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文档简介

精品文库 2：随机误差项的性质 （1）误差项代表了未纳入模型变量的影响； （2）即使模型中包括了决定数学分数的所有变量，其内在随机性也不可避免，这是做任何努力都无法解释的； （3）u代表了度量误差； （4）“奥卡姆剃刀原则”，即描述应该尽可能简单，只要不遗漏重要的信息。 3：解释回归结果的步骤 （1）看整个模型的显著性，看F统计量的值； （2）看单个参数的显著性； （3）解释斜率的经济含义； （4）解释R。 4：古典线性回归模型的基本假定（同多元线性回归模型的基本假定相同） （1）所有自变量是确定性变量； （2） （3）自变量之间不存在完全多重共线性。 12：样本回归方程，为残差项， 总体回归方程，为随机误差项 5： 样本回归函数： 随机样本回归函数： 总体回归函数： 随机总体回归方程： 观察值可表示为： 6：普通最小二乘法就是要选择参数、，使得参差平方和最小。 7：R的计算公式：( R度量了回归模型对Y变异的解释比例) TSS：总离差平方和 ESS：回归平方和 RSS：残差平方和 （1） （2） （3） 8：F检验 9：F与判定系数R2之间的重要关系 当R20，F0，当R21，F值为无穷大 10：校正的判定系数R 11：普通最小二乘估计量的一些重要性质: 13：不同函数形式的总结 模型 形式 斜率= 弹性= 线性 Y=B1+B2X B2 B2 双对数 lnY=B1+B2lnX B2 B2 对数-线性 lnY=B1+B2X B2Y B2(X) 线性-对数 Y=
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