![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87556438/bg2.jpg)
ˆ
ˆ
x e
--代表了样本显示的变量关系。
y
t
0 1 t t
4. 样本回归模型(Sample Regression Model,SRM)
ˆ
ˆ
x
---代表了样本显示的变量依存规律。
ˆ
t
y
0 1 t
总体回归模型与样本回归模型的主要区别是:①描述的对象不同。总体回归模型描述
总体中变量 y 与 x 的相互关系,而样本回归模型描述所关的样本中变量 y 与 x 的相互关系。
②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的,样本回归模型是
依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型,而样本回归模
型是一个随机模型,它随样本的改变而改变。
总体回归模型与样本回归模型的联系是:样本回归模型是总体回归模型的一个估计式,
之所以建立样本回归模型,目的是用来估计总体回归模型。
线性回归的含义
线性:被解释变量是关于参数的线性函数(可以不是解释变量的线性函数)
线性回归模型的基本假设
简单线性回归的基本假定:对模型和变量的假定、对随机扰动项 u 的假定(零均值假定、
同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定)
普通最小二乘法(原理、推导)
最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。