回归模型 通常我们是通过Y和X的样本观测值建立样本 回归函数来估计参数的
回归模型 通常我们是通过Y和X的样本观测值建立样本 回归函数来估计参数的
元线性回归样本函数7页(3 Y=Bo+BX 式中,Y为E(Y)的估计式; B为B的估计式; B1为β的估计式
一元线性回归样本函数17页(3-3) 为 的估计式。 为 的估计式； 式中 为 （ ）的估计式； 1 1 0 0 i i i 0 1 i ˆ ˆ , Yˆ E Y X (3 - 3) Yˆ ˆ ˆ = +
回归模型 对于样本中每一个与X相对的观测值Y;与由样 本回归函数得到的估计值有一随机偏差,这个 偏差称为样本剩余,记为e;s
回归模型 对于样本中每一个与Xi相对的观测值Yi与由样 本回归函数得到的估计值有一随机偏差，这个 偏差称为样本剩余，记为ei
样本回归函数 Y1=Y1+e;1=Bo+B1x1+e1
样本回归函数 X e ˆ ˆ Y e Y ˆ i = i + i = 0 +1 i + i
回归模型 回归分析就是要根据样本回归函数来估计总体 回归函数。 在这里需要解决的问题主要有两个: 其一是估计参数 其二是“接近”的程度有多大
回归模型 回归分析就是要根据样本回归函数来估计总体 回归函数。 在这里需要解决的问题主要有两个： 其一是估计参数; 其二是“接近”的程度有多大