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随机扰动项方差的无偏估计量
回归系数
的
标准
误差
是什么?回归方程的标准差是什么?
答:
回归系数的标准误差就是它的标准差,统计量的标准差一般叫做标准误差,回归系数的估计其实就是均值估计。回归的标准误应该是模型中
随机扰动项
(误差项)的标准差的估计值,它的平方实际上就是随机扰动项(误差项)的
方差的无偏估计量
,它实际上又叫做误差均方,等于残差的平方和/(样本容量-待估参数的个...
计量
经济学题目,急急急!!!30分悬赏,答出来再给50!
答:
4.S.E.of regression是随即
扰动项方差的无偏估计
,在一元线性回归中,它等于RSS/(n-2)5.F值=[ESS/(n-k)]/[RSS/(n-1)]=[R2/(k-1)]/[(1-R2)/(n-k)]楼主你就自己算答案了吧 下面是分析报告 先要列出回归分析的结果 其中包括了求出的
估计值
,其对应的t值,se值,还有总体的R2,...
如何证明
无偏估计量
一定是无偏最小二乘估计量?
答:
β帽子=(X转置X)^(-1)X转置Y 这是β 的
估计值
那么由于你的模型是 Y=Xβ +e e是
误差项
,
扰动项
服从正态分布均值是0,
方差
是sigma平方 所以EY=Xβ +Ee=Xβ (e的均值是0)E(β帽子)=E[(X转置X)^(-1)X转置Y]=(由于X是已知的常数矩阵) (X转置X)^(-1)X转置×E(Y)...
为什么β
无偏估计量
一定是β的平方的?
答:
从物理学的角度来讲,"β
无偏估计量
一定是β的平方的"这个说法并不成立,因为无偏估计量和β的平方是两个不同的概念。在物理学中,β通常指的是某个物理量的指数,例如在热力学中,β是热容与熵的比值,也可以是其他物理量的符号。无偏估计量是指在多次测量中,
测量值
的平均值等于该物理量的真实值。
在
计量
经济学中,为什么引入
随机扰动项
?
答:
你好,一楼的解释我不同意,因为一楼给出的例子是错的。
计量
经济学解决异常值问题并不是通过
随机扰动项
,而是通过扩大样本这种较为直接的方法,即虽然有一两家单月支出较大,但是被茫茫的支出数额较平均的家庭大军所淹没,异常值不会对模型本身产生太大影响。随机扰动项我习惯称之为
随机误差项
,包含的是...
显著性分析
答:
回归的标准误是模型中
随机扰动项
(误差项)的标准差的估计值。它的平方误差项的
方差的无偏估计量
,实际上又叫做误差均方,等于残差的平方和/(样本容量-待估参数的个数)。这个值越小,表示模型的预测越准。3、t-Statistic T统计量 在统计学里面,T统计量是假设检验的重要枢轴量,多用于两样本均值...
计量
经济学学习笔记:简单线性模型
答:
OLS(最小二乘估计)</是我们的导航系统,它以最小化
估计误差
为目标,保证参数
估计的无偏
性。通过样本均值、
估计值
与真实值的关联度,我们理解OLS的性质和优势。五、简单线性模型的全貌 简单线性模型涵盖了相关系数的解读、回归分析的深入,包括条件分布的探索、回归线和回归函数的构建,以及
随机扰动项
的...
求问Breusch-Pagan
的
检验的原理和操作方法。
答:
在古典回归模型的假定下,普通最小二乘
估计量
是线性、
无偏
、有效估计量,即在所有无偏估量中,最小二乘估计量具有最小
方差
性——它是有效估计量。 如果在其他假定不变的条件下,允许
随机扰动项
ui存在异方差性,即ui的方差随观测值的变化而变化,这就违背了最小二乘法
估计的
高斯——马尔柯夫假设,这时如果继续使用最小...
计量
经济3
答:
(4) ,接受原假设,认为
随机误差项
为同
方差
性24.假设回归模型为: ,其中: ;并且 是非随机变量,求模型参数 的最佳线性
无偏估计量
及其方差24.解:原模型: 根据 为消除异方差性,模型等号两边同除以 模型变为: (2分)令则得到新模型: (2分)此时 新模型不存在异方差性。(2分)利用普通最小二乘法,估计参数得:。
如何理解
计量
模型的正确性和有用性
答:
变量2x,此时会对参数1的OLS
估计量
的均值、其
方差
、t统计量分别造成什么影响? 12. 多元回归模型中含截距项从代数上看对OLS
估计有什么
影响?13. 简要说明存在自相关时对OLS估计量、t统计量以及F统计量的影响,如何处理自相关 问题?14. 简要说明存在异方差时对OLS估计量、t统计量以及F统计...
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