【正文】 39。為所以 ij Y??附： 126 ?????? ?????????????????????????kkEEE ??11??)?(2 、無偏性：YXXX ??? ? 1? ）（因為 ???????XXXXXXXXXXXXXX??????????????????1111）（）（）（）（）（）（? ???? XXXEE ???? ? 1? ）（）（?????????? ? ））（（）（）（）（ 01 EEXXXE附： 127 小的估計量。 ?????????? ???????????????????? ?39。39?，F(xiàn)有該公司、重點產品的銷售量主要取決于甲、乙兩種：某公司的利潤例20201991132 XXY i121 解：線性回歸模型設定如下： 102133221 ， ???????? iXXY iiii ???????????????????272429?Y???????????????154311442116451???X?????????????321????????YXXX 39。222212X 0 。39。i39。(???? 121??????????????????????eXY ?? ??式為樣本回歸函數(shù)的矩陣形即 的最小二乘估計為：（向量）左乘方程兩邊，得參數(shù)存在，用 ?XXXX ?? 1)39。 ?? ???39。 含兩個以上解釋變量的回歸模型叫 “ 多元回歸模型 ” ； 106 一、多元線性回歸模型表示方法 從一個二元線性模型的實例談起： niXXY iii ，例如 ??????? 2133221 ???），滿足，（給定一組樣本： niXXY iii ???? 21, 3213132121119801 ???? ????? XXYi 年）（23232221119812 ???? ????? XXYi 年）（ nnnn XXYni ???? ????? 33221UXY ?? ?矩陣表示：其中： 121??????????????nnYYYY?33232223121111??????????????nnnXXXXXXX???13321????????????????121??????????????nnU????107 ?????????????nYYY?21????????????k????21?????????????nuuu?21 即 UXY ?? ?之間有線性關系）個解釋變量與（推廣： KXXXKY ,1 32 ??niXXXY iKiKiii ， ?????????? 2133221 ????? ?????????????knnnkkXXXXXXXXX????????322322213121111一般形式 矩陣形式 108 ii XXYE 21)( ?? ??總體 : iii XY ??? ??? 21)( iii XYEYu ??ii XY 21 ??? ?? ??樣本 : iii eXY ??? 21 ?? ??iii eYY ?? ?殘 差 隨機擾動項 復習（一元） 問題： 總體線性回歸模型、樣本線性回歸模型各自的表現(xiàn)形式？系 數(shù)的經濟意義是什么？ 109 總體回歸函數(shù)（ PRF） KiKiikiii XXXXXXYE ???? ????? ?? 3322132 ),( 其中： 為截距 ； 為 “ 偏回歸系數(shù) ” . （ 表示：在其它解釋變量不變的情況下 ， 變量 每變化一個單位 ， 對 Y產生 個單位的影響 ） ； 樣本回歸函數(shù) （ SRF） ikiKiiiii eXXXeYY ???????? ?????????33221 ? 矩陣表示 : kikiii XXXY ???? ????? 33221 ????? ?eXY ?? ??iKiKiii uXXXY ?????? ???? ?33221jX1?? ),2(? kjj ???j??（多元） 110 其中： ???????????????k???????? 21??????????????neeee?21的估計是參數(shù) jj kj ?? ),2,1(? ??稱為“殘差”iii YYe ???111 干擾項的均值為零 0)|( ?ii XuE iii XXYE 21)|( ?? ??同方差性 2)|( ??ii XuV a r 2)|( ??ii XYV a r無自相關性 0?），（ ji uuC o v 0),( ?ji YYC o v擾動項與解釋變量之間不相關 0),( ?ii XuC o v 正態(tài)性 ),0(~ 2?Nu i ），（ 221~ ??? ii XNY ?復習（一元基本假定 （ 1— 5） : 112 二 、 多元線性模型的古典假定 零均值： ???????????????????????????????????????000)(2121???nnEuEuEuuuuEUEniE i ,2,10)( ????矩陣形式 113 同方差 和 無自相關性 ??????????kikiuuEEuuEuuEuuC O Vkikkiiki,0,),()])([(),(2?）（））（（）（ UUEEUUEUUEUV a r ?????? ][nnnnnnnIuuEuuEuuEuuEuuEuuEuuEuuEuuE2222212221212111000000???????????????????????????????????????????????????????????????????????????）（）（）（）（）（）（）（）（）（階單位陣為其中 nI n:即： 114 隨機擾動項與解釋變量不相關 ， 即 kjuX iji ,2,10),c o v ( ????????????????????????????????????????00000),c ov (1??ikiiiiiijiuXuXuEuXEuX或）（即，附： 115 無多重共線性 ， 即假定各解釋變量之間不存在線性關系 正態(tài)性：隨機擾動項服從正態(tài)分布 ),0(~ 2?? NikXR a n kX ?)(列滿秩在此條件下，矩陣kXXR a n kXX ?? ）（滿秩此時，方陣 39。對話框主要有 Forecast name(預測值序列名 ) YF S． E．（預測值標準差） se 回車 注：如果要瀏覽預測值 YF、實際值 Y，預測值的標準差 se，在命令行鍵入：“ Show Y YF se ”. 93 鍵入 ： smpl 1978 2020/回車 (sample擴大） 94 95 96 97 98 99 100 區(qū)間預測 : 先計算描述統(tǒng)計如下 101 )(?)2(? 2 FF eesntY ?? ??????22)(11??:iFF xXXnees ?）（其中229922222))()()(20)1)?????????????XXXXnXXxFxi ?（（102 第三章 多元線性回歸模型 103 教學目的、要求 ： 通過第三章的學習，要求學生 了解 多元線性回歸模型產生的背景； 掌握 多元線性回歸模型的古典假定；用普通最小二乘法對二元線性模型的參數(shù)估計，參數(shù)的解釋；參數(shù)最小二乘估計的統(tǒng)計性質； 理解 多元可決系數(shù)（判定系數(shù)）、修正的可決系數(shù)（判定系數(shù)）的概念及其關系； 掌握 用 F檢驗法對總體模型的顯著性進行檢驗；用 t檢驗法對單個系數(shù)的顯著性檢驗；能夠用本章所學過的知識解決一些實際問題（多元線性模型的預測）。 2)對 線性回歸模型進行檢驗 。 )XY(E FF FY63 第六節(jié) 實例及計算機計算過程 一、經濟計量分析的工作步驟 (二 ) 估計參數(shù) (三 ) 檢驗模型 經濟意義檢驗； 統(tǒng)計推斷檢驗； 計量經濟學檢驗； 預測檢驗； （計算機仿真技術判 斷模型參數(shù)估計值 的可信度及模型的 功效等）。 53 YY ?? 第四節(jié) 擬合優(yōu)度的評價 一 、 總變差的分解 )?()?(iiii YYYYYY ?????第四節(jié) 擬合優(yōu)度的度量 離差分解圖 54 總 （ 離差 ） 平方和 TSS的分解式為： 即 TSS=ESS+RSS — 回歸 （ 離差 ） 平方和 （ ESS） 222 )?()?()(iiii YYYYYY ????? ???2)?( YYi ??2)?(ii YY ??— 剩余（離差）平方和（ RSS） 其中： 55 T S SR S ST S SE S Sr ??? 1222222 1?iiiiyeyyr???????即 可決系數(shù)： 回歸變差占總變差的比重 222222222222222 ????yxiiiiiiSSYYXXyxyyr ??? ???????????）（）（ 可決系數(shù)的取值范圍 10 2 ?? r 三、可決系數(shù)與相關系數(shù)的關系 2rr ??。 48 原假設。 標準差中的 總體方差 未知時 ， 用它的無偏估計量 的代替： 2?）（ 2)2()?(? 222???????nenYY iii? 該指標