计量经济学4_一元线性回归
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估计值 = – 2.28
对于数据中的Antelope学区,其STR = 19.33，与之相应的
= 698.9 – 2.28×19.33 = 654.8
= 657.8 – 654.8 = 3.0
Test Score i = β0 + β1STR i + u i, u i = 其他因素
其他因素可能包括哪些内容？
对于其他因素而言，E(u|X=x) = 0这个条件是否可信呢？
出现异常值情况举例
图中孤立点表明 X和Y哪个取值异常?
实践中，出现异常值的一种可能是数据登录错误。画数据散点图是简单有效的检查方法。
1
图中黑色点和蓝色点数量相等。黑色点表示方差较大的
集合，蓝色点表示方差较小的Xi的集合。通过黑色点估计的回归线比用蓝色点估计的更精确。