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。 普通最小二乘法（ OLS） 普通最小二乘法（ Ordinary Least Square ，简称 OLS），是应用最多的 参数估计方 法，也是从最小二乘原理出发的其他估计方法的基础，是必须熟练掌握的一种方法。 y , x 在已经获得样本观测值 i i （i=1,2, …,n ）的情况下 （见图 2.2.1 中的散点），假如模型（ 2.2.1 ）的参数估计量 ^ ^ 已经求得到， 为 0 和 1 ，并且是最合理的参数估计量， 那 么直线方程（见图 2.2.1 中的直线） ^ ^ ^ yi 0 1 xi i=1,2, …,n (2.2.2) ^ 应该能够最好地拟合样本数据。其中 y i 为被解释变量的估计值，它是由参数估计量和解释 变量的观测值计算得到的。 那么， 被解释变量的估计值与观测值应该在总体上最为接近， 判 断的标准是二者之差的平方和最小。 n 2 2 Q ( y x ) u Q( , ) i 0 1 i i 0 1 i 1 2 2 n n 2 ? ? ? ? Q ? ? u y y y x minQ( , ) i i i i 0 1 i 0 1 0 0 , 1 1
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