雙變量回歸模型：基本概念-在線瀏覽
2025-07-15 16:29本頁面
【正文】 回歸分析 對變量的處理方法存在不對稱性，即區(qū)分因變量和解釋變量：前者是隨機變量，后者 不是。而不是相反。 14 二、回歸分析的基本概念 ? 總體回歸函數(shù)（ PRF） ? 隨機干擾項 ? 樣本回歸函數(shù)（ SRF） 15 總體回歸函數(shù) ? 包含 60個家庭的例子，分成 10個子總體 16 ? 子總體的均值，稱為“條件均值”， E(Y | X) 17 ? 每個子總體內(nèi)，呈現(xiàn)一個分布 ? 子總體的均值，隨著收入增加而增加 18 ? 收入與消費支出的關(guān)系；收入與子總體均值的關(guān)系： ? 圖中的黑點表示不同 X值下 Y的條件均值 ? 條件均值的連線稱為總體回歸線（總體回歸曲線） 19 20 概念 ? 在給定解釋變量 Xi條件下，被解釋變量 Yi的期望軌跡稱為 總體回歸線 (PRL)，或更一般地稱為 總體回歸曲線 。 21 ? 含義： 回歸函數(shù)（ PRF）說明被解釋變量 Y的平均狀態(tài)（總體條件期望）隨解釋變量 X變化的規(guī)律。 引例中，將消費支出看成是其可支配收入的線性函數(shù)時： 22 “線性”的兩種含義 ? 對 變量 為線性： Y的條件均值是 Xi的線性函數(shù) ? 對 參數(shù) 為線性 Y的條件均值是 的線性函數(shù) 計量經(jīng)濟學(xué)中的線性回歸模型（ LRM）是指 參數(shù)為線性的情況，對解釋變量可以是或者不 是線性的。 產(chǎn)生并設(shè)計隨機誤差項的主要原因： 1）理論的模糊性； 2）數(shù)據(jù)的欠缺； 3）核心變
畢業(yè)設(shè)計相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1