回顾上文，我们通过OLS推导出了一元线性回归的两个参数估计，得到了以下重要结论： \[\hat\beta_1=\frac{\sum x_iy_i}{\sum x_i^2},\quad \hat\beta_0=\bar Y-\hat\beta_1\bar X. \] 注意总体回归模型 ...

之前证明了整个回归方程,或者说梯度下降法的表达式, 现在来看看计量经济学里的回归表达式 y=ax+b, 出于对关系的不确定, 在计量经济学里,式子多了一个u作为随机干扰项 干扰项 u 我们认为是不可观测的值 我自己的理解是这样_不是很严谨的粗糙理解: y ...

在本文中，我们将对回归的基本概念作出解释，介绍相关分析与因果分析之间的差异；辨析总体回归函数、总体回归模型、样本回归函数、样本回归模型之间的关系，了解我们的工作是从样本推断总体，用样本回归函数来预测总体回归函数。最后，对回归中最简单的一元线性回归模型作出介绍，并给出参数估计的方法 ...

估计量与估计值的区别 估计量: 我的理解: 估计量是法则, 通常表示为一种表达式,衡量公式,是一种参数估计法, 又叫参数估计量. 百度百科: 估计量是用于估计总体参数的随机变量，一般为样本统计量。如样本均值、样本比例、样本方差等。例如：样本均值就是总体均值的一个估计量 ...

一元线性回归的解释变量只有一个，但是实际的模型往往没有这么简单，影响一个变量的因素可能有成百上千个。我们会希望线性回归模型中能够考虑到这些所有的因素，自然就不能再用一元线性回归，而应该将其升级为多元线性回归。但是，有了一元线性回归的基础，讨论多元线性回归可以说是轻而易举。 另外我们没必要分别 ...

看视频之前，先回忆对回归的理解： 一元线性回归其实就是对一个自变量，一个因变量， 我们期望有 y= a+bx ，作为它们的关系式，能够解释x和y之间的关系， 已知一组（x，y）1-n，现在根据这个已知的条件， 关系式系数——是否一定存在？ 若存在，a，b，最有可能是 ...

y=ax+b+e 在这一基础上: 又可以写成, y=ax+b+e, |e|^2=((ax+b)-y)^2 随机干扰项 sigma e^2 和残差平方和有类似的性质? 为什么这里需要这样修正呢?自由度为什么是 n-2 ? 估计量的评估----无偏性需要满足 ...