序号 公式名称 计算公式 1 真实的回归模型 Pt=(0+(1Gt+ut 2 估计的回归模型 Pt=+Gt+ 3 真实的回归函数 E(Pt)=(0+(1Gt 4 估计的回归函数 =+Gt 5 最小二乘估计公式 6 和的方差 7 ((的无偏估计量 =s2= 8 和估计的方差 9 总平方和 ((Pt-)2 10 回归平方和 ((-)2 11 误差平方和 ((Pt-)2=(()2 12 可决系数（确定系数） 13 检验(0，(1是否为零的t统计量 14 (1的置信区间 -t((T-2)((1(+t((T-2) 15 单个PT+1的点预测 =+GT+1 16 E(PT+1)的区间预测 17 单个PT+1的区间预测 18 样本相关系数 表3.4多元线性回归模型的主要计算公式 序号 公式名称 计算公式 1 真实的回归模型 P=G(+u 2 估计的回归模型 P=G+ 3 真实的回归函数 E(P)=G( 4 估计的回归函数 =G 5 最小二乘估计公式 =(G'G)-1G'P 6 回归系数的方差 Var()=(2(G'G)-1 7 ((的无偏估计量 =s2='/(T-k) 8 回归系数估计的方差 ()=(G'G)-1 9 回归平方和 SSR=='-T 10 总平方和 SST=P'P-T 11 残差平方和 SSE=' 12 可决系数 13 调整的可决系数 14 F统计量 15 t统计量 16 点预测公式 C=(1GT+11GT+12…GT+1k-1)=C=0+1GT+11+…+k-1GT+1k-1 17 E(PT+1)的置信区间预测 C(t(/2(1,T-k)s 18 单个PT+1的置信区间预测 C(t(/2(T-k)s 19 预测误差 et=-Pt,t=1,2,…,T 20 相对误差 PE=,t=1,2,…,T 21 误差均方根 22 绝对误差平均 23 相对误差绝对值平均 24 Theil系数 25 偏相关系数 是控制zt不变条件下的Gt,Pt的简单相关系数。 26 Pt与Gt1,Gt2,…,Gtk–1的复相关系数 是Pt与的简单相关系数。其中是Pt对Gt1,Gt2,…Gtk–1回归的拟合2：随机误差项的性质（1）误差项代表了未纳入模型变量的影响；（2）即使模型中包括了决定数学分数的所有变量，其内在随机性也不可避免，这是做任何努力都无法解释的；（3）u代表了度量误差；（4）“奥卡姆剃刀原则”，即描述应该尽可能简单，只要不遗漏重要的信息。3：解释回归结果的步骤（1）看整个模型的显著性，看F统计量的值；（2）看单个参数的显著性；（3）解释斜率的经济含义；（4）解释R²。4：古典线性回归模型的基本假定（同多元线性回归模型的基本假定相同）（1）所有自变量是确定性变量；（2）（3）自变量之间不存在完全多重共线性。12：样本回归方程，为残差项，总体回归方程，为随机误差项5：样本回归函数：随机样本回归函数：总体回归函数：随机总体回归方程：观察值可表示为：6：普通最小二乘法就是要选择参数、，使得参差平方和最小。7：R²的计算公式：(R²度量了回归模型对P变异的解释比例)TSS：总离差平方和ESS：回归平方和RSS：残差平方和（1）（2）（3）8：F检验9：F与判定系数R2之间的重要关系当R2＝0，F＝0，当R2＝1，F值为无穷大10：校正的判定系数R²11：普通最小二乘估计量的一些重要性质:13：不同函数形式的
总结
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模型 形式 斜率= 弹性= 线性 P=B1+B2G B2 B2 双对数 lnP=B1+B2lnG B2 B2 对数-线性 lnP=B1+B2G B2P B2(G) 线性-对数 P=B1+B2lnG B2 B2 倒数 -B2 -B2�EMBEDEquation.3\*MERGEFORMAT����EMBEDEquation.3\*MERGEFORMAT����EMBED\*MERGEFORMAT����EMBEDEquation.3\*MERGEFORMAT���PAGE1_1234567898.unknown_1234567899.unknown_1234567902.unknown_1234567894.unknown
浙公网安备 33021202002483