【總結(jié)】第二章經(jīng)典線性回歸模型:雙變量線性回歸模型?回歸分析概述?雙變量線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)?雙變量線性回歸模型的假設(shè)檢驗(yàn)?雙變量線性回歸模型的預(yù)測?實(shí)例§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、總體回歸函數(shù)(PRF)三、隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)四、樣本回歸函數(shù)(SRF)
2025-05-03 01:37
【總結(jié)】第三章回歸模型的檢驗(yàn)線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)回歸模型的其他形式回歸模型的參數(shù)約束§多元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)一、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)二、方程的顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))三、變量的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))四、參數(shù)的置信區(qū)間一、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
2025-05-06 22:03
【總結(jié)】第2章古典線性回歸模型一、古典線性回歸模型二、回歸參數(shù)的估計(jì)三、參數(shù)估計(jì)的性質(zhì)四、回歸方程的顯著性檢驗(yàn)五、中心化和標(biāo)準(zhǔn)化六、相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù)七、預(yù)測一、古典線性回歸模型y=β0+β1x1+β2x2+…+βpxp+ε?????2)var(0)(???E
2025-05-06 18:08
【總結(jié)】§受約束回歸在建立回歸模型時(shí),有時(shí)根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論需對(duì)模型中變量的參數(shù)施加一定的約束條件。如:0階齊次性條件的消費(fèi)需求函數(shù)1階齊次性條件的C-D生產(chǎn)函數(shù)模型施加約束條件后進(jìn)行回歸,稱為受約束回歸(restrictedregression);
2025-05-06 18:06
【總結(jié)】第二章經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型:一元線性回歸模型TheClassicalSingleEquationEconometricModel:SimpleRegressionModel本章內(nèi)容?回歸分析概述?一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)?一元線性回歸模型的檢驗(yàn)?一元線性回歸模型的預(yù)測§
2025-05-06 03:42
【總結(jié)】§一元線性回歸模型及其參數(shù)估計(jì)一、線性回歸模型的基本假設(shè)二、參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)(OLS)三、參數(shù)估計(jì)的最大似然法(不講)四、最小二乘估計(jì)量的性質(zhì)五、參數(shù)估計(jì)量的概率分布與隨機(jī)項(xiàng)方差的估計(jì)線性回歸模型的基本假設(shè)關(guān)于變量和模型的假設(shè);關(guān)于隨機(jī)誤差項(xiàng)的假設(shè)。一、線性回歸模型的基本假設(shè)?由于回歸
2024-10-19 01:49
【總結(jié)】第三章多元線性回歸模型**?多元線性回歸模型是我們課程的重點(diǎn),原因在于:多元線性回歸模型應(yīng)用非常普遍;原理和方法是理解更復(fù)雜計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的基礎(chǔ);內(nèi)容較為豐富。?從而,我們應(yīng)不遺余力地學(xué),甚至是不遺余力地背?。。”菊轮饕獌?nèi)容?多元線性回歸模型的描述?參數(shù)?
2025-05-14 23:12
【總結(jié)】第5章回歸模型的函數(shù)形式EssentialsofEconometrics回歸模型的函數(shù)形式第5章9-2本章討論以下幾種形式的回歸模型(1)雙對(duì)數(shù)線性模型或不變彈性模型(2)半對(duì)數(shù)模型(3)倒數(shù)模型(4)多項(xiàng)式回歸模型(5)過原點(diǎn)的回歸模型,或零截距模型9-3
2025-04-29 05:32
【總結(jié)】1/332021/6/17牙膏的銷售量軟件開發(fā)人員的薪金酶促反應(yīng)第十章統(tǒng)計(jì)回歸模型2/332021/6/17回歸模型是用統(tǒng)計(jì)分析方法建立的最常用的一類模型數(shù)學(xué)建模的基本方法機(jī)理分析測試分析通過對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析,找出與數(shù)據(jù)擬合最好的模型?不涉及回歸分析的數(shù)學(xué)原理和方法?通過實(shí)例討論如何選擇不同類
2025-05-15 08:09
【總結(jié)】§聯(lián)立方程模型的估計(jì)一、概述二、狹義的工具變量法三、間接最小二乘法四、二階段最小二乘法一、估計(jì)概述1、聯(lián)立方程偏誤?聯(lián)立方程模型由于聯(lián)立的結(jié)果會(huì)產(chǎn)生隨機(jī)解釋變量、多重共線性等問題?如果應(yīng)用OLS對(duì)每一個(gè)方程分別估計(jì)時(shí),必然會(huì)出現(xiàn):(1)內(nèi)生解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)是相關(guān)的;(2)參
2024-10-18 22:06
【總結(jié)】2021/6/151第八章分布滯后和虛擬變量模型§多項(xiàng)分布滯后(PDL)§自回歸模型§虛擬變量回歸模型§非線性模型§設(shè)定誤差202
2025-05-11 21:48
【總結(jié)】第五節(jié)聯(lián)立方程模型的估計(jì)?聯(lián)立方程偏倚?恰好識(shí)別模型的估計(jì)?過度識(shí)別模型的估計(jì)聯(lián)立方程模型的估計(jì)方法分為兩大類:單方程估計(jì)方法與系統(tǒng)估計(jì)方法。單方程估計(jì)方法即對(duì)模型中的結(jié)構(gòu)方程逐個(gè)進(jìn)行估計(jì),估計(jì)過程中主要考慮每一個(gè)方程所包含的信息,而不涉及模型系統(tǒng)中各方程之間的相互關(guān)系,所以也叫有限信息估計(jì)法。常用的單方程估計(jì)方法
2025-05-10 05:18
【總結(jié)】f?,?f2?,?f3?和二階導(dǎo)數(shù)?fij?(=???z?/??xi?x?j?)?,?i?=?1,2,3?。利用楊氏定理,我們數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué) —— 第八章?再談多變量模型
2025-06-21 23:02
【總結(jié)】第8講第2節(jié)Logistic回歸模型logistic回歸為概率型非線性回歸模型,是研究分類觀察結(jié)果(y)與一些影響因素(x)之間關(guān)系的一種多變量分析方法.一.Logistic回歸模型二.回歸參數(shù)的估計(jì)三.回歸方程的顯著性檢驗(yàn)四.回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)五.Logistic回歸分析方法六.模型的評(píng)價(jià)
2024-10-19 00:56
【總結(jié)】第二章一元線性回歸模型理論與方法§1、回歸分析概述§2、一元線性回歸模型§2.1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、總體回歸函數(shù)(方程)PRF?三、總體回歸函數(shù)(方程)PRF的隨機(jī)設(shè)定?四、隨機(jī)誤差項(xiàng)的含義?五、樣本回歸方程(函數(shù)
2025-05-13 15:01