元線性回歸計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型習(xí)題(編輯修改稿)
2025-09-12 03:19 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 性和有效性的證明過(guò)程中可以看出 , 得出無(wú)偏性、有效性是利用了隨機(jī)干擾項(xiàng)具有零均值和同方差 , 以及隨機(jī)干擾項(xiàng)與解釋變量之間不相關(guān)的基本假設(shè) , 所以說(shuō)只有滿足基本假設(shè)的 OLS參數(shù)估計(jì)量才具有無(wú)偏性和有效性 . 根據(jù)最小二乘原理 , 所估計(jì)的模型已經(jīng)使得擬合誤差達(dá)到最小 , 為什么還要討論模型的擬合優(yōu)度問(wèn)題 ? 普通最小二乘法所保證的最好擬合是同一個(gè)問(wèn)題內(nèi)部的比較 , 即使用給出的樣本數(shù)據(jù)滿足殘差的平方和最小 。 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果所表示的優(yōu)劣可以對(duì)不同的問(wèn)題進(jìn)行比較 , 即可以辨別不同的樣本回歸結(jié)果誰(shuí)好誰(shuí)壞 . 為什么用可決系數(shù)評(píng)價(jià)擬合優(yōu)度 , 而不用殘差平方和作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) ? 可決系數(shù)和相關(guān)系數(shù)的區(qū)別和聯(lián)系 ? 答：樣本可決系數(shù)系數(shù)反映了回歸平方和占總離差平方和的比重，表示由解釋變量引起被解釋變量的變化占被解釋變量總的變化的比重，因而可用來(lái)判定回歸直線擬合程度的優(yōu)劣，該值大表示回歸直線對(duì)樣本點(diǎn)的擬合程度好，反之亦然。殘差平方和反映的是隨機(jī)誤差項(xiàng)包含因素對(duì)被解釋變量變化影響的絕對(duì)程度，它與樣本容量有關(guān)，樣本容量大時(shí)，殘差平方和一般也大，樣本容量小時(shí)，殘差平方和也小，因此樣本容量不同時(shí)得到的殘差平方和不能用于比較。此外，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量一般應(yīng)是相對(duì)量而不能用絕對(duì)量，因而不宜使用殘差平方和判斷模型的擬合優(yōu)度。 樣本可決系數(shù)與相關(guān)系數(shù)的聯(lián)系與區(qū)別有以下幾
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