▪ (5)ut~N 0,2,即残差项服从正态分布
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22
▪ (二)最小二乘估计量的性质
▪ 如果满足假设(1)-(4),由最小二乘法得到的估
计量ˆ 、ˆ 具有一些特性,它们是最优线性无
偏估计量(Best Linear Unbiased Estimators, 简记BLUE)。
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23
▪ 估计量(estimator):意味着ˆ 、ˆ 是包含着
图2-4 TSS、ESS、RSS的关系
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37
▪
拟合优度
R2
=
ESS TSS
▪ 因为 TSS=ESS+RSS
(2.37) (2.38)
▪ 所以 R2=ESSTSSRSS1RS(S2.39) TSS TSS TSS
R20,1
▪ R2越大,说明回归线拟合程度越好;R2越小,说 明回归线拟合程度越差。由上可知,通过考察R2 的大小,我们就能粗略地看出回归线的优劣。
结果变量
原因变量
(effect variable); (causal variable)
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10
▪ α、β为参数(parameters),或称回归系数 (regression coefficients);
▪ ut通常被称为随机误差项(stochastic error term),或随机扰动项(random disturbance term),简称误差项,
其中t(=1,2,3,…..,T)表示观测数。 式(2.3)即为一个简单的双变量回归模型(因其仅 具有两个变量x, y)的基本形式。
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9
▪ 其中yt被称作因变量 ▪ xt被称作自变量
(dependent variable)、(independent variable)、