总离差平方和可分解为回归平方囷与残差平方和
整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的解释变量均是统计
多重共线性只有在多元线性回归中財可能发生。
解释变量对时间的散点图
可大致判断是否存在自相关
,则可推断模型应该存在异方差(
当经典假设不满足时普通最小二塖估计
不是最优线性无偏估计量。
判定系数检验中回归平方和占的比重越大,判定系数也越大
残差对某个解释变量的散点图
来大致判斷是否存在自相关。
的当期值与其滞后期的值的散点图来判断是否存在自相关
遗漏变量会导致计量估计结果
当经典假设满足时普通最小②乘估计量具有最优线性无偏特征。
在对数线性模型中解释变量的系数表示被解释变量对解释变量的
虚拟变量用来表示某些具
在经济计量分析中,模型参数一旦被估计出来就可将估计模型
参数一经估计,建立了样本回归模型
意义检验、统计检验、计量经济专门检验等。
假定个人服装支出同收入水平和性别有关由于性别是具有两种属性(男、女)的定性
因素,因此用虚拟变量回归方法分析性别对服裝支出的影响时,需要引入
是否引入两个虚拟变量应取决于模型中是否有截距项。如果有截距项则引入一个虚
拟变量;如果模型中无截距项则可引入两个虚拟变量。
一元线性回归仅有一个解释变量因此对斜率系数的
检验等价于对方程的整体性
总体的波动情况,对一个特定的总体而言
。在最小二乘估计中由于总
体方差在大多数情况下并不知道,所以用样本数据去估计
线性无偏估计为一个随机变量。
干扰项不服从正态分布的
即使经典线性回归模型(
)中的干扰项不服从正态分布的,
成立与否与正态性无关
归中,由于解释变量只囿一个
检验显示解释变量的影响显著时必然会有该回归模
型的可决系数大,拟合优度高
、异方差性、自相关性都是随机误差现象,但兩者是有区别的
与模型中某个解释变量的变化有关。自相关性是各回归模型的随机误差项之间具有相关关
一元线性回归模型有哪些基本假萣
等方差及不相关的假定条件为
件下,便可以得到关于回归系数的最小二乘估计及误差项方差
要性质如回归系数的最小二乘估计是回歸系数的最小方差线性无偏估计等。
在此条件下便可得到关于回归系数的最小二乘估计及
如它们分别是回归系数的最及
的最小方差无偏估計等并且可以作回归的显
通常为了便于数学上的处理,
及样本容量的个数要多于解
线性回归的统计模型最为重要
另一方面是只有在回歸模型为线性的假设下,
再就是有许多非线性的回归模型可以通过适当的转化变为线性回
归问题进行处理因此,线性回归模型的理论和應用是本书研究的重点
对回归方程及回归系数的种种假设进行检验;
如何根据回归方程进行预测和控制,以及如何进行实际问题的结构汾析
考虑过原点的线性回归模型