緒論計量經濟學ppt課件(參考版)
2025-05-06 05:35本頁面
【正文】 常見的檢驗：均值檢驗、方差檢驗 。 相互獨立、服從正態(tài)分布的隨機變量的和仍然服從正態(tài)分布；相互獨立、服從正態(tài)分布的隨機變量的線性組合仍然服從正態(tài)分布。 若隨機變量 X的概率密度函數(shù)為 （其中 ? ， ?為實數(shù)， ?0） ),(,21)( 222)(????????xexfx????分布 1： 正態(tài)分布 (Normal distribution) （ 5）、常見的分布： 正態(tài)分布密度函數(shù) f(x)的圖像 ?標準正態(tài)分布： 當參數(shù) ?＝ 0， ?2＝ 1時，稱隨機變量 X服從 標準正態(tài)分布，記作 X~N(0, 1)。 兩隨機變量獨立必然不相關；但是不相關未必獨立。 3. 設 X 與 Y 是兩個隨機變量，則 D(X+Y)= D(X)+D(Y)+2E{[XE(X)][YE(Y)]} D(XY)=D(X)+D(Y)2E{[XE(X)][YE(Y)]} 2. 若 C 是常數(shù) , 則 D(CX)=C2 D(X) 。 性質 3. E(X+Y) = E(X)+E(Y)。常記為 X～ f(x) , (?x+?) 分布函數(shù)與 密度函數(shù) 關系的幾何表示 x F(x) 隨機變量的數(shù)字特征：期望與方差 ????1)(kkk pxXE若 X是離散型隨機變量，它的分布律為 : P{X=xk}=pk , k=1,2,… 則 X的數(shù)學期望為 若 X是連續(xù)型隨機變量，其密度函數(shù)為 f (x) ? ???? dxxfxXE )()(則 X的數(shù)學期望為 期望： 性質 1. 設 C是常數(shù)，則 E(C)=C。 離散型隨機變量：分布列 設離散型隨機變量 X，其所有可能 取值為 x1, x2, …, xk, …, 且取這些值的概率依次為 p1, p2, …, pk, …, 即 P(X=xk)=pk, (k=1, 2, … ) 則稱P(X=xk)=pk(k=1, 2, … ) 為隨機變量 X 的分布 列 。 分布函數(shù)：設 X是一 隨機變量， x是任意實數(shù)，則實值函數(shù) F(x)＝ P {X?x}， x∈( ∞ ， +∞) 稱為隨機變量 X的 分布函數(shù) 。 , . . . ),( yxfz ?（ 2）求偏導數(shù)： （ 1）多元函數(shù) 多元函數(shù)的極值。 （ 2）：建立模型的理論、估計模型的方法與數(shù)據(jù)的質量是決定模型能否成功建立的三要素。 計量經濟學功能的評價與決定計量經濟學模型成功的要素。 例如： (人均食品需求量 )= (人均收入 )+ (食品均價 ) + (其它商品均價 ) 錯！ 為什么？ ⑵ 統(tǒng)計檢驗 由統(tǒng)計學理論決定，包括： 擬合優(yōu)度檢驗 (Coefficient of Determination) 方程顯著性檢驗 (Overall Significance of Regression) 變量顯著性檢驗 (Significance of Variables) ⑶ 計量經濟學檢驗 由計量經濟學理論決定，包括： 異方差性檢驗 (Heteroskedasticity) 序列相關性檢驗 (Serial Correlation) 共線性檢驗 (Multicollinearity) ⑷ 模型預測檢驗 由模型的應用要求決定。 模型估計： 運用統(tǒng)計和數(shù)學方法對模型中的函數(shù)進行估計。 例： ttt uxfy ?? ? )( 1注意 2：沒有特別說明， 計量經濟學模型中的變量視為隨機變量 。 ２：用統(tǒng)計檢驗的方法確定 。 uxxxfy p ?? ), . . . ,( 21如 :需求的計量經濟學模型 uxxxfd p ?? ), . . . ,( 21一、建立計量經
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