一元线性回归模型_3

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1、图2.1 Regression 的原始释义,2.2 模型的建立及其假定条件,yi = 0 + 1 xi + ui,总体回归函数 PRF,1 一元线性回归模型,图2.2 总体回归函数,(2.1),表1.1 回归分析中的变量名称,ui随机扰动项,它就像一个框,所有我们不想要的,无法把握的东西都仍在里面,然而我们又希望扰动项具有良好的性质。学习计量经济学的奥秘就在于扰动项,如果真正理解了扰动项,也就能比较深刻地领悟计量经济学。,The devil is in the details魔鬼就在细节中;套用到计量经济学中, The devil is in the error term.,随机扰动项,图2.

2、3 样本回归函数,注:1809年在天体运动理论中,高斯使用了最小二乘法,正规方程组,人均鲜蛋需求量Y与人均可支配收入X关系的估计结果,OLS估计结果:,Yt:千克 Xt:元,例2.1 人均鲜蛋需求量Y与人均可支配收入X关系,图2.4 样本及其样本回归线,例2.1 人均鲜蛋需求量Y与人均可支配收入X关系,例2.1 人均鲜蛋需求量Y与人均可支配收入X关系,被解释变量的标准差,例2.1 人均鲜蛋需求量Y与人均可支配收入X关系,2.6 变量的显著性检验 1 假设检验,所谓假设检验,就是事先对总体参数或总体分布形式作出一个假设,然后利用样本信息来判断原假设是否合理,即判断样本信息与原假设是否有显著差异,

3、从而决定是否接受或否定原假设。,假设检验采用的逻辑推理方法是反证法 先假定原假设正确,然后根据样本信息,观察由此假设而导致的结果是否合理,从而判断是否接受原假设。 判断结果合理与否,是基于“小概率事件不易发生”这一原理的,图2.5 接受域和拒绝域,例2.1 人均鲜蛋需求量Y与人均可支配收入X关系,回归参数的显著性检验:,H0:1 = 0; H1:1 0。在H0成立条件下,H0:0 = 0; H1:0 0。在H0成立条件下,表2.3 某市城镇居民人均可支配收入和人均消费,图2.6 折线图,图2.7 关系图(散点图),图2.8 序列x的统计描述,Jarque-Bera检验结果,其原假设是样本服从正态分布,检验统计量为,其中n为样本容量,m是产生样本序列时用到的估计系数个数,S是偏度,K是峰度.在原假设下,有,图2.9 序列y的统计描述,图2.8 Eviews输出结果,通过检验,最终得到,表2.4 我国2010年内地各地区的税收与国内生产总值数据 单位:亿元,图2.9 Eviews输出结果,

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