计量经济学：第6章 多元线性回归_第1页
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文档简介

第6章多元线性回归2第六章多元线性回归Multipleregression

遗漏变量偏差Omittedvariablebias因果效应和回归分析多元回归和OLS拟合优度MeasuresoffitOLS估计量的抽样分布36.1遗漏变量偏差

4△遗漏变量偏差5举例说明这些条件

例1：英语学习者百分率在测试成绩实例中:（1）英语学习能力(学生是否将英语作为第二语言)貌似会影响标准化测试成绩:Z是Y的决定因素.（2）移民社区往往不那么富裕，因此学校预算少，并且STR也较高:Z与X相关.例2：测试的时间例3：每个学生的停车空间后果是有偏的.这一偏差的方向是怎样的？（以例1说明）按常识可给出什么样的提示?若你无法通过常识得出,则有公式…6遗漏变量偏差的公式

7遗漏变量偏差公式（续）

8遗漏变量偏差公式:

9use\caschool.dta;*****Table6.1******genstr_20=(str<20);gents_lostr=testscrifstr_20==1;gents_histr=testscrifstr_20==0;genelq1=(el_pct<1.9)genelq2=(el_pct>=1.9)*(el_pct<8.8)genelq3=(el_pct>=8.8)*(el_pct<23.0)genelq4=(el_pct>=23.0)ttestts_lostr=ts_histr,unpunettestts_lostr=ts_histrifelq1==1,unpunettestts_lostr=ts_histrifelq2==1,unpunettestts_lostr=ts_histrifelq3==1,unpunettestts_lostr=ts_histrifelq4==1,unpune10116.2多元回归模型

1213术语

14多元回归中系数的解释

15166.3多元回归的OLS估计量

17实例:加利福尼亚测试成绩数据集18STATA中的多元回归

19多元线性回归模型和OLS估计量的矩阵形式（见书第18章）20多元线性回归模型和OLS估计量的矩阵形式216.4多元回归的拟合优度

226.4多元回归的拟合优度

23SER和RMSE

24R2和

25R2

和

(续)2627实例中的应用

2829306.5多元回归的最小二乘假设

31假设#1:给定包含的X时u的条件均值为零323334356.6OLS估计量的抽样分布

366.7多重共线性—完全和不完全37虚拟变量陷阱38完全多重共线性(续)

39不完全多重共线性

40不完全多重共线性(续)

41关于多重共线性的几点说明多重共线性并不一定导致多重共线性问题对经济数据，多重共线性几乎不可避免，自变量之间总会存在某种程度的相关，但只有它们的线性关系高到一定程度时，才会发生多重共线性问题多重共线性是由于在数据中自变量之间存在某种线性关系或自变量高度相关而产生的，即它是某一特定样本中的问题即使较强的多重共线性也没用违背多元回归基本假设。OLS估计仍是无偏和

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