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文档简介

待估参数参数的OLS估计量样本容量问题参数估计实例§3.2多元线性回归模型的参数估计多元线性回归模型的参数估计共13页，您现在浏览的是第1页!一、待估参数（1）模型结构参数——0、1

……

k（2）模型分布参数——2多元线性回归模型的参数估计共13页，您现在浏览的是第2页!二、模型参数的OLS估计在多元线性回归模型中，要估计的乃是一个平面或超平面——拟合平面（通常仍称它为拟合直线）。最优估计——实际点到拟合平面的纵向距离最小。即拟合值尽可能逼近真实值，使残差的平方和最小。多元线性回归模型的参数估计共13页，您现在浏览的是第3页!利用解析式估计模型参数多元线性回归模型的参数估计共13页，您现在浏览的是第4页!多元线性回归模型的参数估计共13页，您现在浏览的是第5页!利用矩阵表达式估计模型参数多元线性回归模型的参数估计共13页，您现在浏览的是第6页!三、样本容量问题样本是一个重要的实际问题。模型依赖于实际样本。获取样本需要成本，企图通过样本容量的确定减轻收集数据的困难。1、最小样本容量2、满足基本要求的样本容量多元线性回归模型的参数估计共13页，您现在浏览的是第7页!2、满足基本要求的样本容量一般经验认为：n≥30或者n≥3(k+1)才能满足模型估计的基本要求。只有当n≥30时，正态分布成立。n-k≥8时，t分布才稳定，检验才较为有效。多元线性回归模型的参数估计共13页，您现在浏览的是第8页!多元线性回归模型的参数估计共13页，您现在浏览的是第9页!模型结构参数的估计多元线性回归模型的参数估计共13页，您现在浏览的是第10页!模型分布参数的估计多元线性回归模型的参数估计共13页，您现在浏览的是第11页!1、最小样本容量

所谓“最小样本容量”，即从最小二乘原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限。

样本最小容量必须不少于模型中结构参数的数目，即

n

≥

k+1多元线性回归模型的参数估计共13页，您现在浏览的

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