[經(jīng)濟(jì)學(xué)]21回歸分析概述(參考版)
2024-10-19 22:05本頁面
【正文】 即，根據(jù) iiiii eXeYY ????? 10 ??? ??估計 iiiii XXYEY ???? ????? 10)|(。 ▼ 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。 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： iiiii eXYY ????? 10 ???? ??? 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） 。該線稱為 樣本回歸線 （ sample regression lines）。 四、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 ， 表 2 . 1 . 3 家庭消費(fèi)支出與可支配收入的一個隨機(jī)樣本 Y 8 00 1 1 0 0 1400 1700 2021 2300 2600 2900 3200 3500 X 594 638 1 1 2 2 1 1 5 5 1408 1595 1969 2078 2585 2530 總體的信息往往無法掌握，現(xiàn)實(shí)的情況只能是在一次觀測中得到總體的一個樣本。 隨機(jī)誤差項主要包括下列因素的影響： （ 1）在解釋變量中被忽略的因素的影響； （ 2）變量觀測值的觀測誤差的影響； （ 3）模型關(guān)系的設(shè)定誤差的影響； （ 4）其它隨機(jī)因素的影響。 （ 2）其他 隨機(jī) 或 非確定性 （ nonsystematic)部分 ?i。表明被解釋變量除了受解釋變量的系統(tǒng)性影響外，還受其他因素的隨機(jī)性影響 。 )|( iii XYEY ??? —— 稱 ?i為觀察值 Yi圍繞它的期望值 E(Y|Xi)的 離差 （ deviation），是一個不可觀測的隨機(jī)變量，又稱為 隨機(jī)干擾項 （ stochastic disturbance）或 隨機(jī)誤差項 （ stochastic error）。 三、隨機(jī)擾動項 總體回歸函數(shù)說明在給定的收入水平 Xi下，該社區(qū)家庭平均的消費(fèi)支出水平。 其
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