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正文內(nèi)容

[經(jīng)濟學(xué)]計量經(jīng)濟學(xué)第二章(編輯修改稿)

2025-02-15 16:46 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 是 的無偏估計, 11 )?( ?? ?E 1?1??同理可證 是 的無偏估計,即 0?? 0? 00 )?( ?? ?E進一步有 這表明回歸值 是 的無偏估計。 )|()??()?( 1010 iiii xyExxEyE ????? ????y? )|( ii xyE 山東經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院計量經(jīng)濟教研室 三、最優(yōu)性 ])()([)])()([)?(221 iiiiii yxxxxV aryxxxxV arV ar ??? ? ???????由 ( ) 式和 得: 2)()(uii uV a ryV a r ???)())(()()(])()([22222 iiiiii yV arxxxxyV arxxxx???? ??????22)(1ui xx???? 山東經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院計量經(jīng)濟教研室 同理可以證明 22222222222222222220])(1[])()(2))(()(1[])()(2))(()(1[)())()(1(]))()(1[()?(uiuiiiiuiiiiiiiiiixxxnxxxxxnxxxxxnxxxxxnxxxxxnyV a rxxxxxnyxxxxxnV a rV a r????????????????????????????????????????? 山東經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院計量經(jīng)濟教研室 222222222222)()(2)()(uiiuiiiuiixxnxxxnxnxnxxxxxnxnxx?????????????????????由( )和( )知,回歸系數(shù) 不僅與隨機項的方差 有關(guān),而且還與自變量 x取值的波動程度有關(guān)。要想使 的估計值 的方差小,在收集數(shù)據(jù)時,就應(yīng)該考慮 x的取值盡可能分散些,樣本容量也盡可能大一些。 10 ?,? ??2u?10,?? 10 ?,? ?? 山東經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院計量經(jīng)濟教研室 221010)()?,?(??uσxxxC o v? ??????? 的協(xié)方差為:和同理我們還可以證明])(,[~?])(,[~?221122200?????xxNxxnxNiuuii??????對于給定的 ,則 0x 0100 ??? xy ?? ??)))(1(,(~? 2200100 uxxLxxnxNy ??????因為假定 服從正態(tài)分布,所以 yi也是一個服從正態(tài)分布的隨機變量。又由于 是因變量 yi的線性函數(shù) ,所以 也服從正態(tài)分布,由前面的計算結(jié)果知: ),0(~ 2ui Nu ?10 ?,? ??10 ?,? ?? 山東經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院計量經(jīng)濟教研室 下面以 為例,證明 OLSE的最小方差性 1?假定 也是總體回歸系數(shù) 的線性無偏估計量,即有: ?? ii yc*1? 1?1101010*1)()]([)]([)()(???????????????????????iiiiiiiiiiiixccxccxcyEcycEE顯然,必須有: 1,0 ?? ??iii xcc????????????????????22222222222*1])[(])(2)[(])[()()()(uiiiuiiiiiiuiiiuiiiiikkckkckkckkccyV a rcycV a rV a r?????( ) ( ) 山東經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院計量經(jīng)濟教研室 0)(1)(1)(1)())(()()()()(222222222????????????????????????????????xxxxxxxxcxxcxxxxxxxxckkckkciiiiiiiiiiiiiiiiii10????iiixcc? ???2)()(xxxxkiii可見要使( )的值最小,只有使 ,此時: ii kc ?1*1 ??? ??? ?? iiii ykycOLSE的最小方差性得證。 山東經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院計量經(jīng)濟教研室 高斯 —馬爾可夫定理 (GaussMarkov theorem) 在給定經(jīng)典線性回歸的假定下 , 最小二乘估計量是具有最小方差的線性無偏估計量 。 山東經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院計量經(jīng)濟教研室 四、 隨機誤差項方差的樣本估計 在上述推導(dǎo)與計算中我們多次用到了隨機項 ui的條件方差 ?u2. 實際上, ?u2是不可能知道的。 在實際應(yīng)用中,我們使用樣本殘差的方差 Se2作為其無偏估計量,記為 。 2?u???????????????????????????niiiniiniiniiiniieuyxyynyynenS111012121222??21)?(2121????可以證明, 是 ?u2的 最小二乘估計量 ,是無偏估計量 。 ???niien1221 山東經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院計量經(jīng)濟教研室 對于,例題 21 ?????? ???? ??? ???niiiniiniiu yxyyn1110122 ??21? ???? ?8 0 7 0 1 51 1 7 7 3 7 9 00 2 8 8 7 8 6 8 06 8 8 6 33 0 7 2 1 4 0 02121??????? ?? eu S? 山東經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院計量經(jīng)濟教研室 五、回歸系數(shù)的區(qū)間估計 1 ?? 為了反映回歸系數(shù)的估計精度,需給出其區(qū)間估計,即在置信水平為 下的置信區(qū)間。置信區(qū)間長度越短,說明估計值 與參數(shù) 和 就越接近,估計值就越精確;反之,就越不精確。 01? ?,?? 0? 1?)]?(,[~?)],?(,[~? 111000 ?????? V a rNV a rN由于: 如果記: )?()?(,)?()?(1100 ???? V arSV arS ??則有: )2(~)?(?),2(~)?(?000111 ?????? ntStntSt ?????? 山東經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院計量經(jīng)濟教研室 可以證明 β 1在置信水平為 1α 下的置信區(qū)間為: β 0在置信水平為 1α 下的置信區(qū)間為: 1 1 1 122? ? ? ?( ( 2 ) ( ) , ( 2 ) ( ) )t n S t n S??? ? ? ?? ? ? ?2211 2222? ?? ?( ( 2 ) , ( 2 ) )( ) ( )uuiit n t nx x x x??????? ? ? ?????即: 0 0 0 022? ? ? ?( ( 2 ) ( ) , ( 2 ) ( ) )t n S t n S??? ? ? ?? ? ? ?222200 222211? ?? ?( ( 2 ) ( ) , ( 2 ) ( ) )( ) ( )uuiixxt n t nn x x n x x??? ? ? ?? ? ? ? ? ?????即: 山東經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院計量經(jīng)濟教研室 其中 211?2nuiien??? ? ? 211 ?()2niiiyyn??? ?= 2( 2)tn? ?為置信度為 1α ,自由度為 n2的 t分布臨界值。 β 0在置信水平為 95%下的置信區(qū)間為:( ,) 對于例 21,從輸出結(jié)果可見: β 1在置信水平為 95%下的置信區(qū)間為: ( , ) 第四節(jié) 統(tǒng)計顯著性檢驗 一、回歸系數(shù)的顯著性檢驗 二、擬合優(yōu)度檢驗 三、方程顯著性檢驗 四、三種檢驗的關(guān)系 五、回歸方程的標(biāo)準(zhǔn)記法 山東經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院計量經(jīng)濟教研室 ? 回歸分析 是要通過樣本所估計的參數(shù)來代替總體的真實參數(shù),或者說是用樣本回歸線代替總體回歸線。 ? 盡管從 統(tǒng)計性質(zhì) 上已知,如果有足夠多的重復(fù) 抽樣,參數(shù)的估計值的期望(均值)就等于其總體的參數(shù)真值,但在一次抽樣中,估計值不一定就等于該真值。 ? 那么,在一次抽樣中,參數(shù)的估計值與真值的差異有多大,是否顯著,這就需要進一步進行統(tǒng)計檢驗 。 ? 主要包括 擬合優(yōu)度檢驗 、回歸系數(shù)的 顯著性檢驗 及 方程顯著性檢驗 。 山東經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院計量經(jīng)濟教研室 一、回歸系數(shù)顯著性檢驗 回歸分析 是要判斷 解釋變量 X是否是 被解釋變量 Y的一個顯著性的影響因素。 在 一元線性模型 中,就是要判斷 X是否對 Y具有顯著的線性性影響。這就需要進行 變量的顯著性檢驗。 ? 變量的顯著性檢驗所應(yīng)用的方法是數(shù)理統(tǒng)計學(xué)中的 假設(shè)檢驗 。 ? 計量經(jīng)計學(xué)中,主要是針對變量的參數(shù)真值是否為零來進行顯著性檢驗的。 山東經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院計量經(jīng)濟教研室 假設(shè)檢驗 ? 所謂 假設(shè)檢驗 , 就是事先對總體參數(shù)或總體分布形式作出一個假設(shè),然后利用樣本信息來判斷原假設(shè)是否合理,即判斷樣本信息與原假設(shè)是否有顯著差異,從而決定是否接受或否定原假設(shè) 。 ? 假設(shè)檢驗采用的邏輯推理方法是反證法。 先假定原假設(shè)正確,然后根據(jù)樣本信息,觀察由此假設(shè)而導(dǎo)致的結(jié)果是否合理,從而判斷是否接受原假設(shè)。 ? 判斷結(jié)果合理與否,是基于“小概率事件不易發(fā)生”這一原理的 山東經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院計量經(jīng)濟教研室 顯著性檢驗 —t檢驗 ))(,(~? 2211 ? ? xxNiu???)2(~)?(?11 ?? ntSt ??由于真實的 未知,在用它的無偏估計量 替代時,可構(gòu)造如下統(tǒng)計量: 2?22???ne iu?2u?對于一元線性回歸方程中的 ,已經(jīng)知道它服從正態(tài)分布: 1??? ?? 221 )(?)?(xxS iu??其中: 的標(biāo)準(zhǔn)差的樣本估計值。 1?? 山東經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院計量經(jīng)濟教研室 檢驗步驟: ( 1)提出假設(shè) 原假設(shè) H0: ?1=0, 備選假設(shè) H1: ?1?0 ( 2)以原假設(shè) H0構(gòu)造 t統(tǒng)計量,并由樣本計算其值 ( 3)給定顯著性水平 ?,查 t分布表,得臨界值 t?/2(n2) ( 4)比較,判斷,作出統(tǒng)計決策 若 | t |≥ t?/2(n2),則拒絕 H0 ,接受 H1 :認(rèn)為 ?
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