总体回归线(函数) E(r X)=Bo+B,X
总体回归线（函数） 0 1 ( | ) E Y X X i i = +
(1)散点图 变量Y与变量Ⅹ的散点图
(1)散点图 变量Y与变量X的散点图 Y 0 X * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
(2)回归线 八 八 Y=+1X * X=B+B1X1+1 X
Y 0 X * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * = + i Y i β0 β 1 X (2)回归线 Yi = 0 + 1 Xi + i
(3)估计量( Estimator) 个估计量又称统计量,是指一个规则、公式或方法, 是用已知的样本所提供的信息去估计总体参数。 统计量是样本的函数,因为抽样是随机的,估计量具 有随机性 ■对一次已经实现的抽样,估计量又是确定的。 在应用中,由具体样本算出的估计量的数值称为估计 值
(3)估计量（Estimator） ◼ 一个估计量又称统计量，是指一个规则、公式或方法， 是用已知的样本所提供的信息去估计总体参数。 ◼ 统计量是样本的函数，因为抽样是随机的，估计量具 有随机性 ◼ 对一次已经实现的抽样，估计量又是确定的。 ◼ 在应用中，由具体样本算出的估计量的数值称为估计 值
2最小二乘法的思路(1 为了精确地描述Y与Ⅹ之间的关系,必须使用这两个变 量的每一对观察值(n组观察值),才不至于以点概面 (做到全面)。 Y与X之间是否是直线关系(用协方差或相关系数判 断)?若是,可用一条直线描述它们之间的关系。 在Y与X的散点图上画出直线的方法很多。 找出一条能够最好地描述Y与Ⅹ(代表所有点)之间的 直线。问题是:怎样算“最好”? ■最好指的是找一条直线使得所有这些点到该直线的纵 向距离的和(平方和)最小
2.最小二乘法的思路(1) ◼ 为了精确地描述Y与X之间的关系，必须使用这两个变 量的每一对观察值（n组观察值），才不至于以点概面 （做到全面）。 ◼ Y与X之间是否是直线关系（用协方差或相关系数判 断）？若是，可用一条直线描述它们之间的关系。 ◼ 在Y与X的散点图上画出直线的方法很多。 ◼ 找出一条能够最好地描述Y与X（代表所有点）之间的 直线。问题是：怎样算“最好”？ ◼ 最好指的是找一条直线使得所有这些点到该直线的纵 向距离的和（平方和）最小