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2.3 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
2、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，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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