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第二章经典线性回归模型:双变量线性回归模型回归分析概述双变量线性回归模型的参数估计双变量线性回归模型的假设检验双变量线性回归模型的预测实例2.1回归分析概述一、变量间的关系及回归分析的基本概念二、总体回归函数(PRF)三、随机扰动项四、样本回归函数(SRF)一、变量间的关系及回归分析的基本概念1.变量间的关系(1)确定性关系或函数关系:研究的是确定现象非随机变量间的关系。2,半径半径圆面积f(2)统计依赖或相关关系:研究的是非确定现象随机变量间的关系。施肥量阳光降雨量气温农作物产量,f对变量间统计依赖关系的考察主要是通过相关分析(correlationanalysis)或回归分析(regressionanalysis)来完成的正相关线性相关不相关相关系数:统计依赖关系负相关11XY有因果关系回归分析正相关无因果关系相关分析非线性相关不相关负相关注意不线性相关并不意味着不相关。有相关关系并不意味着一定有因果关系。回归分析/相关分析研究一个变量对另一个(些)变量的统计依赖关系,但它们并不意味着一定有因果关系。当然一般有因果关系就用回归分析。相关分析对称地对待任何(两个)变量,两个变量都被看作是随机的。回归分析对变量的处理方法存在不对称性,即区分应变量(被解释变量)和自变量(解释变量):前者是随机变量,后者不是。2.回归分析的基本概念回归分析(regressionanalysis)是研究一个变量关于另一个(些)变量的具体依赖关系的计算方法和理论。其目的在于通过后者的已知或设定值,去估计和(或)预测前者的(总体)均值。被解释变量(ExplainedVariable)或应变量(DependentVariable)。解释变量(ExplanatoryVariable)或自变量(IndependentVariable)。回归分析构成计量经济学的方法论基础,其主要内容包括:(1)根据样本观察值对经济计量模型参数进行估计,求得回归方程
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