雙變量回歸模型：基本概念-資料下載頁(yè)
2025-05-12 16:29本頁(yè)面
【正文】 32 畫兩條樣本回歸線盡可能擬合這些散點(diǎn) 33 ? 圖中直線（曲線）稱為樣本回歸線 ? 在總體回歸函數(shù)（總固體回歸線）不知情的情況下，無法判斷哪一條樣本線能代表真實(shí)的總體線 ? 姑且他們都能代表總體回歸線 ? 但因抽樣波動(dòng)，他們最多只是真實(shí)總體線的一個(gè)逼近而已 ? N個(gè)不同的樣本，將有 N個(gè)樣本回歸線，并且可能各不相同 34 05001000150020212500300035000 1000 2021 3000 4000 5000 6000每月可支配收入X ( 元)每月消費(fèi)支出Y(元)系列1該樣本的 散點(diǎn)圖 （ scatter diagram)： 樣本散點(diǎn)圖近似于一條直線，畫一條直線以盡好地?cái)M合該散點(diǎn)圖。由于樣本取自總體，可以認(rèn)為該線近似地代表總體回歸線，該線稱為樣本回歸線（ SRF）。 記樣本回歸線的函數(shù)形式為： 稱為 樣本回歸函數(shù) (sample regression function， SRF) 35 36 樣本回歸函數(shù)的隨機(jī)形式 /樣本回歸模型： 同樣地，樣本回歸函數(shù)也有如下的隨機(jī)形式： 其中， 稱為 (樣本 )殘差 (或剩余 )項(xiàng) ， 代表其他影響 的隨機(jī)因素的集合，可看成是 的估計(jì)量。 由于方程引入了隨機(jī)項(xiàng)，成為計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，因此也成為 樣本回歸模型（ sample regression model） 。 37 38 收入與消費(fèi)的例子 ? 高估、低估是難以避免的。問題在于：如何最好地估計(jì) 3
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