方程回歸模型ppt課件-資料下載頁
2025-04-30 18:16本頁面
【正文】 產(chǎn)生并設(shè)計隨機(jī)誤差項的主要原因：1）理論的含糊性； 2）數(shù)據(jù)的欠缺（糟糕的替代變量） 3）核心變量與周邊變量； 4） 節(jié)省原則；5）人類行為的內(nèi)在隨機(jī)性； 6）錯誤的函數(shù)形式； 五 、樣本回歸函數(shù)（ SRF） 問題： 能從一次抽樣中獲得總體的近似的信息嗎？如果可以，如何從抽樣中獲得總體的近似信息？ 問：能否從該樣本估計總體回歸函數(shù) PRF？回答：能 例 ： 在例 ， 總體的信息往往無法掌握，現(xiàn)實的情況只能是在一次觀測中得到總體的一個樣本。核樣本的 散點圖 （ scatter diagram)： 樣本散點圖近似于一條直線，畫一條直線以盡好地擬合該散點圖，由于樣本取自總體，可以該線近似地代表總體回歸線。該線稱為 樣本回歸線 （ sample regression lines）。 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）。 這里 將 樣本回歸線 看成 總體回歸線 的近似替代則 注意： 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： 由于方程中引入了隨機(jī)項，成為計量經(jīng)濟(jì)模型，因此也稱為 樣本回歸模型 （ sample regression model） 。 ▼ 回歸分析的主要目的 ：根據(jù)樣本回歸函數(shù) SRF，估計總體回歸函數(shù) PRF。注意： 這里 PRF可能永遠(yuǎn)無法知道。即，根據(jù) 估計167。 對線性的幾點說明 三、本身為非線性，但通過變形可以變?yōu)榫€性關(guān)系一、對變量之間關(guān)系為線性二、對參數(shù)為線性 經(jīng)典回歸分析主要考慮對參數(shù)是線性的形式，對變量之間的關(guān)系不作線性要求
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