多元线性回归模型的概念与估计(ppt 93页)

多元线性回归模型的概念与估计目录：
第一节 多元线性回归模型的概念
第二节 多元线性回归模型的估计
第三节 拟合优度
第四节 非线性关系的处理
第五节 假设检验
第六节 预测
第七节 虚拟变量

 

 

 

多元线性回归模型的概念与估计内容摘要：
第二节 多元线性回归模型的估计
      多元线性回归模型的估计与双变量线性模型类似，仍采用最小二乘法。当然，计算要复杂得多，通常要借助计算机。理论推导需借助矩阵代数。下面给出最小二乘法应用于多元线性回归模型的假设条件、估计结果及所得到的估计量的性质。
一、假设条件
（1）E(ut)=0,     t=1,2,…,n
（2）E(ui uj)=0,     i≠j
（3）E(ut2)=σ2,   t=1,2,…,n
（4）Xjt是非随机量， j=1,2, … k     t=1,2, … n
除上面4条外，在多个解释变量的情况下，还有两个条件需要满足：
（5）（K+1）<  n;
      即观测值的数目要大于待估计的参数的个数（要有足够数量的数据来拟合回归线）。
（6）各解释变量之间不存在严格的线性关系。

 

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