【總結(jié)】教學(xué)大綱要求?本章(第二章)是課程的重要和主要內(nèi)容應(yīng)占理論課時的1/3以上?基本要求:一元線性單方程計量經(jīng)濟學(xué)模型的基本理論與方法,運用矩陣描述、推導(dǎo)和證明與普通最小二乘法有關(guān)的參數(shù)估計過程和結(jié)論,應(yīng)用計量經(jīng)濟學(xué)軟件進行一元線性單方程模型的普通最小二乘估計,獨立完成建立線性單方程計量經(jīng)濟學(xué)模型的全過程工作。第二章一元線性回歸模型
2025-01-06 13:07
【總結(jié)】第三章多元線性回歸模型?模型的建立及其假定條件?最小二乘法?最小二乘估計量的特性多元線性回歸模型的預(yù)測?可決系數(shù)?顯著性檢驗與置信區(qū)間?預(yù)測?案例分析模型的建立及其假定條件?基本概念?多元線性回歸模型的基本假定基本概念多元線性回歸模型:表現(xiàn)在線性回歸模
2025-04-28 23:16
【總結(jié)】第二章經(jīng)典線性回歸模型:雙變量線性回歸模型?回歸分析概述?雙變量線性回歸模型的參數(shù)估計?雙變量線性回歸模型的假設(shè)檢驗?雙變量線性回歸模型的預(yù)測?實例§回歸分析概述一、變量間的關(guān)系及回歸分析的基本概念二、總體回歸函數(shù)(PRF)三、隨機擾動項四、樣本回歸函數(shù)(SRF)
2025-05-03 01:37
【總結(jié)】第2章古典線性回歸模型一、古典線性回歸模型二、回歸參數(shù)的估計三、參數(shù)估計的性質(zhì)四、回歸方程的顯著性檢驗五、中心化和標(biāo)準(zhǔn)化六、相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù)七、預(yù)測一、古典線性回歸模型y=β0+β1x1+β2x2+…+βpxp+ε?????2)var(0)(???E
2025-05-06 18:08
【總結(jié)】第三章多元線性回歸模型**?多元線性回歸模型是我們課程的重點,原因在于:多元線性回歸模型應(yīng)用非常普遍;原理和方法是理解更復(fù)雜計量經(jīng)濟學(xué)模型的基礎(chǔ);內(nèi)容較為豐富。?從而,我們應(yīng)不遺余力地學(xué),甚至是不遺余力地背!?。”菊轮饕獌?nèi)容?多元線性回歸模型的描述?參數(shù)?
2025-05-14 23:12
【總結(jié)】§多元線性回歸模型的預(yù)測一、E(Y0)的置信區(qū)間二、Y0的置信區(qū)間對于樣本回歸函數(shù)βXY???給定樣本以外的解釋變量的觀測值X0=(1,X01,X02,…,X0k),可以得到被解釋變量的預(yù)測值:βX??00?Y它可以是總體均值E(Y0)或個值
2025-05-14 23:13
【總結(jié)】?第一節(jié)多元線性回歸模型?第二節(jié)最小二乘參數(shù)估計及性質(zhì)?第三節(jié)回歸方程的統(tǒng)計檢驗?第四節(jié)回歸中注意的一些問題?第五節(jié)預(yù)測與案例分析第三章多元線性回歸分析?第一節(jié)多元線性回歸模型一、問題的提出??現(xiàn)實生活中引起被解釋變量變化的因素并非僅只一個解釋變量,可能有很多個解釋變量。
2025-05-15 01:35
【總結(jié)】多元線性回歸模型簡單線性回歸模型的推廣1第一節(jié)多元線性回歸模型的概念在許多實際問題中,我們所研究的因變量的變動可能不僅與一個解釋變量有關(guān)。因此,有必要考慮線性模型的更一般形式,即多元線性回歸模型:
2025-02-11 17:34
【總結(jié)】1第六章非線性回歸模型?§非線性回歸模型的形式及其分類?§直接換元法?§間接換元法?§非線性回歸模型的線性逼近2§非線性回歸模型的形式及其分類?在社會現(xiàn)實經(jīng)濟生活中,很多現(xiàn)象之間的關(guān)系并不是線性關(guān)系,對這種類型現(xiàn)象的分析預(yù)測一般要應(yīng)用
2025-05-07 08:24
【總結(jié)】1第三章多元線性回歸模型(2)一、基本概念回顧二、基本假設(shè)三、檢驗四、自變量關(guān)系2一,概念:1、偏回歸系數(shù):?1、與雙變量模型一樣分為確定性成分和隨機性成分。?2、YXU也分別為被解釋變量、解釋變量隨機擾動項。?3不同的是回歸系數(shù)我們稱之為偏回歸系數(shù)3偏回歸系
2025-05-01 18:18
【總結(jié)】?參數(shù)估計量的區(qū)間估計?預(yù)測值的區(qū)間估計?受約束回歸§單方程線性模型的區(qū)間估計IntervalEstimationofMultipleLinearRegressionModel一、參數(shù)估計量的置信區(qū)間人們經(jīng)常說:“通過建立生產(chǎn)函數(shù)模型,得到資本的產(chǎn)出彈性是”,“通過建立消費函數(shù)模
【總結(jié)】第三節(jié)多元線性回歸模型的統(tǒng)計檢驗TSSRSSESS??22()iiTSSYYy??????總=離差平方和22??()iiRSSYYy???????回歸平方和一、擬合優(yōu)度檢驗總離差平方和的分解:1、可決系數(shù)與調(diào)整的可決系數(shù)22?()iiiE
【總結(jié)】§多元線性回歸模型的估計估計方法:OLS、ML或者MM一、普通最小二乘估計*二、最大或然估計*三、矩估計四、參數(shù)估計量的性質(zhì)五、樣本容量問題六、估計實例一、普通最小二乘估計對于隨機抽取的n組觀測值(Yi,Xji),i=1,2,,n,j=0,1,2,
【總結(jié)】§一元線性回歸模型的基本假設(shè)(AssumptionsofSimpleLinearRegressionModel)一、關(guān)于模型設(shè)定的假設(shè)二、關(guān)于解釋變量的假設(shè)三、關(guān)于隨機項的假設(shè)?一元線性回歸模型:只有一個解釋變量iiiXY??????10i=1,2,…,nY為被解釋變量,X為解釋變量
2025-05-13 15:01
【總結(jié)】1矩陣代數(shù)概述2矩陣(matrix)就是一個矩形數(shù)組。m?n矩陣就有m行和n列。m稱為行維數(shù),n稱為列維數(shù)??杀硎緸椋壕仃??方陣:具有相同的行數(shù)和列數(shù)的矩陣。一個方陣的維數(shù)就是其行數(shù)或列數(shù)。?行向量:一個1?m的矩陣被稱為一個(m維)行向量。
2025-05-11 01:09