應用回歸分析第四版課后習題答案全何曉群劉文卿-展示頁
2025-06-28 02:01本頁面
【正文】 即： Sei =0 ，SeiXi=0 證明是β0的無偏估計。{E(εi)=0 i=1,2…. Cov(εi,εj)=｛σ^2。實用回歸分析第四版第一章 回歸分析概述 回歸模型中隨機誤差項ε的意義是什么？答：ε為隨機誤差項，正是由于隨機誤差項的引入，才將變量間的關系描述為一個隨機方程，使得我們可以借助隨機數(shù)學方法研究y與x1,x2…..xp的關系，由于客觀經(jīng)濟現(xiàn)象是錯綜復雜的，一種經(jīng)濟現(xiàn)象很難用有限個因素來準確說明，隨機誤差項可以概括表示由于人們的認識以及其他客觀原因的局限而沒有考慮的種種偶然因素。 線性回歸模型的基本假設是什么？答：線性回歸模型的基本假設有：….xp是非隨機的，…..xip是常數(shù)。即np.第二章 一元線性回歸分析思考與練習參考答案 一元線性回歸有哪些基本假定?答： 假設解釋變量X是確定性變量，Y是隨機變量； 假設隨機誤差項ε具有零均值、同方差和不序列相關性： E(εi)=0 i=1,2, …,n Var (εi)=s2 i=1,2, …,n Cov(εi, εj)=0 i≠j i,j= 1,2, …,n 假設隨機誤差項ε與解釋變量X之間不相關： Cov(Xi, εi)=0 i=1,2, …,n 假設ε服從零均值、同方差、零協(xié)方差的正態(tài)分布 εi~N(0, s2 ) i=1,2, …,n 證明（），Sei =0 ，SeiXi=0 。證明： 證明證明： 證明平方和分解公式：SST=SSE+SSR證明：
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