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随机扰动项的方差估计量公式
总体
随机扰动项的方差
怎么算
答:
随机误差项的方差公式y=beta*X+e
,随机误差项(randomerrorterm)亦称“随机扰动项”,简称“随机误差”、“随机项”、“误差项”、“扰动项”。不包含在模型中的解释变量和其他一些随机因素对被解释变量的总影响项。随机误差项一般包括:1)模型中省略的对被解释变量不重要的影响因素(解释变量);2)解释...
回归系数的标准误(S.E)就是它的标准差吗?另外,回归的标准误(S.E of...
答:
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-待估参数的个数)。在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。回归系数越大表示x 对y 影响越大,正回归...
已知
随机扰动项
怎么求标准差
答:
σ/√∑Xi²是贝塔系数的标准差,是用来做T检验的。其中σ是
随机扰动项
也就是残差的标准差,它等于残差平方和/(n-2),√∑Xi²是解释变量x的离差平方和(其实就是x
的方差
乘以n-1),这两个量共同构成了贝塔的标准差。双总体检验 双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总...
知道残差平方和,如何求
随机误差项的方差估计量
答:
残差平方和/(n-k)=
随机误差项的方差估计量
异
方差
是什么意思
答:
异方差性是相对于同方差而言的。所谓同方差,是为了保证回归参数
估计量
具有良好的统计性质,经典线性回归模型的一个重要假定:总体回归函数中的
随机误差项
满足同方差性,即它们都有相同
的方差
。如果这一假定不满足,即:随机误差项具有不同的方差,则称线性回归模型存在异方差性。含义 回归模型的
随机扰动项
...
同
方差
与异方差的区别
答:
同方差指总体回归函数中的
随机误差项
(干扰项)在解释变量条件下具有不变
的方差
。异方差是为了保证回归参数
估计量
具有良好的统计性质,经典线性回归模型的一个重要假定:总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差。2、应用范围不同 同方差适用于数学统计、经济统计、机器学习算法、适用...
为什么需要在
计量
经济学模型中加入
随机扰动项
?或者说,随机扰动项反映了...
答:
而无数非显著因素对被解释变量的影响。则用一个
随机扰动项
表示并引入模型。W.H.Greene 指出没有什么模型可以期望处理经济现实的无数偶然因素,因此在经验模型中纳入随机因素是必须的,被解释变量的观察值不仅要归于已经清楚了解的变量,也要考虑来自人们并不清楚了解的偶然性和无数微弱因素的影响。
满足多元线性回归模型基本假定时的条件
答:
零均值假定:假设
随机扰动项的
期望或均值为零。同
方差
和无自相关假定:假设随机扰动项互不相关且方差相同。随机扰动项与解释变量不相关假定:假设随机扰动项与自变量的协方差为0。无多重共线性:假设各解释变量之间不存在线性相关关系。正态性假定:假设随机扰动项服从正态分布。多元线性回归模型的检验方法...
一元线性回归模型的基本假定包括
答:
4、无多重共线性:假设各解释变量之间不存在线性相关关系。5、正态性假定:假设
随机扰动项
服从正态分布 多元线性回归模型的检验方法有:1、判定系数检验。多元线性回归模型判定系数的定义与一元线性回归分析类似。判定系数R的计算
公式
为:R = R接近于1表明Y与X1,X2,…,Xk之间的线性关系程度密切;R...
在
计量
经济学中,为什么引入
随机扰动项
?
答:
随机扰动项
我习惯称之为
随机误差项
,包含的是模型主要变量以外的信息。我仍用居民支出举例,如:Y=aX1+bX2+c+随机误差项...(1)Y代表居民支出;X1代表居民收入;X2代表家庭财富;c是常数,即居民基本消费。这时,随机误差项代表的是:GDP、消费者价格指数、工业品价格指数、本币汇率、大宗商品价格指数...
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