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正文內(nèi)容

統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課件22一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)(編輯修改稿)

2024-11-13 02:24 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ???? ( i=1,2,…n) 假如模型的參數(shù)估計(jì)量已經(jīng)求得,為 14 11/12/2021 因?yàn)?Yi是相互獨(dú)立的,所以的所有樣本觀測(cè)值的聯(lián)合概率,也即 或然函數(shù) (likelihood function)為: ),(),?,?( 21210 nYYYPL ???????21022)??(21)2(1 iinXYne?????????? 將該或然函數(shù)極大化 , 即可求得到模型參數(shù)的極大或然估計(jì)量 。 15 11/12/2021 由于或然函數(shù)的極大化與或然函數(shù)的對(duì)數(shù)的極大化是等價(jià)的 , 所以 , 取對(duì)數(shù)或然函數(shù)如下: 2102*)??(21)2l n ()l n (ii XYnLL????? ???????16 11/12/2021 解得模型的參數(shù)估計(jì)量為: ????????????????????????2212220)(?)(?iiiiiiiiiiiiiXXnXYXYnXXnXYXYX?? 可見 , 在滿足一系列基本假設(shè)的情況下 ,模型結(jié)構(gòu)參數(shù)的 最大或然估計(jì)量 與 普通最小二乘估計(jì)量 是相同的 。 17 11/12/2021 例 : 在上述家庭 可支配收入 消費(fèi)支出 例中,對(duì)于所抽出的一組樣本數(shù),參數(shù)估計(jì)的計(jì)算可通過下面的表 。 表 2 . 2 . 1 參數(shù)估計(jì)的計(jì)算表 iX iY ix iy iiyx 2ix 2iy 2iX 2iY 1 800 594 1350 973 1314090 1822500 947508 640000 352836 2 1100 638 1050 929 975870 1102500 863784 1210000 407044 3 1400 1122 750 445 334050 562500 198381 1960000 1258884 4 1700 1155 450 412 185580 202500 170074 2890000 1334025 5 2021 1408 1 50 159 23910 22500 25408 4000000 1982464 6 2300 1595 150 28 4140 22500 762 5290000 2544025 7 2600 1969 450 402 180720 202500 161283 6760000 3876961 8 2900 2078 750 511 382950 562500 260712 8410000 4318084 9 3200 2585 1050 1018 1068480 1102500 1035510 10240000 6682225 10 3500 2530 1350 963 1299510 1822500 926599 12250000 6400900 求和 21500 15674 576
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