第二章经典单方程计量经济学模型: 一元线性回归模型 回归分析概述 一元线性回归模型的参数估计 一元线性回归模型检验 一元线性回归模型预测 实例 4>U
第二章 经典单方程计量经济学模型： 一元线性回归模型 • 回归分析概述 • 一元线性回归模型的参数估计 • 一元线性回归模型检验 • 一元线性回归模型预测 • 实例
§21回归分析概述 变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数(PRF) 三、随机扰动项 四、样本回归函数(SRF) 4>U
§2.1 回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数（PRF） 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF）
变量间的关系及回归分析的基本概念 1.变量间的关系 (1)确定性关系或函数关系:研究的是确定现 象非随机变量间的关系。 圆面积=八(z,半径)=r半径2 (2)统计依赖或相关关系:研究的是非确定现 象随机变量间的关系 农作物产量=f(气温降雨量阳光施肥量) 4>U
一、变量间的关系及回归分析的基本概念 1. 变量间的关系 （1）确定性关系或函数关系：研究的是确定现 象非随机变量间的关系。 ( ) 2 圆面积 = f ,半径 = 半径 （2）统计依赖或相关关系：研究的是非确定现 象随机变量间的关系。 农作物产量= f (气温,降雨量,阳光, 施肥量)
对变量间统计依赖关系的考察主要是通过相关 分析( (correlation analysis或回归分析 ( regression analysis)来完成的 正相关 线性相关」不相关(相关系数: 统计依赖关系 负相关」1≤pm≤1↓有因果关系→回归分析 正相关 无因果关系→≯相关分析 非线性相为不相关 负相关 4>U
• 对变量间统计依赖关系的考察主要是通过相关 分析(correlation analysis)或回归分析 (regression analysis)来完成的 正相关 线性相关 不相关 相关系数： 统计依赖关系 负相关 −1 1 X Y 有因果关系 回归分析 正相关 无因果关系 相关分析 非线性相关 不相关 负相关
注意 ①不线性相关并不意味着不相关。 ②有相关关系并不意味着一定有因果关系 ③回归分析相关分析研究一个变量对另一个 (些)变量的统计依赖关系,但它们并不意 味着一定有因果关系 ④相关分析对称地对待任何(两个)变量,两 个变量都被看作是随机的。回归分析对变量 的处理方法存在不对称性,即区分应变量 (被解释变量)和自变量(解释变量):前 者是随机变量,后者不是 4>U
• 注意 ①不线性相关并不意味着不相关。 ②有相关关系并不意味着一定有因果关系。 ③回归分析/相关分析研究一个变量对另一个 （些）变量的统计依赖关系，但它们并不意 味着一定有因果关系。 ④相关分析对称地对待任何（两个）变量，两 个变量都被看作是随机的。回归分析对变量 的处理方法存在不对称性，即区分应变量 （被解释变量）和自变量（解释变量）：前 者是随机变量，后者不是