2之间的重要关系 当R2=0,F=0,当R2=1,F值为无穷大 10:校正的判定系数R2
TSS?ESS?RSS11:普通最小二乘估计量的一些重要性质: 13:不同函数形式的总结
模型 线性 形式 Y=B1+B2X 斜率= B2 弹性= B2 双对数 lnY=B1+B2lnX B2 B2 欧阳美创编 2021.01.01 欧阳美创编 2021.01.01
欧阳美创编 2021.01.01 欧阳美创编 2021.01.01
对数-线性 lnY=B1+B2X B2Y B2(X) 线性-对数 Y= B1+B2lnX B2 B2 倒数 欧阳美创编 2021.01.01 -B2 -B2 欧阳美创编 2021.01.01