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計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末復(fù)習(xí)總結(jié)-文庫吧資料

2025-04-23 12:35本頁面
  

【正文】 關(guān)于工具變量法的幾個(gè)注意事項(xiàng)(1)一般不是用工具變量直接替換原來的解釋變量。5是有偏估計(jì)量②與模型其他解釋變量不相關(guān)。0③工具變量),不相關(guān):與隨機(jī)誤差項(xiàng)0②工具變量185。i,高度相關(guān):與所替代的隨機(jī)解釋變量隨機(jī)解釋變量的修正(1)工具變量的選取①工具變量OLS(3)同期相關(guān) 224。OLS224。估計(jì)量仍然無偏一致。mX遺漏了某個(gè)重要變量C(3)同期相關(guān):產(chǎn)生原因A它們有如下三種關(guān)系:(1)相互獨(dú)立:1)隨機(jī)變量問題1k/(n2/=RkF或者1k1n2n=統(tǒng)計(jì)量存在下列關(guān)系:在證明參數(shù)估計(jì)量的無偏性時(shí),利用了解釋變量非隨機(jī)或與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)的假定;在證明參數(shù)估計(jì)量的有效性時(shí)用到了隨機(jī)干擾項(xiàng)同方差且無序列相關(guān)的假定。與R進(jìn)行解釋變量數(shù)目不同的模型的擬合優(yōu)度的比較。R 在多元線性回歸模型中,因?yàn)闆Q定系數(shù)的關(guān)系如何?解答與R2=185。0jE)2 2jmiE(m i條假設(shè)有條假設(shè)自然滿足,并且由第條假設(shè)是古典假設(shè),若前兩條假設(shè)滿足,第條假設(shè)中,前同一元線性回歸模型,在這(0,s I1,n用矩陣形式可表示為m ~LiN114)隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布,即m i42=20jCov(,)miLnX1Lni1i2i=Var=m0 ,L(m iCov均值、同方差,且在不同樣本點(diǎn)相互獨(dú)立,不存在序列相關(guān)性,即Em i =i 12()2)隨機(jī)誤差項(xiàng)具有X+1矩陣=+1 則有=矩陣列滿秩 162。1nXk的估計(jì)值不變。、的估計(jì)值比原來增大Yd倍。的估計(jì)值會(huì)變?yōu)樵瓉淼?、值,去乘每一個(gè)用不為零的常數(shù)的估計(jì)值、Yb0Xd的擬合值與模型的殘差不d變。1 ,b 0值,b 1)用不為零的常數(shù)d 去乘每一個(gè)b1X(b0Yii? ?ei+==yi2i? ?,x?b1則有229。+b1Xb0YiYdb1值,對(duì)參數(shù)b0去乘每一個(gè)值,又會(huì)怎樣?,用不為零的常數(shù)去加每一個(gè)的擬合值、殘差會(huì)產(chǎn)生什么樣的影響?如果用不為零的常數(shù)b1b0Xdmii+=年的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的情況進(jìn)行預(yù)測(cè)不合適。所以利用模型對(duì)X20501981—2005的影響。的波動(dòng),除受樣本數(shù)據(jù)的抽樣波動(dòng)的影響外,還受隨機(jī)誤差項(xiàng)被解釋變量的個(gè)別值0()Y1113.為什么被解釋變量總體均值的預(yù)測(cè)置信區(qū)間比個(gè)別值的預(yù)測(cè)置信區(qū)間窄?E3進(jìn)行檢驗(yàn),稱為變量顯著性檢驗(yàn)。:b1備擇假設(shè)=H0是否顯著不為決定系數(shù)公式是:ESS RSSTSS TSS212.什么是變量顯著性檢驗(yàn)?答:一元線性回歸模型中,但殘差平方和是一個(gè)絕對(duì)指標(biāo),不具有橫向可比性,不能作為度量擬合優(yōu)度的統(tǒng)計(jì)量。10.什么是擬合優(yōu)度?什么是擬合優(yōu)度檢驗(yàn)?擬合優(yōu)度通過什么指標(biāo)度量?為什么殘差平方和不能作為擬合優(yōu)度的度量指標(biāo)?答:擬合優(yōu)度指樣本回歸線對(duì)樣本數(shù)據(jù)擬合的精確程度,擬合優(yōu)度檢驗(yàn)就是檢驗(yàn)樣本回歸線對(duì)樣本數(shù)據(jù)擬合的精確程度。1與殘差平方和不同,決定系數(shù)=0Y?e5. 被解釋變量的估計(jì)與殘差的乘積之和為零,即ni=1i0e4. 解釋變量與殘差的乘積之和為零,即ni=1i0YYib1b0Yi用普通最小二乘法估計(jì)得到的一元線性回歸模型的樣本回歸函數(shù)具有如下性質(zhì):Y ? ? ?1. 樣本回歸線過樣本均值點(diǎn),即點(diǎn)(、)X最大似然法的基本思想是使從模型中取得樣本觀察數(shù)據(jù)的概率最大。最小二乘法ni=1最大似然法(maximumleastmodel)。linear455)回歸模型是正確設(shè)定的。ei2229。11以2,1,)i(0,s~Ln4)隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布,即=即1X2=j ijmimi0()均值、同方差,且在不同樣本點(diǎn)之間是獨(dú)立的,不存在序列相關(guān),即Em i ) =s 2 0 i2)隨機(jī)誤差項(xiàng)具有為此,本節(jié)首先介紹模型的基本假設(shè)。引入樣本回歸函數(shù)中的代表各種隨機(jī)因素影響的隨機(jī)變量,稱為樣本回歸模型。描述總體回歸曲線的函數(shù)稱為總體回歸函數(shù)。一個(gè)經(jīng)濟(jì)變量通常不能被另一個(gè)經(jīng)濟(jì)變量完全精確地決定,需要引入隨機(jī)誤差項(xiàng)來反映各種誤差的綜合影響,主要包括:1)變量的內(nèi)在隨機(jī)性的影響;2)解釋變量中被忽略的因素的影響;3)模型關(guān)系設(shè)定誤差的影響;4)變量觀察值的觀察誤差的影響;5)其他隨機(jī)因素的影響。2.隨機(jī)誤差項(xiàng)在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中的作用是什么?答:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是研究經(jīng)濟(jì)變量之間存在的隨機(jī)因果關(guān)系的理論與方法,其中對(duì)經(jīng)濟(jì)變量之間關(guān)系的隨機(jī)性的描述通過引入隨機(jī)誤差項(xiàng)(stochastic聯(lián)系在于:
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