计量经济学复习笔记要点(达莫达尔版).pdf

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 1度量 （Expected value/Mean）
1 n
X   X
n i
i1
• 方差、标准差：度量对均值的偏离程度（Variance、Standard Deviation / .）
1 n
S 2   (X  X )2
x n 1 i
i1
第二部分 线性回归模型
Ch6、7 双变量模型
——线性回归的基本思想、实现步骤
Ch8 多变量模型
Ch9 其它函数形式的回归模型 实际运用得最多
Ch10 包含虚拟变量的回归模型
§1. 回归分析概述
回归分析：一种统计技术在计量经济学中被大量使用主要用意：分析一个叫做被解释变量的变量对另外一个（或多个）叫做解释变量
的变量的统计依赖性
术语和符号
1、被解释变量与解释变量的多种叫法
被解释变量 Explained variable 解释变量 Explanatory variable
应变量 Dependent variable 自变量 Independent variable
预测子 Predictand 预测元 Predictor
回归子 Regressand 回归元 Regressor
响应 Response 控制变量 Control variable
内生变量 Endogenous 外生变量 Exogenous variable
2、回归模型的分类和叫法
双变量回归、一元回归、简单回归
多变量回归、多元回归、复变量回归
3、符号约定
被解释变量—— Y
解释变量—— X
横截面数据——下标 i
时间序列数据——下标 t
§2. 双变量回归的基本概念
总体回归线
（Population Regression Line）
在几何意义上，总体回归线就是解释变量取给定值时，被解释变量的条件均值或期望值
的轨迹。
（X 取遍所有可能值，然后把 的点连起来）
2、总体回归函数（ PRF） → 它是总体回归线的数学表达式 （Population Regression
Function）
E（Y X ）＝B＋B X
i 1 2 i
——截距系数 intercept Parameters
——斜率系数，两者都是回归系数/参数
Slope Regression coefficients
总体回归函数的随机设定
离差(Deviation)，表述如下：
u  Y  E(Y X )
i i i
Y  B  B X  u
i 1 2 i i
总体回归函数的随机表达
其中， ui 是一个可正可负的的随机变量，称为 随机干扰项 /扰动项 /误差项 （Stochastic
disturbance/ Stochastic error）
随机干扰项的性质和意义
它是从模型中省略下来，但又集体地影响着 Y 的全部变量的替代物。
3、样本回归线/样本回归函数（仍以博彩为例）
由于总体往往不能直接观测，因而要在样本信息的基础上，