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初級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)整理-展示頁

2025-06-16 17:02本頁面
  

【正文】 準(zhǔn)是:二者之差的平方和最小。稱為OLS估計(jì)量的離差形式(deviation form)。對(duì)于最大或然法,當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測(cè)值后,最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得從模型中抽取該n組樣本觀測(cè)值的概率最大。普通最小二乘估計(jì)量(ordinary least Squares Estimators)稱為最佳線性無偏估計(jì)量(best linear unbiased estimator, BLUE) s2的最小二乘估計(jì)量為它是關(guān)于s2的無偏估計(jì)量。 TSS=ESS+RSSY的觀測(cè)值圍繞其均值的總離差(total variation)可分解為兩部分:一部分來自回歸線(ESS),另一部分則來自隨機(jī)勢(shì)力(RSS)。 可決系數(shù)的取值范圍:[0,1] R2越接近1,說明實(shí)際觀測(cè)點(diǎn)離樣本線越近,擬合優(yōu)度越高。在1a的置信度下,總體均值E(Y|X0)的置信區(qū)間為 在1a的置信度下, Y0的置信區(qū)間為要縮小置信區(qū)間,需(1)增大樣本容量n(2)提高模型的擬合優(yōu)度總體回歸模型n個(gè)隨機(jī)方程的矩陣表達(dá)式為 其中 樣本回歸函數(shù)的矩陣表達(dá):或其中: 樣本回歸函數(shù)的離差形式其矩陣形式為 其中 : 在離差形式下,參數(shù)的最小二乘估計(jì)結(jié)果為 隨機(jī)誤差項(xiàng)m的方差的無偏估計(jì)量為從統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的角度: n30 時(shí),Z檢驗(yàn)才能應(yīng)用; nk179。30或者至少n179。調(diào)整的思路是:將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度,以剔除變
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