元线性回归模型回顾
一元线性回归模型回顾
线性回归模型的第一次总结 ·1、一元线性回归模型回顾 ·2、多元线性回归模型回顾 3、回归结果的表迷形式 ·4、计量经济研究表述形式
线性回归模型的第一次总结 • 1、一元线性回归模型回顾 • 2、多元线性回归模型回顾 • 3、回归结果的表述形式 • 4、计量经济研究表述形式
一元线性回归模型回顾
一元线性回归模型回顾
1、模型的一般形式 y1=B+Bx1+1(i=1,2 个解释变量,两个参数 五条基本假设 (1)随机误差项均值为0 E(μ=0; (2)随机误差项同方差 var(μ)=σ2 (3)随机误差项无序列相关 cov1叫=0; (4)x是确定性的,非随机变量coV(xp=0; (5)随机误差项服从正态分布计N(,2) 2,,,n;
• 1、模型的一般形式 • 一个解释变量，两个参数 五条基本假设 （1）随机误差项均值为0 E(i )=0 ； （2）随机误差项同方差 Var (i )= 2； （3）随机误差项无序列相关 Cov(i, j )=0； （4）x是确定性的，非随机变量 Cov(xi , i )=0； （5）随机误差项服从正态分布 i~N(0, 2 ) i,j= ,2, …,n； i≠j yi = 0 + 1 xi + （i i =1,2, ,n）
2、参数估计方法:OLS法 OLS估计量 Bo=y-Bix 在满足模型的基本假设的条件下,OLS估计量 是最佳线性无偏估计量且服从正态分布
2、参数估计方法：OLS法 ˆ - ˆ ˆ 0 1 1 2 = y x x x y i i i ＝ 、 在满足模型的基本假设的条件下，OLS估计量 是最佳线性无偏估计量且服从正态分布 OLS估计量