计量经济学2分析报告.pptx

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第四章;本章大纲;估计总体回归线的斜率;一般而言,线性回归的统计推断问题类似于均值估计或是两均值差估计的统计推断问题。统计学或是计量经济学中关于斜率估计的步骤:;1-5;线性回归模型(教材 4.1节);线性回归模型 ;线性回归模型(如图示): Y 及 X 的观测值 (n = 7); 线性回归线; 回归误差 (误差项):;普通最小二乘估计量 (教材 4.2节);OLS 方法;求解OLS 估计量: ;4-12;加利福尼亚州测试成绩与班级规模数据的OLS估计运用;斜率估计值与截距估计值的解释;预测值与残差: ;OLS 回归: STATA 结果;拟合优度(教材 4.3节);回归 R2 :由回归“解释”的Yi 的样本方差的比例;4-19;SER = ;说明: 为何用n-2作除数而不是n?;关于 R2 及 SER 的例子;最小二乘假设 (教材 4.4 节);最小二乘假设;最小二乘假设#1: E(u|X = x) = 0. ;最小二乘假设#1(续);最小二乘假设#2: (Xi,Yi), i = 1,…,n 独立同分布;最小二乘假设#3: 不太可能出现异常值 数学描述: E(X4) ∞ 且 E(Y4) ∞;OLS 对异常值敏感: ;OLS估计量的抽样分布 (教材 4.5节);线性回归的概率框架; 的样本分布; 抽样分布的均值与方差; = 则 – β1 = . 现有 = – = – = ;;现在可计算 E( ) 和 var( ): ;下一步计算 var( ): ;;何为 的抽样分布? ;;X的方差越大, 的方差越小;X的方差越大, 的方差越小; 抽样分布的小结: ; 和 的大样本分布

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