线性回归模型与随机误差
二元线性回归模型及参数估计
要估计二元线性回归模型 Yi = β0 + β1X1i + β2 X 2i + µi 中的 常用的方法仍然是普通最小二乘法 参数 β 0 、 β 1 、 β 2 ，常用的方法仍然是 普通最小二乘法 常用的方法仍然是 普通最小二乘法。
i=1 设根据给定一组样本数据（ Y i， X 1i， X 2i）， ，2 ，…， n ， 设根据给定一组样本数据 采用普通最小二乘法估计得到的样本回归模型为
ˆ 差（即 ∆X j = SXj） ，则被解释变量 Y 变化β ∗ 个标准差（即 j
ˆ ∆Y = β ∗ SY ） 。 j
ˆ∗ ˆ∗ β1 =1.02， β2 = 0.24，则表示：解释变量 X1 变化 1 个 例如
标准差，将引起被解释变量 Y 变化 1.02 个标准差；解释变 量 X2 变化 1 个标准差，将引起被解释变量 Y 变化 0.24 个标 准差。因此，可以说，Y 对于 X1 变化的敏感程度远大于 Y 对于 X2 变化的敏感程度。
1．偏回归系数的估计 ．
对于二元线性回归模型：
Yi = β 0 + β1X1i + β 2 X 2i + µi ， i=1， 2， … ， n
其中的参数 β 0 、 β 1 、 β 2 称为偏回归系数。
，
所谓偏回归系数， 所谓偏回归系数，是指多元线性回归模型中解释变量前 偏回归系数 的系数。其含义是：当其他解释变量保持不变时， 的系数。其含义是：当其他解释变量保持不变时，某一解释 变量变化一个单位而使被解释变量Y平均改变的数值， 变量变化一个单位而使被解释变量 平均改变的数值，即某一 平均改变的数值 解释变量对被解释变量Y的影响程度。 解释变量对被解释变量 的影响程度。 的影响程度
第4章 回归模型中的随机误差项问题
机动 目录 上页 下页 返回 结束
2
2
例4.1 根据随机抽取的21个农村家庭年底储蓄余额与年内家庭 纯货币收入的资料，按收入排序后的数据见下表。其中， x为 年内家庭纯货币收入（元）， y为年底家庭储蓄余额（元）。
表4.1 家庭储蓄余额与纯货币收入数据表
• 最小二乘估计量仍然是线性无偏的，但不再具有最小 方差性。 • 参数的显著性检验和置信区间的建立发生困难。 • 虽然最小二乘法参数的估计量是无偏的，但这些参数 方差的估计量、是有偏的。 • 预测的精确度降低。
2014年4月25日
山东财经大学统计学院计量经济教研室
第17页
机动 目录 上页 下页 返回 结束
第 9页
机动 目录 上页 下页 返回 结束
第二节 异 方 差 一、异方差及其产生的原因
当不能满足同方差的假设，即u的条件方差在不同 次的观测中不再是一个常数，而是取得不同的数值，即
Var(u | xi ) i2 常数
(i 1,2, ,n)
则称随机误差项u具有异方差性(Heteroscedasticity)。 如果被解释变量观测值的分散程度是随解释变量的 变化而变化的，如图4.1所示，可以把异方差看成是 由于某个解释变量的变化而引起的，则
Y X u
使得其中的 U 重新满足假定2(同方差性)和假定3(无序列 相关性)。这样就可以对上式使用OLS估计参数，从而 使得上式的OLSE仍然为BLUE。 若因假定2和假定3不满足时，有
2 Cov(u) E(uu) u
其中Ω≠I， Ω是一个n×n的正定对称方阵。
2014年4月25日 山东财经大学统计学院计量经济教研室 第 7页
计量经济学 (手打)
计量经济学一、判断1.随机误差项u i与残差项e i是一回事。
（×，残差 e i是随机误差项 u i的一个近似（估计值））2.总体回归函数给出了与自变量每个取值相对应的应变量的值。
（×，总体回归函数给出了在解释变量给定条件下被解释变量的条件均值。
）3.线性回归模型意味着模型变量是线性的。
（×，线性回归模型是指所建立的模型中的回归系数为线性，而其中的解释变量不要求一定为线性的。
）4.在线性回归模型中，解释变量是因，应变量是果。
（×，通常情况下，解释变量与被解释变量之间的因果关系是由经济理论决定的，而不是由回归模型决定的。
）5.随机变量的条件均值与非条件均值是一回事。
（×，只有 X 和Y 独立时 E(Y/X)和E(Y)才相等。
）6.式Y I=B1+B2X i+u i中的回归系数B是随机变量，但式Y I=b1+b2X i+u i中的回归系数 b 是参数。
（×，b s是随机变量，而 B s是参数。
）7.式E(Y/X i)=B1+B2X i中的斜率B2度量了X的单位变动引起的Y的倾斜度。
（×，它度量了 X 每变动一单位 Y 的均值的变化量。
）i8.实践中双变量回归模型没有什么用，因为应变量的变化不可能仅由一个解释 变量来解释。
（×，不一定，实际上，有很多经济现象可以通过两变量模型来解释，例如在资产组合理论中通常会以某一证券的回报率为被解释变量，以股 票市场指数（如 S&P 500 指数）为解释变量进行回归。
回归结果中斜率的估计值就是在资产组合理论中得到广泛运用的 β 系数。
）9.OLS 就是是误差平方和最小化的估计过程。
（×，其最小化的是残差平方和，即最小化∑e 2。
）10.计算 OLS 估计量无需古典线性回归模型的基本假定。
（√）11.高斯-马尔科夫定理是 OLS 的理论依据。
（√）12.在双变量回归模型中，若扰动项 u i 服从正态分布，则 b 2 是 B 2 更准确的估计值。
第四章--方差分量线性回归模型
第四章 方差分量线性回归模型本章考虑的线性模型不仅有固定效应、随机误差，而且有随机效应。
我们先从随机效应角度理解回归概念，导出方差分量模型，然后研究模型三种主要解法。
最后本章介绍关于方差分量模型的两个前沿研究成果，是作者近期在《应用数学学报》与国际数学杂志《Communications in Statistics 》上发表的。
第一节 随机效应与方差分量模型一、随机效应回归模型前面所介绍的回归模型不仅都是线性的，而且自变量看作是固定效应。
我们从资料对npi i i X X Y 11},,{ 出发建立回归模型，过去一直是把Y 看作随机的，X 1，…，X p 看作非随机的。
但是实际上，自变量也经常是随机的，而并不是我们可以事先设计好的设计矩阵。
我们把自变量也是随机变量的回归模型称为随机效应回归模型。
究竟一个回归模型的自变量是随机的还是非随机的，要视具体情况而定。
比如一般情况下消费函数可写为)(0T X b C C（4.1.1）这里X 是居民收入，T 是税收，C 0是生存基本消费，b 是待估系数。
加上随机扰动项，就是一元线性回归模型)(0T X b C C（4.1.2）那么自变量到底是固定效应还是随机效应?那要看你采样情况。
如果你是按一定收入的家庭去调查他的消费，那是取设计矩阵，固定效应。
如果你是随机抽取一些家庭，不管他收入如何都登记他的收入与消费，那就是随机效应。
对于随机效应的回归模型，我们可以从条件期望的角度推导出与最小二乘法则等价的回归函数。
我们希望通过X 预测Y ，也就是要寻找一个函数),,()(1p X X M X M Y ，当X 的观察值为x 时，这个预测的误差平均起来应达到最小，即22)]([min )]([X L Y E X M Y E L（4.1.3）这里min 是对一切X 的可测函数L(X)取极小。
由于当)|()(X Y E X M（4.1.4）时，容易证明0)]()()][([ X L X M X M Y E（4.1.5）故当)|()(X Y E X M 时，222)]()([)]([)]([X L X M E X M Y E X L Y E（4.1.6）要使上式左边极小，只有取)|()()(X Y E X M X L 。
计量经济学名词解释和简答题
计量经济学 第一部分：名词解释第一章1、模型：对现实的描述和模拟。
2、广义计量经济学：利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。
3、狭义计量经济学：以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。
第二章1、总体回归函数：指在给定Xi 下Y 分布的总体均值与Xi 所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）。
2、样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y ，X 的若干组值形成的样本所建立的回归函数。
3、随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的）。
4、线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的1次方出现。
5、随机干扰项：即随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。
6、残差项：是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。
7、条件期望：即条件均值，指X 取特定值Xi 时Y 的期望值。
8、回归系数：回归模型中βo ，β1等未知但却是固定的参数。
9、回归系数的估计量：指用01,ββ等表示的用已知样本提供的信息所估计出来总体未知参数的结果。
10、最小二乘法：又称最小平方法，指根据使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。
11、最大似然法：又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
12、估计量的标准差：度量一个变量变化大小的测量值。
13、总离差平方和：用TSS 表示，用以度量被解释变量的总变动。
14、回归平方和：用ESS 表示：度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。
15、残差平方和：用RSS 表示：度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。
16、协方差：用Cov （X ，Y ）表示，度量X,Y 两个变量关联程度的统计量。
17、拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R 表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。
计量经济学复习
第二章 一元线性回归模型1.随机误差项形成的原因：① 在解释变量中被忽略的因素 ② 变量观测值的观测误差 ③ 模型的关系误差或设定误差 ④ 其他随机因素的影响。
2.总体回归方程和样本回归方程的区别和联系：总体回归方程是对总体变量间关系的定量表述,条件均值E(Y|X=x)是x 的一个函数 ,记作:E(Y|X=x)=f(x),其中,f(x)为x 的某个函数 ,它表明在X=x 下,Y 的条件均值与x 之间的关系。
但实际中往往不可能得到总体的全部资料 ,只能先从总体中抽取一个样本,获得样本回归方程 ,并用它对总体回归方程做出统计推断。
通过样本回归方程按照一定的准则近似地估计总体回归方程 ,但由于样本回归方程随着样本的不同而有所不同,所以这种高估或低估是不可避免的。
3.随机误差项的假定条件：（1）零均值：随机误差项具有零均值，即E( )=0，i=1，2，… （2）随机误差项具有同方差： 即每个 对应的随机误差项 具有相同的常数方差。
Var( )=Var( )= ，i=1,2，… （3）无序列相关：即任意两个 和 所对应的随机误差项 、 是不相关的。
Cov( , )=E( )=0,i j,i,j=1,2,… （4）解释变量X 是确定性变量，与随机误差项不相关。
Cov( , )=E( )=0，此假定保证解释变量X 是非随机变量。
（5） 服从正态分布， ～N(0, )4.为什么用决定系数 评价拟合优度，而不用残差平方和作为评价标准？判定系数 = = 1- ，含义为由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化的比重,用来判定回归直线拟合的优劣。
该值越大说明拟合得越好。
而残差平方和值的大小受变量值大小的影响,不适合具有不同量纲的模型的比较。
5.可决系数 说明了什么？在简单线性回归中它与斜率系数的t 检验的关系是什么？可决系数 是对模型拟合优度的综合度量 ,其值越大,说明在Y 的总变差中由模型作出了解释的部分占得比重越大 ,模 型的拟合优度越高 ,模型总体线性关系的显著性越强。
多元线性回归模型及其应用-毕业论文
多元线性回归模型及其应用摘要本文介绍了多元线性回归模型，其过程分为模型构建、模型参数估计、模型检验和模型预测等几个方面。
通过对与我国物价指数CPI相关的几个因素建立初始多元线性回归模型，分析CPI的影响因素，之后对该模型进行各种统计检验，在模型检验中发现初始模型中有部分变量的系数不能通过检验，可能存在多重共线性的问题，最后采用逐步回归分析法来进行去除显著性不高的变量，并且建立新的模型，最终找出了影响CPI的关键要素是农业生产资料价格和人均GDP，通过最终确定的CPI与其影响因素之间的线性回归方程可以清晰地得到各个指标对CPI的影响大小，进而为我国控制CPI提供方向性的建议指导。
关键词多元线性回归 CPI影响因素逐步回归Multiple linear regression model and its applicationAbstract This article introduces the multiple linear regression model, and its process is divided into several aspects: model construction, model parameter estimation, model testing and model prediction. By establishing an initial multiple linear regression model on several factors related to China's price index CPI, analyzing the influencing factors of CPI, and then carrying out various statistical tests on the model, it is found in the model test that the coefficients of some variables in the initial model cannot pass Test, there may be a problem of multicollinearity, and finally use a stepwise regression analysis method to remove less significant variables, and establish a new model, and finally find out that the key factors affecting CPI are agricultural production materials prices and GDP per capita, Through the final linear regression equation between the CPI and its influencing factors, we can clearly get the impact of various indicators on the CPI, and then provide directional recommendations for the control of CPI in China.Key words Multiple linear regression CPI influencing factors stepwise regression目录引言 (1)1. 多元线性回归分析基本理论 (2)1.1 多元线性回归模型的一般形式 (2)1.2 多元线性回归模型的基本假设 (2)1.3 参数估计 (2)1.3.1 回归系数的估计 (2)1.3.2 样本方差的估计 (3)1.4 模型检验 (3)1.4.1 回归方程的显著性检验 (4)1.4.2 回归系数的显著性检验 (4)1.4.3 回归方程的拟合优度检验 (4)1.5 模型预测 (5)1.6 自变量的筛选方法 (5)2. 多元线性回归在CPI影响因素中的应用 (6)2.1 数据筛选 (6)2.1.1 指标选取 (6)2.1.2 数据收集 (6)2.2实证分析 (7)2.1.3 建立模型 (7)2.1.4 参数估计 (8)2.1.5 模型检验 (8)2.1.6 模型优化 (9)2.1.7 残差检验 (11)结论与建议 (13)参考文献 (14)致谢................................................................ 错误!未定义书签。
线性回归模型的经典假设
古典线性回归模型假设是如下：
1、零均值假定。
即在给定xt的条件下，随机误差项的数学期望（均值）为0，即E（ut）=0。
2、同方差假定。
误差项ut的方差与t无关，为一个常数。
3、无自相关假定。
即不同的误差项相互独立。
4、解释变量与随机误差项不相关假定。
5、正态性假定，即假定误差项ut服从均值为0，方差为西塔的平方的正态分布。
相关准则：
1、自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关。
2、自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的。
3、自变量之间应具有一定的互斥性，即自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之间的相关程度。
4、自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。
计量经济学 詹姆斯斯托克 第3章 多元线性回归模型
i 2 i
10 21500 21500 53650000
1 X Y X1
1 X2
Y1 1 Y2 Yi 15674 X n X iYi 39468400 Yn
i i
638 1122 1155 1408 1595 1969 2078 2585 2530
ˆ 1
x y x
2 i
5769300 0.777 7425000
ˆ Y ˆ X 1567 0.777 2150 103 .172 0 0
因此，由该样本估计的回归方程（样本回归函数） 为：
i 1
n
2
ˆ ˆ X ˆ X ˆ X ))2 Q (Yi ( 0 1 1i 2 2i k ki
i 1
n
于是得到关于待估参数估计值的正规方程组：
ˆ ˆ X ˆ X ˆ X ) Y ( 0 1 1i 2 2i k ki i ˆ ˆ X ˆ X ˆ X ) X Y X ( 0 1 1i 2 2i k ki 1i i 1i ˆ ˆ X ˆ X ˆ X ) X Y X ( 0 1 1i 2i 2i k ki 2i i 2i ˆ ˆ ˆ ˆ ( 0 1 X 1i 2 X 2 i k X ki ) X ki Yi X ki
习惯上：把常数项看成为一个虚变量的系 数，该虚变量的样本观测值始终取1。这样： 模型中解释变量的数目为（k +1）。
Yi 0 1 X 1i 2 X 2 i k X ki i
也被称为 总体回归函数 的 随机表达形式 。它的 非随机表达式为:
浅谈随机误差项在线性回归模型中的应用
浅谈随机误差项在线性回归模型中的应用作者：李波涛来源：《西部论丛》2020年第02期经典线性回归模型是计量经济学分析的重要工具。
线性回归模型由解释变量、被解释变量和随机误差项组成。
其中，解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量，被解释变量观测值与解释变量根据参数计算出的估计值之间的差项是一个随量，我们称之为随机误差项或随机干扰项。
由于经济变量之间的关系是错综复杂的，影响一个被解释变量的因素有很多，从经济变量动力学关系和经验数据统计显著性水平检验两个方面进行判断，我们可以將其分为重要解释变量和非重要解释变量。
通常情况下，不同的研究者、研究目的和研究数据，会对一般性模型进行约化和简化，得到的模型中解释变量仅含有显著性水平较高的因素，而将显著性水平较低的因素统一归入随机误差项。
所以，随机误差项可以概述表示由于人们的认识以及其他客观原因的局限而没有考虑到的种种偶然因素。
随机误差项源于偶然因素。
其中，偶然因素分为模型固有因素和模型设定过程中产生的、但是可以通过技术手段避免的因素。
其中，固有因素又称为“原生”的随机误差项，包括代表众多细小影响因素和变量的内在随机性;可以避免的随机误差项又称为“衍生”的随机误差项，包括未知的影响因素、残缺数据、数据观测误差以及模型设定误差。
由以上各种因素组成的随机误差项，是线性回归模型中的一个不可或缺的影响部分。
线性回归模型的参数估计服从一定的分布，而这个分布直接与随机误差项的概率分布相关。
所以，确定随机误差项的概率分布是线性回归模型参数估计的基本前提。
根据高斯-马尔可夫定理，线性回归模型要得到满足无偏性、线性性和有效性的参数估计量，随机误差项需要满足零均值、同方差、互不相关，并且服从正态分布。
而随机误差项服从正态分布的理论依据是中心极限定理。
中心极限定理指出，在自然界与生产中，一些现象受到许多相互独立的随机因素的影响，如果每个因素所产生的影响都很微小时，总的影响可以看作是服从正态分布的。
一元线性回归模型(习题与解答)
要求： ，即条件期望值； （1）对每一收入水平，计算平均的消费支出，E（Y︱Xi）
5
（2）以收入为横轴、消费支出为纵轴作散点图； （3）在散点图中，做出（1）中的条件均值点； （4）你认为 X 与 Y 之间、X 与 Y 的均值之间的关系如何？ （5）写出其总体回归函数及样本回归函数；总体回归函数是线性的还是非线性的？ 2-24．根据上题中给出的数据，对每一个 X 值，随机抽取一个 Y 值，结果如下：
•
∧
∑ ( n − xW ) y
i =1 i
n
Байду номын сангаас
1
i
这
里 Wi =
xi
∑ xi
•
2
，i=1，2，…，n。 2-15．已知两个量 X 和 Y 的一组观察值（xi，yi） 证明：Y 的真实值和拟合值有共同的均值。 因为散点图上的点 （ Ci ， Yi ） 2-16． 一个消费分析者论证了消费函数 C i = a + bYi 是无用的， 不在直线 C i = a + bYi 上。他还注意到，有时 Yi 上升但 Ci 下降。因此他下结论：Ci 不是 Yi 的函数。请你评价他的论据（这里 Ci 是消费，Yi 是收入） 。 2-17．证明：仅当 R2=1 时，y 对 x 的线性回归的斜率估计量等于 x 对 y 的线性回归的斜率 估计量的倒数。 2-18．证明：相关系数的另一个表达式是： r = 系数的估计值，Sx、Sy 分别为样本标准差。 2-19．对于经济计量模型： Yi = b0 + b1 X i + u i ，其 OLS 估计参数 b1 的特性在下列情况下 会受到什么影响： （1）观测值数目 n 增加； （2）Xi 各观测值差额增加； （3）Xi 各观测值近 似相等； （4）E（u2）=0 。 2-20．假定有如下的回归结果： Yt = 2.6911 − 0.4795 X t ，其中，Y 表示美国的咖啡的消费 量（每天每人消费的杯数） ，X 表示咖啡的零售价格（美元/杯） ，t 表示时间。
总体线性回归模型的图示
公式：
样本可决系数
Y
Y
2
Y
Y
2
r 2
2
1
Y Y
2
Y Y
a Y b XY nY 2 Y 2 nY 2
相关系数---- 可决系数的平方根
r r2
nXY XY
=
nX2 X2 nY2 Y2
=0.8257
经调整的可决系数
ra2dj 1
YY2 n2
2
YY n1
=0.6419
SY .12k
(Y Y )2
n (k 1)
e2 n k 1
估计标准误它的平方数是总体随机
误差
的方差
2 Y .12k
的无偏估计量。
复可决系数
R2Y12k
(Y Y )2 1
(Y Y )2
(Y Y )2 (Y Y )2
经调整的
复可决系数 R2Y12k(adj) 1
(Y Y )2 /[n (k 1)] 1 S 2Y12k
Y tn2S E(Y / X 0 ) Y tn2 S
Y
Y
因变量特定值 Y0 的点估计
Y0 Y a bX 0
因变量特定值 Y0 的区间估计
Y t n2 Y0 E(Y / X 0 ) Y tn2 Y0
式中 Y0 y.x
1 1 n
( X 0 X )2 X 2 nX 2
Model 1
R
R Square
.951a
.904
Adjusted R Square
.876
a. Pred ict ors: (Con stant), 次 数 , 距 离
Std. Error of the
Esti ma te .573
线性回归分析
r 2 SSR / SST 1 SSE / SST L2xy Lxx Lyy
❖
两个变量之间线性相关的强弱可以用相关系数r(Correlation
coefficient)度量。
❖ 相关系数（样本中 x与y的线性关系强度）计算公式如下：
❖ 统计学检验，它是利用统计学中的抽样理论来检验样本 回归方程的可靠性，具体又可分为拟合程度评价和显著 性检验。
1、拟合程度的评价
❖ 拟合程度，是指样本观察值聚集在估计回归线周围的紧密 程度。
❖ 评价拟合程度最常用的方法是测定系数或判定系数。 ❖ 对于任何观察值y总有：( y y) ( yˆ y) ( y yˆ)
当根据样本研究二个自变量x1，x2与y的关系时，则有
估计二元回归方程： yˆ b0 b1x1 b2 x2
求估计回归方程中的参数，可运用标准方程如下：
L11b1+L12b2=L1y
L12b1+L22b2=L2y b0 y b1 x1 b2 x2
例6：根据表中数据拟合因变量的二元线性回归方程。
21040
x2
4 36 64 64 144 256 400 400 484 676
2528
练习3：以下是采集到的有关女子游泳运动员的身高（英寸）和体
重（磅）的数据: a、用身高作自变量，画出散点图 b、根据散点图表明两变量之间存在什么关系？ c、试着画一条穿过这些数据的直线，来近似身高和体重之间的关 系
测定系数与相关系数之间的区别
第一，二者的应用场合不同。当我们只对测量两个变量之间线性关系的 强度感兴趣时，采用相关系数；当我们想要确定最小二乘直线模型同数据符 合的程度时，应用测定系数。
多元线性回归模型
多元线性回归模型（1）模型准备多元线性回归模型是指含有多个解释变量的线性回归模型，用于解释被解释的变量与其他多个变量解释变量之间的线性关系。
其数学模型为：上式表示一种 p 元线性回归模型，可以看出里面共有 p 个解释变量。
表示被解释变量y 的变化可以由两部分组成：第一部分，是由 p 个解释变量 x 的变化引起的 y 的线性变化部分。
第二部分，是要解释由随机变量引起 y 变化的部分，可以用 \varepsilon 部分代替，可以叫随机误差，公式中的参数都是方程的未知量，可以表示为偏回归常数和回归常数，则多元线性回归模型的回归方程为：（2）模型建立首先在中国A股票市场中，根据各指标与估值标准 y 的关联度来选取变量，选取指标为：年度归母净利润 x_{1} 、年度营业收入 x_{2} 、年度单只股票交易量 x_{4} 、年度单只股票交易量金额 x_{6} 。
有如下表达式为：其中 y 是因变量， x_{1}，x_{2}，x_{4}，x_{6} 是自变量，α为误差项，b_{1},b_{2},b_{4},b_{6} 为各项系数。
（3）中国A股票市场模型求解运用SPSS软件，运用多元线性回归方程可以得出如下：下表模型有4个自变量，模型调整后的拟合度为0.976，说明模型的拟合度非常好。
下表为方差分析表，告诉我们F 的值值为1.794，显著性概率p 为0.004小于0.005，因此自变量系数统计较为显著。
下表给出模型常数项和自变量系数，并对系数统计显著性进行检验，常数项的值为2.618，显著性为0.002，统计比较显著，其它指标的显著性都小于0.005，故该模型比较准确。
故得出中国A股市场中的估值水平与这四个指标的线性关系为：（4）美国NASDAQ市场模型求解下表模型有4个自变量，模型调整后的拟合度为0.862，说明模型的拟合度非常好。
下表为方差分析表，告诉我们 F 值为15.081，显著性概率 p 为0.005等于0.005，因此自变量系数统计较为显著。
计量经济学【一元线性回归模型——参数估计】
ˆ0计量ˆ1 和
可以分别表示为被解释变量观测Y值i
的线
性组合（线性函数）；
ˆ证1 明
如( X下i ： X )(Yi (Xi X )2
Y
)
(Xi X) (Xi X )2
(Yi
Y
)
ki (Yi Y )
其中ki ：
(Xi X) (Xi X )2
ki
对ki于引0 进的 ki (X容i 易X证) 明有k如i X下i 的1 特性k：i2
2
,
,
,
,
,
,
,
,
i
1,
2,
n
假设3：随机误差项在不同样本点之间是独立的，不
存
Cov(i , j ) 0,,,,,,,i j,,,,i, j 1, 2, n
在序列相关，即：
一、一元线性回归模型的基本假设
假设 4：随机误差项与解释变量之间不相关， 即：
Cov( Xi , i ) 0,,,,,,,,,,,i 1, 2, n
：待估
E(Y
总样体本回回归归函函数数形形式式：：Yˆi
| Xi)
ˆ0
0 ˆ1X i
1X i
其 计
中 估
方
ˆ0 , ˆ1 法ˆ0，, ˆ1求
是ˆ00,,ˆ11 出
的估计值，我们需要找到一种参数 ， 并0 ,且1 这 种 参 数 估 计 方 法 保 证 了 估
计值 数
与总体真值
尽可能地接近；这种参
i
根据微 小，
积
分中
ˆ0 , ˆ1
求
极
值
的
原
理
，
要
使 i
ei2
待定系数
计量经济学复习笔记（四）：多元线性回归
计量经济学复习笔记（四）：多元线性回归⼀元线性回归的解释变量只有⼀个，但是实际的模型往往没有这么简单，影响⼀个变量的因素可能有成百上千个。
我们会希望线性回归模型中能够考虑到这些所有的因素，⾃然就不能再⽤⼀元线性回归，⽽应该将其升级为多元线性回归。
但是，有了⼀元线性回归的基础，讨论多元线性回归可以说是轻⽽易举。
另外我们没必要分别讨论⼆元、三元等具体个数变量的回归问题，因为在线性代数的帮助下，我们能够统⼀讨论对任何解释变量个数的回归问题。
1、多元线性回归模型的系数求解多元线性回归模型是⽤k 个解释变量X 1,⋯,X k 对被解释变量Y 进⾏线性拟合的模型，每⼀个解释变量X i 之前有⼀个回归系数βi ，同时还应具有常数项β0，可以视为与常数X 0=1相乘，所以多元线性回归模型为Y =β0X 0+β1X 1+β2X 2+⋯+βk X k +µ,这⾥的µ依然是随机误差项。
从线性回归模型中抽取n 个样本构成n 个观测，排列起来就是Y 1=β0X 10+β1X 11+β2X 12+⋯+βk X 1k +µ1,Y 2=β0X 20+β1X 21+β2X 22+⋯+βk X 2k +µ2,⋮Y n =β0X n 0+β1X n 1+β2X n 2+⋯+βk X nk +µn .其中X 10=X 20=⋯=X n 0=1。
⼤型⽅程组我们会使⽤矩阵表⽰，所以引⼊如下的矩阵记号。
Y =Y 1Y 2⋮Y n,β=β0β1β2⋮βk,µ=µ1µ2⋮µn.X =X 10X 11X 12⋯X 1k X 20X 21X 22⋯X 2k ⋮⋮⋮⋮X n 0X n 1X n 2⋯X nk.在这些矩阵表⽰中注意⼏点：⾸先，Y 和µ在矩阵表⽰式中都是n 维列向量，与样本容量等长，在线性回归模型中Y ,µ是随机变量，⽽在矩阵表⽰中它们是随机向量，尽管我们不在表⽰形式上加以区分，但我们应该根据上下⽂明确它们到底是什么意义；β是k +1维列向量，其长度与Y ,µ没有关系，这是因为β是依赖于变量个数的，并且加上了对应于常数项的系数（截距项）β0；最后，X 是数据矩阵，且第⼀列都是1。
几种异方差检验方法的比较
几种异方差检验方法的比较上海师范大学商学院 龚秀芳摘 要：经典线性回归模型的一个重要假设就是回归方程的随机扰动项具有相同的方差，也称同方差性。
但在大多数经济现象中，回归方程的扰动项的方差随观察值的不同而变化，这种模型称为异方差模型。
如果对异方差模型进行OLS 估计，就会产生严重的后果，因此，选取适当的异方差的检验方法是极其重要的。
本文对帕克检验、格莱舍尔检验、戈德菲尔德-匡特检验作随机模拟，并对这几种方法略作比较。
关键词：异方差模型；异方差检验；随机模拟。
一、异方差模型经典线性回归模型可以表示为u x b x b x b b y k k +++++= 33221 （1-1） 假设有n 组观察值),,2,1(),,,,,(32n i x x x y ik i i i =，则（1-1）可表示为i ik k i i i u x b x b x b b y +++++= 33221 （1-2）在经典线性回归模型中，假设随机误差项u 是一个随机变量，且服从数学期望为零，方差为一常数的正态分布，即i u ~N （0，2u σ）。
这一假设称为随机误差项u 的同方差性假设。
另外还假设不同观察值的随机误差项之间是不相关的，而且随机误差项与x 项不趋于共同变化。
但在实际的经济问题中，上述假设不一定满足。
比如，当自变量x 变化较大时（如在一些横截面数据中），u 的方差可能随x 的变化而变化；而当i u 和1+i u 之间存在一定的顺序关系时（如在时间序列中），i u 可能与j u 并不独立（j ≠i ）。
当同方差（homosce dasticity ）或等方差（equal variance ）性假定不满足，也就是说， 随机误差项i u 的方差不等于一个常数，即）常数（）（）（n i u E u Var i i i ,,2,122 =≠==σ （1-3） 则称随机误差项u 具有异方差（heteroscedasticity ）或非同方差（unequal variance ）性。
stata随机误差项
在Stata中，随机误差项通常与线性模型相关。
随机误差项表示无法被解释变量所解释的模型中的未观察到的因素。
它代表了所有未被考虑的影响和误差。
在Stata中，随机误差项通常使用回归模型来建模。
例如，在简单线性回归模型中，我们可以将因变量Y表示为自变量X的线性函数加上随机误差项ε：Y = β0 + β1*X + ε
其中，ε代表随机误差项。
这个误差项是一个随机变量，其期望值为零，表示模型中未观察到的因素对因变量的影响。
在拟合线性模型时，Stata会估计模型的系数，包括截距项β0和斜率项β1，并且会提供关于随机误差项的相关统计信息，如标准误、置信区间和假设检验。
总之，随机误差项在Stata中用于描述线性模型中无法被解释变量所解释的未观察到的因素。
1。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2.求回归直线方程
y bxa
(了解最小
二乘法的思想)
n
b
xiyi nxy
i 1
n
xi2
2
nx
a ybx
(x, y)称为样本点的中心.
i 1
3、用回归直线方程解决应用问题.
可编辑ppt
6
最小二乘法求线性回归方程
数学的学习方法是严格、 严肃、严密——苏步青
x x1 x2 xn n
7. 了解相关指数 R2 和模型 拟合的效果之间的关系
8. 了解残差图的作用
9. 利用线性回归模型解决一 类非线性回归问题
10.正确理解分析方法与结果
可编辑ppt
2
温故而知新
数学的学习方法是严格、 严肃、严密——苏步青
一、现实生活中的两个量有各种关系 1、函数关系：是一种确定的关系
2、相关关系：是一种不确定的关系
15
谢谢!再见
y y1 y2 yn n
(x, y) 称为样本点的中心。
n
b
(xi x)( yi y)
i 1
n
(xi x)2
x1 y1 x2 y2 x12 x22
xn yn nx y xn2 nx2
i 1
a y bx
a, b 是线性回归方程的系数. 小结：求回归方程的步骤：
求(x, y) bˆ 可编辑ppt aˆ 列方程
可编辑ppt
10
思考
数学的学习方法是严格、 严肃、严密——苏步青
2、从散点图还看到，样本点散布在某一条直
线的附近，而不是在一条直线上，所以不能
用一次函数y=bx+a描述它们关系.
75
70
65
体重/kg
60
55
50
45
40
150
155
160
165
170
175
180
185
身高/cm
如何描述身高和体重和关系呢？
例如：
(1)商品销售收入与广告费之间的关系；
(2)人体内的脂肪含量与年龄之间的关系；
可编辑ppt
Hale Waihona Puke 3随堂练习数学的学习方法是严格、 严肃、严密——苏步青
1、下列变量之间的关系是函数关系的是 （） Ａ．人的身高与体重 Ｂ．看电视的时间与近视发生率 Ｃ．球的体积与半径 Ｄ．农作物的施肥量与产量
可编辑ppt
4
温故而知新
数学的学习方法是严格、 严肃、严密——苏步青
二、自变量取值一定时，因变量的取值带有 一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关 关系.
三、对具有相关关系的两个变量进行统计 分析的方法叫回归分析.
可编辑ppt
5
四、回归分析的基本步骤是：
数学的学习方法是严格、 严肃、严密——苏步青
1.选取变量，画散点图，确定相关关系
思考1:产生随机误差e的原因是什么？
1.忽略了其它因素的影响：影响身高 y 的因 素不只是体重 x，可能还包括遗传基因、
饮食习惯、生长环境等因素；
2.用线性回归模型近似真实模型引起的误差；
3.身高 y 的观测误差.
可编辑ppt
13
思考
数学的学习方法是严格、 严肃、严密——苏步青
思考2：以上三项误差越小，说明我们的回归 模型的拟合效果越好还是越差？
可编辑ppt
11
线性回归模型
数学的学习方法是严格、 严肃、严密——苏步青
我们用线性回归模型 y=bx+a+e，来表示 身高 和体重之间的关系.
其中a,b为模型的未知参数e称为随机误差.
把自变量x称为解释变量，因变量y称为预 报变量.
可编辑ppt
12
思考
数学的学习方法是严格、 严肃、严密——苏步青
线性回归模型 与随机误差
新增的内容
数学３——统计
1. 画散点图 2. 了解最小二乘法
的思想 3. 求回归直线方程
y＝bx＋a 4. 用回归直线方程
解决应用问题
数学的学习方法是严格、 严肃、严密——苏步青
选修１-２——统计案例 5. 引入线性回归模型
y＝bx＋a＋e
6. 了解模型中随机误差项e
产生的原因
思考3：预报变量的值由哪些量确定？解释变 量能够全部解释预报变量的变化吗？
可编辑ppt
14
课堂小结
数学的学习方法是严格、 严肃、严密——苏步青
问1：你学到了哪些知识？ 1．一次函数模型 2. 线性回归方程的求解， 3.随机误差的概念及产生的原因
问2：你了解了哪些思想方法？
化归；统计模型
可编辑ppt
(3) 身高172cm女大学生体重
yˆ = 0.849×172 - 85.712 = 60.316(kg)
可编辑ppt
9
思考
数学的学习方法是严格、 严肃、严密——苏步青
1、身高为172ｃｍ的女大学生的体重一定是 60.316kg吗？如果不是,其原因是什么?
答：身高为172cm的女大学生的体重不一 定是60.316kg，但一般可以认为她的体重 接近于60.316kg.
7
典型例题
数学的学习方法是严格、 严肃、严密——苏步青
例题1 从某大学中随机选出8名女大学生， 其身高和体重数据如下表：
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 身高 165 165 157 170 175 165 155 170 体重 48 57 50 54 64 61 43 59
(1)画出散点图；(2)求根据一名女大学生的 身高预报她的体重的回归方程；(3)并预报 一名身高为172ｃｍ的女大学生的体重.
可编辑ppt
8
数学的学习方法是严格、 严肃、严密——苏步青
由于问题中要求 75
根据身高预报体
70 65
体重/kg
重，因此选取身 60
高为自变量，体
55 50
重为因变量． 1. 散点图；
45
40
150
155
160
165
170
175
180
185
身高/cm
2.回归方程：
yˆ 0.849x 85.172