在本文中，我們將對回歸的基本概念作出解釋，介紹相關分析與因果分析之間的差異；辨析總體回歸函數、總體回歸模型、樣本回歸函數、樣本回歸模型之間的關系，了解我們的工作是從樣本推斷總體，用樣本回歸函數來預測總體回歸函數。最后，對回歸中最簡單的一元線性回歸模型作出介紹，並給出參數估計的方法 ...

一元線性回歸的解釋變量只有一個，但是實際的模型往往沒有這么簡單，影響一個變量的因素可能有成百上千個。我們會希望線性回歸模型中能夠考慮到這些所有的因素，自然就不能再用一元線性回歸，而應該將其升級為多元線性回歸。但是，有了一元線性回歸的基礎，討論多元線性回歸可以說是輕而易舉。 另外我們沒必要分別 ...

之前證明了整個回歸方程,或者說梯度下降法的表達式, 現在來看看計量經濟學里的回歸表達式 y=ax+b, 出於對關系的不確定, 在計量經濟學里,式子多了一個u作為隨機干擾項 干擾項 u 我們認為是不可觀測的值 我自己的理解是這樣_不是很嚴謹的粗糙理解: y ...

沒毛病,依照模型擬合 沒毛病,否則樣本沒有無偏性 這個證明主要參考前篇線性回歸兩個公式推導過程, 最小化殘差平方和函數極值存在的充要條件就是存在xi !=E(x),也就是xi是可變的, 又叫做變異性 零條件的意思是隨機誤差項與x不存在系統/可解釋的條件關系, 不然u ...

之前我們討論過線性回歸模型的最基礎假設檢驗，即檢驗模型系數是否顯著為0，這是為了檢驗模型的解釋變量選擇是否得當。然而，多元線性回歸比一元線性回歸復雜，我們面臨的檢驗也可能千變萬化，比如同時檢驗幾個模型系數是否顯著為0，比較幾個模型系數是否相等，比較兩個線性回歸模型是否出於同一個回歸 ...

估計量與估計值的區別 估計量: 我的理解: 估計量是法則, 通常表示為一種表達式,衡量公式,是一種參數估計法, 又叫參數估計量. 百度百科: 估計量是用於估計總體參數的隨機變量，一般為樣本統計量。如樣本均值、樣本比例、樣本方差等。例如：樣本均值就是總體均值的一個估計量 ...

看視頻之前，先回憶對回歸的理解： 一元線性回歸其實就是對一個自變量，一個因變量， 我們期望有 y= a+bx ，作為它們的關系式，能夠解釋x和y之間的關系， 已知一組（x，y）1-n，現在根據這個已知的條件， 關系式系數——是否一定存在？ 若存在，a，b，最有可能是 ...

根據我們之前的討論，任意給定一組\((X,Y)\)的觀測值，都可以計算回歸。但是否回歸都是有效的？直觀說來，我們會將回歸方程直接繪制在圖像上，看樣本點圍繞回歸方程的偏差程度大不大。但是繪圖、看圖說話總要動腦，直接給一個指標告訴大家好還是不好就能省掉許多的工作，這篇文章首先來探究這樣的指標，再討 ...