多元线性回归模型
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3. 理解以一元为基础，注意多元中出现的新概 念及其与一元的不同点。
本章内容
• 多元线性回归模型概述 • 多元线性回归模型的参数估计 • 多元线性回归模型的统计检验 • 多元线性回归模型的预测 • 可化为线性的非线性模型 • 受约束回归 • 注：本章矩阵表述部分不涉及
§3.1 多元线性回归模型概述 (Regression Analysis)
3500
4000
• 总体回归函数： E(Y | X ) 0 1X
• 总体回归模型： Y E(Y | X ) 0 1X
•
样本回归函数：
Yˆ
E(Y |
X
)
ˆ0
ˆ1 X
• 样本回归模型：
Y
Yˆ
ˆ
E(Y
|
X
)
ˆ
ˆ0
ˆ1 X
e
• P72例3.2.2：考虑2006年中国内地城镇居民家 庭全年人均消费支出与人均可支配收入及其上 一年人均消费支出的关系
Y 0.2X 1 0.7X 2 0.1X 3
甲的化学成绩＝0.2*甲的平时成绩＋0.7*甲的 考试成绩＋0.1*甲的实验成绩
Y 1 0.2 X 11 0.7 X 12 0.1X 13
• 乙的计量成绩＝ 0.2*乙的平时成绩＋0.7*乙的 考试成绩＋0.1*乙的实验成绩
Y 2 0.2 X 21 0.7 X 22 0.1X 23
• 样本回归模型将表述为
Yi ˆ0 ˆ1Xi1 ˆ2 Xi2 ˆk Xik ei
i=1,2…,n
多元线性回归模型偏回归系数的含义
E(Y | X1, X 2, X k ) 0 1X1 2 X 2 k X k
j称为回归系数（regression coefficient）,j(从1
Yˆ ˆ0 ˆ1X1 ˆ2 X2 ˆk Xk
• 样本回归函数的随机形式，称为样本回归模型 （sample regression model）。
残差
Y ˆ0 ˆ1X1 ˆ2 X2 ˆk Xk e
多元线性回归模型的下标
下标示例：某班共30名同学，考察期末考试各同学 的计量成绩。 • 计量成绩＝0.2*平时成绩＋0.7*考试成绩＋0.1*实 验成绩
• 样本回归函数：
Yˆ ˆ0 ˆ1X1 ˆ2 X2
• 样本回归模型： Y ˆ0 ˆ1X1 ˆ2X2 e
总体回归函数
• 总体回归函数：描述在给定解释变量X条件下 被解释变量Y的条件均值。
E(Y | X1, X 2, X k百度文库) 0 1X1 2 X 2 k X k
k为解释变量的数目（采用此说法）。 习惯上，把常数项看成为虚变量的系数，该虚 变量的样本观测值始终取1。 于是，模型中解释变量的数目为（k+1）。
• 多元模型（二元）
散点图说明：每个个别的家庭的消费支出都有差异， 即使收入相同。但平均来说，随着收入的增加，消费 支出也在线性增加。
3500
每 月 消 费 支 出
Y （元）
3000 2500 2000 1500 1000
500
0
500
1000
1500 2000 2500 3000 每月可支配收入X（元）
值，抽取样本后它们的值就确定了。
i 表示对应于每组(Xi1， Xi2，…， Xik， Yi)的随机
误差项，是未知的。
• 如果给出一组样本观测值，则总体回归模型将 表述为
Yi 0 1Xi1 2 Xi2 k Xik i i=1,2…,n
• 样本回归函数将表述为
Yˆi ˆ0 ˆ1Xi1 ˆ2 Xi2 ˆk Xik i=1,2…,n
开始)也被称为偏回归（斜率）系数(partial regression coefficients)（与一元不同点）。
j表示在其他解释变量保持不变的情况下， Xj每变化1个单位时，Y的均值E(Y|…)的变化。
或者说j给出了Xj的单位变化对Y均值的
“直接”或“净”（不含其他变量）影响。 P72例3.2.2
• 多元模型（二元） • PRF-某类家庭人均消费支出与两个相关因素之
间的函数关系
• PRM-某家庭人均消费支出与两个相关因素之 间的相关关系-均值+波动
• SRF-PRF的估计 • SRM-PRM的估计
• 总体回归函数： E(Y | X1, X2 ) 0 1X1 2 X2
• 总体回归模型： Y 0 1X1 2 X 2
一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假设
本节重点内容
1.多元线性回归模型一般形式 2.偏回归系数的含义 3.多元线性回归模型的基本假设（与一元
相比,多元的基本假设的不同点）
多元线性回归模型的一般形式
• P72例3.2.2：考虑2006年中国内地城镇居民家 庭全年人均消费支出与人均可支配收入及其上 一年人均消费支出的关系
• 用一般形式表示即为：
Y i 0.2 X i1 0.7 X i2 0.1X i3
i=1,2,…，30
多元线性回归模型一般形式中的下标表述：
Yi 0 1X i1 2 X i2 k X ik i
i=1,2,…，n
Yi表示被解释变量的第i个观测值 Xij表示第j个解释变量的第i个观测值，在下标中
第三章 经典单方程计量经济学模型：多 元线性回归模型
Multiple Linear Regression Model
说明 1. “多元”是指线性回归模型中的解释变量有
多个（两个以上）,指需要考虑所有这些变量 对被解释变量的影响。
2. 无论是模型的一般形式，还是参数估计及检 验等多元都是一元的推广。
总体回归模型——一般采用的形式
• 总体回归模型：总体回归函数的随机表达形式
Y 0 1X1 2 X2 k X k
该模型表示Y可表现为对总体均值的波动。
样本回归函数与样本回归模型
• 从一次抽样中获得的总体回归函数的近似，称为样 本回归函数（sample regression function）。
把把表示第几个观测值的数字放在了前面,表示 第几个变量的数字放在后面。(与一元的不同点)
• 的下标表示与它相乘的是第几个解释变量, 例如 j 对应Xj。
Yi 0 1X i1 2 X i2 k X ik i
抽取共n 组样本观测值（样本数据），则
(Xi1， Xi2，…， Xik， Yi) 表示一组具体的样本观测
本章内容
• 多元线性回归模型概述 • 多元线性回归模型的参数估计 • 多元线性回归模型的统计检验 • 多元线性回归模型的预测 • 可化为线性的非线性模型 • 受约束回归 • 注：本章矩阵表述部分不涉及
§3.1 多元线性回归模型概述 (Regression Analysis)
3500
4000
• 总体回归函数： E(Y | X ) 0 1X
• 总体回归模型： Y E(Y | X ) 0 1X
•
样本回归函数：
Yˆ
E(Y |
X
)
ˆ0
ˆ1 X
• 样本回归模型：
Y
Yˆ
ˆ
E(Y
|
X
)
ˆ
ˆ0
ˆ1 X
e
• P72例3.2.2：考虑2006年中国内地城镇居民家 庭全年人均消费支出与人均可支配收入及其上 一年人均消费支出的关系
Y 0.2X 1 0.7X 2 0.1X 3
甲的化学成绩＝0.2*甲的平时成绩＋0.7*甲的 考试成绩＋0.1*甲的实验成绩
Y 1 0.2 X 11 0.7 X 12 0.1X 13
• 乙的计量成绩＝ 0.2*乙的平时成绩＋0.7*乙的 考试成绩＋0.1*乙的实验成绩
Y 2 0.2 X 21 0.7 X 22 0.1X 23
• 样本回归模型将表述为
Yi ˆ0 ˆ1Xi1 ˆ2 Xi2 ˆk Xik ei
i=1,2…,n
多元线性回归模型偏回归系数的含义
E(Y | X1, X 2, X k ) 0 1X1 2 X 2 k X k
j称为回归系数（regression coefficient）,j(从1
Yˆ ˆ0 ˆ1X1 ˆ2 X2 ˆk Xk
• 样本回归函数的随机形式，称为样本回归模型 （sample regression model）。
残差
Y ˆ0 ˆ1X1 ˆ2 X2 ˆk Xk e
多元线性回归模型的下标
下标示例：某班共30名同学，考察期末考试各同学 的计量成绩。 • 计量成绩＝0.2*平时成绩＋0.7*考试成绩＋0.1*实 验成绩
• 样本回归函数：
Yˆ ˆ0 ˆ1X1 ˆ2 X2
• 样本回归模型： Y ˆ0 ˆ1X1 ˆ2X2 e
总体回归函数
• 总体回归函数：描述在给定解释变量X条件下 被解释变量Y的条件均值。
E(Y | X1, X 2, X k百度文库) 0 1X1 2 X 2 k X k
k为解释变量的数目（采用此说法）。 习惯上，把常数项看成为虚变量的系数，该虚 变量的样本观测值始终取1。 于是，模型中解释变量的数目为（k+1）。
• 多元模型（二元）
散点图说明：每个个别的家庭的消费支出都有差异， 即使收入相同。但平均来说，随着收入的增加，消费 支出也在线性增加。
3500
每 月 消 费 支 出
Y （元）
3000 2500 2000 1500 1000
500
0
500
1000
1500 2000 2500 3000 每月可支配收入X（元）
值，抽取样本后它们的值就确定了。
i 表示对应于每组(Xi1， Xi2，…， Xik， Yi)的随机
误差项，是未知的。
• 如果给出一组样本观测值，则总体回归模型将 表述为
Yi 0 1Xi1 2 Xi2 k Xik i i=1,2…,n
• 样本回归函数将表述为
Yˆi ˆ0 ˆ1Xi1 ˆ2 Xi2 ˆk Xik i=1,2…,n
开始)也被称为偏回归（斜率）系数(partial regression coefficients)（与一元不同点）。
j表示在其他解释变量保持不变的情况下， Xj每变化1个单位时，Y的均值E(Y|…)的变化。
或者说j给出了Xj的单位变化对Y均值的
“直接”或“净”（不含其他变量）影响。 P72例3.2.2
• 多元模型（二元） • PRF-某类家庭人均消费支出与两个相关因素之
间的函数关系
• PRM-某家庭人均消费支出与两个相关因素之 间的相关关系-均值+波动
• SRF-PRF的估计 • SRM-PRM的估计
• 总体回归函数： E(Y | X1, X2 ) 0 1X1 2 X2
• 总体回归模型： Y 0 1X1 2 X 2
一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假设
本节重点内容
1.多元线性回归模型一般形式 2.偏回归系数的含义 3.多元线性回归模型的基本假设（与一元
相比,多元的基本假设的不同点）
多元线性回归模型的一般形式
• P72例3.2.2：考虑2006年中国内地城镇居民家 庭全年人均消费支出与人均可支配收入及其上 一年人均消费支出的关系
• 用一般形式表示即为：
Y i 0.2 X i1 0.7 X i2 0.1X i3
i=1,2,…，30
多元线性回归模型一般形式中的下标表述：
Yi 0 1X i1 2 X i2 k X ik i
i=1,2,…，n
Yi表示被解释变量的第i个观测值 Xij表示第j个解释变量的第i个观测值，在下标中
第三章 经典单方程计量经济学模型：多 元线性回归模型
Multiple Linear Regression Model
说明 1. “多元”是指线性回归模型中的解释变量有
多个（两个以上）,指需要考虑所有这些变量 对被解释变量的影响。
2. 无论是模型的一般形式，还是参数估计及检 验等多元都是一元的推广。
总体回归模型——一般采用的形式
• 总体回归模型：总体回归函数的随机表达形式
Y 0 1X1 2 X2 k X k
该模型表示Y可表现为对总体均值的波动。
样本回归函数与样本回归模型
• 从一次抽样中获得的总体回归函数的近似，称为样 本回归函数（sample regression function）。
把把表示第几个观测值的数字放在了前面,表示 第几个变量的数字放在后面。(与一元的不同点)
• 的下标表示与它相乘的是第几个解释变量, 例如 j 对应Xj。
Yi 0 1X i1 2 X i2 k X ik i
抽取共n 组样本观测值（样本数据），则
(Xi1， Xi2，…， Xik， Yi) 表示一组具体的样本观测