一元线性回归模型的参数估计及性质.pdf

2024-10-23

10

946KB

多元线性回归模型的参数估计及性质.docx

多元线性回归模型的参数估计及性质多元线性回归模型是一种非常常见的数学模型，用于研究多个变量之间的关系。在这篇论文中，我们将介绍多元线性回归模型的参数估计方法及其性质。一、多元线性回归模型首先，我们需要了解多元线性回归模型的基本形式。对于一个p维的自变量向量x和一个因变量y，多元线性回归模型的基本形式如下：y=β0+β1x1+β2x2+…+βpxp+ε其中β0，β1，β2，…，βp是模型的参数，ε是误差项。这个模型告诉我们，当我们给定自变量x1到xp的值时，y的值可以基于参数β0，β1，β2，…，βp计算出

2024-10-15

5

11KB

一元线性回归模型的参数估计.ppt

单方程计量经济学模型分为两大类：线性模型和非线性模型回归分析的主要目的是要通过样本回归函数（模型）SRF尽可能准确地估计总体回归函数（模型）PRF。一、线性回归模型的基本假设1、如果假设1、2满足，则假设3也满足;2、如果假设4满足，则假设2也满足。另外，在进行模型回归时，还有两个暗含的假设：二、参数的普通最小二乘估计（OLS）方程组（*）称为正规方程组（normalequations）。记顺便指出，记三、参数估计的最大或然法(ML)在满足基本假设条件下，对一元线性回归模型：因为Yi是相互独立的，所以的所

2024-09-11

10

571KB

一元线性回归模型及参数估计.ppt

一元线性回归模型及其参数估计一、一元线性回归模型的参数估计一元线性回归模型的一般形式模型参数估计的任务1、普通最小二乘法（OrdinaryLeastSquare,OLS）由于解得：最小二乘参数估计量的离差形式(deviationform)随机误差项方差的估计量1.用原始数据（观测值）Xi，Yi计算2、最大似然法（MaximumLikelihood,ML）.将该或然函数极大化，即可求得到模型参数的极大或然估计量。由于或然函数的极大化与或然函数的对数的极大化是等价的，所以，取对数或然函数如下：可见，在满足一系

2024-09-17

10

313KB

一元线性回归模型的参数估计.ppt

单方程计量经济学模型分为两大类：线性模型和非线性模型回归分析的主要目的是要通过样本回归函数（模型）SRF尽可能准确地估计总体回归函数（模型）PRF。一、线性回归模型的基本假设1、如果假设1、2满足，则假设3也满足;2、如果假设4满足，则假设2也满足。另外，在进行模型回归时，还有两个暗含的假设：二、参数的普通最小二乘估计（OLS）方程组（*）称为正规方程组（normalequations）。记顺便指出，记三、参数估计的最大或然法(ML)在满足基本假设条件下，对一元线性回归模型：因为Yi是相互独立的，所以的所

2024-09-11

10

387KB