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计量经济学

线性回归的基本思想：双变量模型

2.1回归的含义

Y代表应变量 X代表自变量或解释变量

因果关系—— 某个经济理论支撑

根据自变量的取值，估计应变量均值

2.2总体回归函数（PRF）：假想一例

散点图 条件均值（条件期望值）

总体回归线population regression line

随机/统计 总体回归函数 population regression function/、

确定/非随机 总体回归函数 nonstochastic PRF

y对x的回归

B1b2 参数 回归系数

回归分析是条件回归分析

2.3总体回归函数的统计的随机设定

μ随机误差项 噪 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 变量不一定是线性的。

2.7从双变量回归到多元线性回归

多元线性回归：回归方程中不止一个自变量或解释变量

2.8参数估计：普通最小二乘法

最小二乘法：选择参数估计量使得残差平方和尽可能少

最小二成的正规方程

OLS 估计量【b1=y均值-b2x均值】

普通最小二乘估计量

用OLS 法得出的样本回归线经过样本均值点

均值的残差总为0

残差与解释变量和积求和为0，这两个变量不相关

对残差与y求和 值为0

2.9综合

截距的最好解释：回归模型中所有省略变量对Y的平均影响

2.10一些例子

在非线性模型中，斜率为-b2（1/x2）

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