2021-01-16 学习笔记

>>每日小记<<

项目	状态
距离2022年倒计时	350天
今日天气情况	晴
是否重要日子	无
今日心情如何	开心
今日身体状况	良好
坚持背记单词	1423天
坚持记录开销	1227天
坚持英语学习	927天
坚持简书日更	706天
坚持记录时间	663天
坚持走路跑步	666天
坚持健身锻炼	646天
坚持反思日记	648天
坚持健康饮食	638天
坚持听读阅读	568天
坚持党务学习	514天
坚持IT知识学习	451天
坚持双拼练习	379天
坚持五笔练习	196天
坚持理财学习	13天
坚持练习游泳	28天，暂停
坚持PMP学习	79天，通过考试
其他重要的事	无

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《经济计量学》

第一部分 线性回归模型

第2章 线性回归的基本思想:双变量模型

• 2.5 样本回归函数

  • 样本回归函数SRF
    • 估计量或样本统计量是总体参数的估计公式，估计量的某一取值称为估计值。

  • 随机样本回归函数SRF
    • ei残差，可作为ui的估计量，表示Y的实际值与样本回归得到的估计值的差。

  • 回归分析的主要目的：根据样本回归函数SRF估计总体回归函数PRF

  • 真实 = 估计+残差

  • 由于抽样的差异性，高估和低估是不可避免的

• 2.6 “线性”回归的特殊含义

  • 变量线性

    • 线性的第一种 ，也是最“本质"的含义是，应变量的条件均值是自变量的线性函数。

    • 对于解释变量线性的回归模型，解释变量的单位变动引起的应变量的变化率为一常数，也就是说，斜率保持不变。

  • 参数线性

    • 应变量的条件均值是参数B的线性函数，而变量之间并不一定是线性的。

    • 与变量线性函数类似，如果参数B，仅以一次方的形式出现，则称函数为参数线性的。

• 2.7从双变量回归到多元线性回归

  • 多元线性回归

  • 总体回归函数PRF
    • ui随机误差项，其值无法先验确定，通常用概率分布描述随机变量。

  • 上两式都是参数线性的，因此它们都是线性回归模型。而进人模型的解释变量不需要是线性的。但本例的解释变量都是线性的。