第二章-一元线性回归模型PPT课件.pptxVIP

第二章一元线性回归模型;二、一元线性回归模型的参数估计

1、一元线性回归模型的基本假设

（1）解释变量是确定性变量，不是随机变量

（2）随机误差项零均值、同方差，不同样本点之间独立

（3）随机误差项与解释变量不相关

（4）随机误差项服从正态分布

（5）模型正确设定

2、参数的普通最小二乘估计

基本思想：

3、参数的最大似然估计;4、普通最小二乘参数估计量的性质

（1）小样本：线性性、无偏性、有效性（BLUE）

（2）大样本：渐近无偏性、一致性、渐近有效性

5、普通最小二乘样本回归函数的性质

（1）（2）（3）

（4）（5）

6、随机误差项方差的估计

;三、一元线性回归模型的拟合优度检验

1、离差分解TSS=ESS+RSS

其中

2、决定系数

3、决定系数与相关系数的关系;四、一元线性回归模型的参数的统计推断

1、参数估计量的分布

2、参数的区间估计

;3、参数的假设检验（t检验）

;五、一元线性回归模型的预测

1、总体均值的点预测

2、总体均值的预测置信区间

3、个别值的预测置信区间

4、预测置信区间的特征（3点）;四、简答题;2.总体回归函数和样本回归函数之间有哪些区别与联系？

;3.为什么用可决系数R2评价拟合优度，而不是用残差平方和作为评价标准？

;4.根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？

;5.在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些性质？

;6.简述最大似然法估计参数的基本思想。

;7.线性回归模型有哪些基本假设？违背基本假设的计量经济学模型是否就不可估计？

;五、计算分析题;.;.;.;（3）拟合优度刻画解释变量对被解释变量变化的解释能力。模型中53.8%的拟合优度，表明收入的变化可以解释储蓄中53.8%的变动。;答：（1）这是一个横截面序列回归。

;.;.;.;.;.;.;.;.;.;.;.;.;.;.;.;.;10.下表给出了每周家庭的消费支出Y（美元）与每周的家庭的收入X（美元）的数据。

要求：

（1）对每一收入水平，计算平均的消费支出E（Y︱Xi），即条件期望值；

（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。

;.;（2）;.;六、上机题;（1）使用Eviews软件，ASP对GPA分数的回归结果如表所示。

;（2）使用Eviews软件，ASP对GMAT分数的回归结果如表所示。

从回归结果看，GMAT分数与ASP显著正相关。;（3）使用Eviews软件，ASP对学费X的回归结果如表所示。

从计算结果看，每年的学费与ASP显著正相关。学费高，ASP就高；但学费仅解释了ASP变化的一部分（不到50%），明显还有其他因素影响着ASP。;（4）使用Eviews软件回归结果如表所示。

从回归结果看，尽管高学费的商业学校与高质量的MBA成绩略有正县相关性，但学费对GPA分数的影响是不显著的，而且也无法得出学费是影响GPA分数的主要原因的结论。

;年份;（1）利用所给数据做图，如图所示

;（3）使用Eviews软件回归结果如表所示。

回归结果显示，CPI指数与SP指数正相关，斜率表示当CPI指数变化1个点，会使SP指数变化11.08个点；截距表示当CPI指数为0时，SP指数为-1137.826，此数据没有明显的经济意义。

;一、单项选择题

1、D2、B3、D 4、D5、A

6、C7、D8、C 9、C10、B

11、B 12、B 13、B14、D15、A

16、C 17、D 18、A 19、B 20、B

21、D 22、A 23、C 24、B 25、D

26、D 27、B 28、A 29、B 30、C

二、多项选择题

1、ABC2、ACD3、BD4、BCD5、ABCD

6、ABD7、ABC8、ABCD 9、BCD 10、ABCD

11、ABCD

三、判断题

1、× 2、× 3、√ 4、× 5、×

6、×