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 ...

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 ...

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 ...

没毛病,依照模型拟合 没毛病,否则样本没有无偏性 这个证明主要参考前篇线性回归两个公式推导过程, 最小化残差平方和函数极值存在的充要条件就是存在xi !=E(x),也就是xi是可变的, 又叫做变异性 零条件的意思是随机误差项与x不存在系统/可解释的条件关系, 不然u ...

之前我们讨论过线性回归模型的最基础假设检验，即检验模型系数是否显著为0，这是为了检验模型的解释变量选择是否得当。然而，多元线性回归比一元线性回归复杂，我们面临的检验也可能千变万化，比如同时检验几个模型系数是否显著为0，比较几个模型系数是否相等，比较两个线性回归模型是否出于同一个回归 ...

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 ...

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 ...

根据我们之前的讨论，任意给定一组\((X,Y)\)的观测值，都可以计算回归。但是否回归都是有效的？直观说来，我们会将回归方程直接绘制在图像上，看样本点围绕回归方程的偏差程度大不大。但是绘图、看图说话总要动脑，直接给一个指标告诉大家好还是不好就能省掉许多的工作，这篇文章首先来探究这样的指标，再讨 ...