經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：一元線性回歸模型(1)(專業(yè)版)
【正文】 四、樣本回歸函數(shù)（ SRF） 問題： 能從一次抽樣中獲得總體的近似的信息嗎？如果可以，如何從抽樣中獲得總體的近似信息？ 問：能否從該樣本估計(jì)總體回歸函數(shù) PRF？ 回答：能 例 ： 在例 ， 表 2 . 1 . 3 家庭消費(fèi)支出與可支 配收入的一個隨機(jī) 樣本 Y 8 00 1 1 0 0 1400 1700 2021 2300 2600 2900 3200 3500 X 594 638 1 1 2 2 1 1 5 5 1408 1595 1969 2078 2585 2530 總體的信息往往無法掌握，現(xiàn)實(shí)的情況只能是在一次觀測中得到總體的一個樣本。 )()|( ii XfXYE ?稱為（雙變量） 總體回歸函數(shù) （ population regression function, PRF） 。 （ 2） 統(tǒng)計(jì)依賴 或 相關(guān)關(guān)系： 研究的是非確定現(xiàn)象隨機(jī)變量間的關(guān)系 。 例 ： 一個假想的社區(qū)有 100戶家庭組成，要研究該社區(qū)每月 家庭消費(fèi)支出 Y與每月 家庭可支配收入 X的關(guān)系。 記 例 ，個別家庭的消費(fèi)支出為： （ *）式稱為 總體回歸函數(shù) （方程） PRF的隨機(jī)設(shè)定形式。 注意： 這里 PRF可能永遠(yuǎn)無法知道。 但對某一個別的家庭，其消費(fèi)支出可能與該平均水平有偏差。 回歸分析的基本概念 回歸分析構(gòu)成計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法論基礎(chǔ)，其主要內(nèi)容包括： （ 1）根據(jù)樣本觀察值對經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，求得 回歸方程； （ 2） 對回歸方程、參數(shù)估計(jì)值進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)； （ 3）利用回歸方程進(jìn)行分析、評價及預(yù)測。 ④ 相關(guān)分析 對稱地對待任何（兩個）變量，兩個變量都被看作是隨機(jī)的。 ? 含義： ? 函數(shù)形式： 可以是線性或非線性的。該線稱為 樣本回歸線 （ sample regression lines）。 隨機(jī)誤差項(xiàng)主要包括下列因素的影響： 1）在解釋變量中被忽略的因素的影響； 2）變量觀測值的觀測誤差的影響； 3）模型關(guān)系的設(shè)定誤差的影響； 4）其它隨機(jī)因素的影響。這條直線稱為 總體回歸線 。 回歸分析概述 一、變量間的關(guān)系及回歸分析的基本概念 二
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