欢迎来到天天文库
浏览记录
ID：57779787
大小：98.50 KB
页数：8页
时间：2020-09-02
《(1)2.2回归参数OLS估计.ppt》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、§2.2回归参数的最小二乘估计对总体模型yi=α+βxi+ui(2.2.1)两边取期望值得总体方程：E（yi）=α+βxi(2.2.2)设样本方程为(2.2.3)观察值yi与它的拟合值（回归值）之差，记作(2.2.4)εi（或记为）称为回归残差。于是有样本回归模型：(2.2.5)普通最小二乘法（OLS）法，即(2.2.6)达到最小，这就是最小二乘准则（原理）。(2.2.7)(2.2.8)①→(2.2.7)′②(2.2.8)′表明自变量与残差不相关，即协方差为零。③（）在样本直线上(2.2.7)，(2.2.8)，(2.2.7)′,(2.2.8)′称为
2、正规方程组，也称为OLS估计值的一阶条件。解正规方程(2.2.7)、(2.2.8)，得,的表达式：(2.2.9)(2.2.10)其中,（扩展）正规方程组又可以写成：（2.2.7）″（2.2.8）″根据克莱姆法则，有解或者将正规方程组写成：与克莱姆法则的解相同。可以证明，此解与以前讲的结果：也是相同的。显然，当常数项α=0时，总体线性模型(2.2.1)变为yi=βxi+ui(2.2.11)样本方程为样本方程称为过原点回归此时参数β估计量的计算公式为(2.2.12)作业：一、利用正规方程(2.2.7)′和(2.2.8)′可以证明：1.和之间的样本协方差
3、为零，即二、证明模型(2.2.1)的参数估计：和与相同。
此文档下载收益归作者所有
