一元线性回归分析
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（1）根据样本观察值对计量经济模型参数进行 估计，求得回归方程；
（2）对回归方程、参数估计值进行检验； （3）利用回归方程进行分析、评价及预测。
2021/3/15
一元线性回归分析
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2.1.2 总体回归函数(PRF)
⒈例子 例2.1：一个假想的社区有60户家庭组成，要研究该社区每月 家庭消费支出Y与每月家庭可支配收入X的关系。
880
0 1130 1250 1400
0 1600
0
0 1150
0
0
0 1620
4620 4450 7070 6780 7500 6850 10430
1/6 1/5 1/7 1/6 1/6 1/5 1/7
770 890 1010 1130 1250 1370 1490
2400 1370 1450 1550 1650 1750 1890
• Galton的朋友Karl Pearson通过收集一些 家庭的1000多名成员的父子身高数据， 证明儿子确实“回归到中等（regression to
mediocrity)”
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一元线性回归分析
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2.1.1、变量间Fra Baidu bibliotek关系
△ 经济变量之间的关系，大体可分为两类：
• 确定性关系或函数关系：研究的是确定现象非
0 0 3250 1/5
650
表 2.1 某社区每月家庭收入与消费支出查统计表 每月家庭收入X（元）
1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200
650 790 800 1020 1100 1200 1350
700 840 930 1070 1150 1360 1370 740 900 950 1100 1200 1400 1400 800 940 1030 1160 1300 1440 1520 850 980 1080 1180 1350 1450 1570
即如果知道了家庭的月收入，能否预测该社区家庭的平均 月消费支出水平。
为达到此目的，将该60户家庭划分为组内收入差不多的10 组，以分析每一收入组的家庭消费支出（表2.1）。
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一元线性回归分析
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每月 家庭 消费 支出 Y（元）
共计 条件概率 条件均值
800 550 600 650 700 750
一元线性回归分析
“回归” 一词的历史渊源
• “回归”一词最早由Francis Galton引入。 Galton发现，虽然父母的身高对子女的身 高起到决定性作用，但给定父母的身高 后，他们儿女辈的平均身高却趋向于或 者“回归”到社会平均水平。Galton的普遍 回归定律（law of universal regression)。
第2章 一元线性回归分析
• §2.1 ：回归分析及回归模型 • §2.2 ：一元线性模型的参数估计 • §2.3 ：参数估计值的性质及统计推断 • §2.4 ：一元线性模型的统计检验 • §2.5 ：一元线性模型的预测
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一元线性回归分析
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§2.1 ：回归分析及回归模型
一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 和总体回归模型的基本假设 四、样本回归函数
统 计 依 赖 关 系
负 相 关1XY1
正 相 关 非 线 性 相 关 不 相 关
负 相 关
有 因 果 关 系 回 归 分 析 无 因 果 关 系 相 关 分 析
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△几点注意
• 不线性相关并不意味着不相关；
• 有相关关系并不意味着一定有因果关系；
• 相关分析研究一个变量对另一个（些）变量的统计 依赖关系，但它们并不意味着一定有因果关系；
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• 由于变量间关系的随机性，回归分析关心的是根据 解释变量的已知或给定值，考察被解释变量的总体 均值，即当解释变量取某个确定值时，与之统计相 关的被解释变量所有可能出现的对应值的平均值。
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回归分析构成计量经济学的方法论基 础，其主要内容包括：
一元线性回归分析
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回归分析
• 回归分析通过样本数据讨论解释变量与 被解释变量之间因果关系的数学联系式， 即有总体回归模型：
yi 01xiui
• 利用样本观察值找出参数 0 和 1的估计值，
得到样本回归模型：
yˆi ˆ0ˆ1xi
• 检验估计值的性质，并利用样本回归模
型分析被解释变量的总体平均规律。
• 相关分析对称地对待任何（两个）变量，两个变量 都被看作是随机的。回归分析对变量的处理方法存在 不对称性，即区分应变量（被解释变量）和自变量 （解释变量）：前者是随机变量，后者不是。
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2.1.2、回归分析的基本概念
• 回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的
• 因此，给定收入X的值Xi，可得消费支出Y的条件 均值（conditional mean）或条件期望（conditional expectation）：
随机变量间的关系。 • 统计依赖或相关关系：研究的是非确定现象随 机变量间的关系。
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△对变量间统计依赖关系的考察主要是通过相关分析 (correlation analysis)或回归分析(regression analysis) 来完成的：
正 相 关 线 性 相 关 不 相 关 相 关 系 数 ：
0 9660 1/6
1610
2600 1500 1520 1750 1780 1800 1850 1910 12110 1/7
1730
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⒉ 分析
• 由于不确定因素的影响，对同一收入水平X，不同 家庭的消费支出不完全相同；
• 但由于调查的完备性，给定收入水平X的消费支出 Y的分布是确定的，即以X的给定值为条件的Y的条 件分布（Conditional distribution）是已知的，如： P(Y=550|X=800）=1/5。
具体依赖关系的计算方法和理论。
• 这里前一个变量被称为被解释变量（Explained Variable）或应变量（Dependent Variable），后一 个（些）变量被称为解释变量（Explanatory Variable）或自变量（Independent Variable）。
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（2）对回归方程、参数估计值进行检验； （3）利用回归方程进行分析、评价及预测。
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2.1.2 总体回归函数(PRF)
⒈例子 例2.1：一个假想的社区有60户家庭组成，要研究该社区每月 家庭消费支出Y与每月家庭可支配收入X的关系。
880
0 1130 1250 1400
0 1600
0
0 1150
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0 1620
4620 4450 7070 6780 7500 6850 10430
1/6 1/5 1/7 1/6 1/6 1/5 1/7
770 890 1010 1130 1250 1370 1490
2400 1370 1450 1550 1650 1750 1890
• Galton的朋友Karl Pearson通过收集一些 家庭的1000多名成员的父子身高数据， 证明儿子确实“回归到中等（regression to
mediocrity)”
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2.1.1、变量间Fra Baidu bibliotek关系
△ 经济变量之间的关系，大体可分为两类：
• 确定性关系或函数关系：研究的是确定现象非
0 0 3250 1/5
650
表 2.1 某社区每月家庭收入与消费支出查统计表 每月家庭收入X（元）
1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200
650 790 800 1020 1100 1200 1350
700 840 930 1070 1150 1360 1370 740 900 950 1100 1200 1400 1400 800 940 1030 1160 1300 1440 1520 850 980 1080 1180 1350 1450 1570
即如果知道了家庭的月收入，能否预测该社区家庭的平均 月消费支出水平。
为达到此目的，将该60户家庭划分为组内收入差不多的10 组，以分析每一收入组的家庭消费支出（表2.1）。
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每月 家庭 消费 支出 Y（元）
共计 条件概率 条件均值
800 550 600 650 700 750
一元线性回归分析
“回归” 一词的历史渊源
• “回归”一词最早由Francis Galton引入。 Galton发现，虽然父母的身高对子女的身 高起到决定性作用，但给定父母的身高 后，他们儿女辈的平均身高却趋向于或 者“回归”到社会平均水平。Galton的普遍 回归定律（law of universal regression)。
第2章 一元线性回归分析
• §2.1 ：回归分析及回归模型 • §2.2 ：一元线性模型的参数估计 • §2.3 ：参数估计值的性质及统计推断 • §2.4 ：一元线性模型的统计检验 • §2.5 ：一元线性模型的预测
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§2.1 ：回归分析及回归模型
一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 和总体回归模型的基本假设 四、样本回归函数
统 计 依 赖 关 系
负 相 关1XY1
正 相 关 非 线 性 相 关 不 相 关
负 相 关
有 因 果 关 系 回 归 分 析 无 因 果 关 系 相 关 分 析
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△几点注意
• 不线性相关并不意味着不相关；
• 有相关关系并不意味着一定有因果关系；
• 相关分析研究一个变量对另一个（些）变量的统计 依赖关系，但它们并不意味着一定有因果关系；
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• 由于变量间关系的随机性，回归分析关心的是根据 解释变量的已知或给定值，考察被解释变量的总体 均值，即当解释变量取某个确定值时，与之统计相 关的被解释变量所有可能出现的对应值的平均值。
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回归分析构成计量经济学的方法论基 础，其主要内容包括：
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回归分析
• 回归分析通过样本数据讨论解释变量与 被解释变量之间因果关系的数学联系式， 即有总体回归模型：
yi 01xiui
• 利用样本观察值找出参数 0 和 1的估计值，
得到样本回归模型：
yˆi ˆ0ˆ1xi
• 检验估计值的性质，并利用样本回归模
型分析被解释变量的总体平均规律。
• 相关分析对称地对待任何（两个）变量，两个变量 都被看作是随机的。回归分析对变量的处理方法存在 不对称性，即区分应变量（被解释变量）和自变量 （解释变量）：前者是随机变量，后者不是。
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一元线性回归分析
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2.1.2、回归分析的基本概念
• 回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的
• 因此，给定收入X的值Xi，可得消费支出Y的条件 均值（conditional mean）或条件期望（conditional expectation）：
随机变量间的关系。 • 统计依赖或相关关系：研究的是非确定现象随 机变量间的关系。
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△对变量间统计依赖关系的考察主要是通过相关分析 (correlation analysis)或回归分析(regression analysis) 来完成的：
正 相 关 线 性 相 关 不 相 关 相 关 系 数 ：
0 9660 1/6
1610
2600 1500 1520 1750 1780 1800 1850 1910 12110 1/7
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⒉ 分析
• 由于不确定因素的影响，对同一收入水平X，不同 家庭的消费支出不完全相同；
• 但由于调查的完备性，给定收入水平X的消费支出 Y的分布是确定的，即以X的给定值为条件的Y的条 件分布（Conditional distribution）是已知的，如： P(Y=550|X=800）=1/5。
具体依赖关系的计算方法和理论。
• 这里前一个变量被称为被解释变量（Explained Variable）或应变量（Dependent Variable），后一 个（些）变量被称为解释变量（Explanatory Variable）或自变量（Independent Variable）。
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