第一講經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型(1)(存儲(chǔ)版)
【正文】 的參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差對(duì) 作標(biāo)準(zhǔn)化變換，所得的統(tǒng)計(jì)量服從t分布：,18,三、多元線性回歸模型的檢驗(yàn),多元回歸的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)（R2檢驗(yàn)） 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)） 各回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)）,19,分析Y 的觀測(cè)值、估計(jì)值與平均值的關(guān)系 將上式兩邊平方加總，可證得,總變差的分解,總變差 （TSS）：Y的觀測(cè)值與其平均值的離差平方和 解釋了的變差 （ESS）：Y的估計(jì)值與其平均值的離差平方和（回歸平方和） 剩余平方和 （RSS）：觀測(cè)值與估計(jì)值之差的平方和（未解釋的平方和）,多元回歸的擬合優(yōu)度檢驗(yàn),20,可決系數(shù),多重可決系數(shù)R2 ：在多元回歸模型中，由各個(gè)解釋變量聯(lián)合解釋了的Y的變差，在Y的總變差中占的比重,在實(shí)際應(yīng)用中，隨著模型中解釋變量的增多，R2往往增大。,24,回歸方程顯著性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）,基本思想 在多元回歸中有多個(gè)解釋變量，需要說(shuō)明所有解釋變量聯(lián)合起來(lái)對(duì)被解釋變量影響的總顯著性，或整個(gè)方程總的聯(lián)合顯著性。 案例選自古扎拉蒂《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)》上冊(cè)P170,29,參數(shù)估計(jì),P值,30,估計(jì)結(jié)果,(32.8917) (0.2480) (0.0019) (4.1905) t= (5.1170) (7.1287) (2.9343) (3.0709),31,模型的檢驗(yàn),F檢驗(yàn)： 針對(duì) ，取 查自由度為k=3，nk1=60的臨界值 。07:19:5707:19:5707:1910/24/2024 7:19:57 AM 做一枚螺絲釘，那里需要那里上。上午7時(shí)19分57秒上午7時(shí)19分07:19:5724.10.24 每天都是美好的一天，新的一天開(kāi)啟。2024年10月上午7時(shí)19分24.10.2407:19October 24, 2024 這些年的努力就為
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