还可以证明对于过原点的回归å Var(bˆ2 ) =s2X2 i，å sˆ 2 = ei2n -1而有截距项的回归为å Var(bˆ2 ) =s2 xi2，å sˆ 2 = ei2n-2128000= 650 m 2.23´ 5.4772
0ˆ 0 xi2 y i xi y i xi n xi2 ( xi ) 2Q 0 ˆ β1ˆ n y i xi y i xi 1 n xi2 ( xi ) 2普通最小二乘法（OLS）随机误差项方差估计值ˆ2 ei
第二章主要公式 资料地址：/jl 1、回归模型概述 （1）相关分析与回归分析 经济变量之间的关系：函数关系、相关关系 相关关系：单相关和复相关，完全相关、不完全相关和不相关，正相关与负相关，线性相关和负相关，线性相关和非线性相关。 相关分析
的直线或曲线称为回归线。●回归函数：被解释变量YY的条件期望 E (Y X i ) 随解释变量X的变化而有规律E (Y X i )的变化，如果把Y的条件期望表现为 X 的某种函数E(Y Xi)f(Xi)， 这个函数称为回归函数。XiX回归函
习题为研究中国的货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相互依存关系，分析表中1990年—2012年中国货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP）的有关数据: 表1990年—2012年中国货币供应量和国内生产总值(单位
第二章案例分析 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居
计量13总体回归线和总体回归函数E(y|x) = 0 + 1xyx对于实际的经济问题，通常无法掌握所有总体单位的数值， 总体回归函数实际上是理论上存在，又称理论回归方程计量14样本回归方程• 通过对样本观测获得的信息去估计总体回归函数• 如
第二章练习题及参考解答 2.1 为研究中国的货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相互依存关系，分析表中1990年—2007年中国货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP ）的有关数据: 表2.9 1990年—200
练习题表中是中国历年国内旅游总花费（Y）、国内生产总值（X1）、铁路里程（X2）、公路里程数据（X3）的数据。表中国历年国内旅游总花费、国内生产总值、铁路里程、公路里程数据年份 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2
令SSRˆ00SSRˆ1ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ0得 Yi nˆ0 ˆ1 Xi XiYi ˆ0Xi ˆ1X2 i从而正规方程 ˆ1 n nX iYi Xi
习题2.1 为研究中国的货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相互依存关系，分析表中1990年—2012年中国货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP）的有关数据:表2.9 1990年—2012年中国货币供应量和国内
第一题：一、研究的目的和要求亚洲各国人均寿民对国民生活具有重要的参考价值，也是人民日常生活中密切关注的问题。为此，在生活中一些因素比如人均GDP则反映了生活条件对寿命的影响，成人识字率也就是受教育的程度是否对寿命也有相应的影响，从这方面看，
第二章 简单线性回归模型一、单项选择题（每题2分）： 1、回归分析中定义的（ ）。 A 、解释变量和被解释变量都是随机变量B 、解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量C 、解释变量和被解释变量都为非随机变量D 、解释变量为随机变量，被解
1．最小二乘法对随机误差项u作了哪些假定？说明这些假定条件的意义。答：假定条件：(1)均值假设：E(u i)=0,i=1,2,…；(2)同方差假设：Var(u i)=E[u i-E(u i)]2=E(u i2)=σu2 ,i=1,2,…；(
(Xf—X)2=(32000—6000.441)2=675977068.2 当 Xf=32000 时，将相关数据代入计算得到： 5481.6617+2.0395×175.2
从变量相关关系的表现形式看线性相关——散布图接近一条直线 非线性相关——散布图接近一条曲线8相关关系的类型 从变量相关关系变化的方向看正相关——变量同方向变化，同增同减 负相关——
练习题2.1表2.9中是中国历年国内旅游总花费（Y）、国内生产总值（X1）、铁路里程（X2）、公路里程数据（X3）的数据。表2.7 中国历年国内旅游总花费、国内生产总值、铁路里程、公路里程数据资料来源：中国统计年鉴（1）分别建立线性回归模型
1 •最小二乘法对随机误差项U作了哪些假定？说明这些假定条件的意义。答：假定条件：(1) 均值假设：E(U i)=0,i=1,2,…；⑵同方差假设：Var(U i)=E[U i-E(U i)]2=E(U i2)= %2,i=1,2,…；⑶序
因此，一旦知道了父母的身高，就可以按照上述关系式（回归线） 来预测子女的平均身高（而不是具体身高）。16概念YE(Y X i )XiX17YE(Y X i )Xix18二、总体回归
