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计量经济学第三版庞皓
第二章简单线性回归模型第一节回归分析与回归函数P15（一）相关分析与回归分析1、相关关系2、相关系数3、回归分析（二）总体回归函数（条件期望）（三）随机扰动项（四）样本回归函数第二节简单线性回归模型参数的估计P26（一）简单线性回归的基本假定（二）普通最小二乘法求样本回归函数（三）OLS回归线的性质（四）最小二乘估计量的统计性质1、参数估计量的评价标准（无偏性、有效性、一致性）2、OLS估计量的统计特性（线性特性、无偏性、有效性、高斯-马尔可夫定理）第三节拟合优度的度量（RSS、ESS、TSS）P35（一）总变差的分解（二）可决系数（三）可决系数与相关系数的关系第四节回归系数的区间估计与假设检验P38（一）OLS估计的分布性质（二）回归系数的区间估值（三）回归系数的假设检验1、Z检验2、t检验第五节回归模型预测P43第六节案例分析P48第三章多元线性回归模型第一节多元线性回归模型及古典假定P64一、多元线性回归模型二、多元线性回归模型的矩阵形式三、多元线性回归模型的古典假定第二节多元线性回归模型的估计P68一、多元线性回归性参数的最小二乘估计二、参数最小二乘估计的性质（线性特性、无偏性、有效性）三、OLS估计的分布性质四、随机扰动项方差的估计五、多元线性回归模型参数的区间估计第三节多元线性回归模型的检验P74一、拟合优度检验（多重可决系数、修正的可决系数）二、回归方程的显著性检验（F-检验）三、回归参数的显著性检验（t-检验）第四节多元线性回归模型的预测P79第五节案例分析P81第四章多重共线性第一节什么是多重共线性P94第二节多重共线性产生的后果第三节多重共线性的检验第四节多重共线性的补救措施第五节案例分析P109。
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第二章练习题及参考解答表中是1992年亚洲各国人均寿命（Y）、按购买力平价计算的人均GDP（X1）、成人识字率（X2）、一岁儿童疫苗接种率（X3）的数据表亚洲各国人均寿命、人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率数据（1）分别分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系。
（2）对所建立的回归模型进行检验。
【练习题参考解答】（1）分别设定简单线性回归模型，分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系:1)人均寿命与人均GDP 关系Y i 1 2 X1i u i估计检验结果:2)人均寿命与成人识字率关系3)人均寿命与一岁儿童疫苗接种率关系（2）对所建立的多个回归模型进行检验由人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率分别对人均寿命回归结果的参数t 检验值均明确大于其临界值,而且从对应的P 值看,均小于,所以人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率分别对人均寿命都有显着影响.（3）分析对比各个简单线性回归模型人均寿命与人均GDP 回归的可决系数为人均寿命与成人识字率回归的可决系数为人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的可决系数为相对说来,人均寿命由成人识字率作出解释的比重更大一些为了研究浙江省财政预算收入与全省生产总值的关系,由浙江省统计年鉴得到以下数据:表浙江省财政预算收入与全省生产总值数据的显着性,用规范的形式写出估计检验结果,并解释所估计参数的经济意义(2)如果2011 年，全省生产总值为32000 亿元，比上年增长%,利用计量经济模型对浙江省2011 年的财政预算收入做出点预测和区间预测(3)建立浙江省财政预算收入对数与全省生产总值对数的计量经济模型,. 估计模型的参数,检验模型的显着性,并解释所估计参数的经济意义【练习题参考解答】建议学生独立完成由12对观测值估计得消费函数为：（1）消费支出C的点预测值；（2）在95%的置信概率下消费支出C平均值的预测区间。
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（完整word版）计量经济学总结第三版庞皓,推荐文档计量经济学第一章导论一节什么是计量经济学统计学，经济学，数学的结合二节研究步骤一、模型假定估计解释变量与被解释变量的关系，设置随机扰动项μ二、估计参数通过变量的样本观测值合理的估计总体模型的参数，是计量经济学的核心内容三、模型检验（1）经济意义检验，检验所估计的模型与经济理论是否相符（2）统计推断信息，检验参数估计值是否是抽样的偶然结果，需要运用数理统计中统计推断方法对模型及参数的统计可靠性作出说明（3）计量经济学检验，t检验和F检验检验模型是否符合计量经济学假定，如多重共线性，随机扰动项的自相关和异方差性（4）模型预测检验四、模型应用三节变量参数数据与模型一、变量经济变量：在不同的时间或空间有不同状态，回去不同的数值且可观测eg.居民家庭收入X和居民消费支出Y分类：（1）流量与存量（2）解释变量/自变量与被解释变量/因变量（3）内生变量（由模型所决定的变量，是模型求解的结果）和外生变量（由模型以外决定的变量）二、参数的估计所得到的参数估计值迎“尽可能接近总体参数真实值”原则三、计量经济学中应用的数据（1）时间序列数据（2）截面数据（3）面板数据（4）虚拟变量数据二章简单线性回归模型一节回归分析与回归函数一、相关分析与回归分析（一）经济变量之间的相关关系经济变量之间有两种关系，一种是确定性的函数关系，另一种是不确定的统计关系，也叫相关关系。
当一个或若干个变量x取一定值时，与之对应的另一个变量Y的值虽然不确定，但按照某种规律在一定范围内变化，称这种变量之间的关系为不确定的统计关系或相关关系。
分类（1）简单相关关系/多重相关关系（2）线性相关/非线性相关（3）正相关/负相关（4）完全相关/不相关（二）简单线性相关关系的度量1简单线性相关系数总体相关系数ρρ反应了总体两个变量X和Y的线性相关程度。
变量X和Y的样本相关系数通常用表示2相关系数特点（1）（2）相关系数至反应变量间线性相关程度，不能说明非线性关系（3）样本相关系数不是确定的值，二是随抽样变动的随机变量（三）回归分析相关分析：（1）分析是否存在相关关系（2）明确相关关系类型（3）激浪祥光关系密切程度回归分析用于具体测定变量之间相关关系的数量形式，是关于一个变量（被解释变量）对另一个变量（解释变量）依存关系的研究，用适当的数学模型近似的表达或估计变量之间平均变化关系二、总体回归函数将总体被解释变量Y的条件期望表现为解释变量X的函数，这个函数称为总体回归函数：若Y的总体条件期望是解释变量X的线性函数，可表示为关于线性的解释（1）模型就变量而言是线性的（2）模型就参数而言是线性的一般指第二个三、随机扰动项μ个别值总是分布在条件期望周围，而不是全在代表平均值轨迹的回归线上，零各个与条件期望的偏差为μ（表示对Y有影响但是没有纳入模型的诸多因素的综合影响）若总体回归函数是只有一个解释变量的线性函数，有有等式暗含的假设条件，也就是假设回归线通过Y的天健期望或条件均值引入随机扰动项的原因：（1）作为未知影响因素的代表（2）（3）（4）（5）（6）四、样本回归函数对于实际经济问题，由于总体包含的单位数太多，无法掌握所有单位的数值，总体回归函数虽然存在但往往未知，能做到的只是通过对样本观测获得的信息去顾及总体回归函数。
计量经济学 庞皓 第三版课后答案
第二章简单线性回归模型2.1（1）①首先分析人均寿命与人均GDP的数量关系，用Eviews分析：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 21:00Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001R-squared 0.526082 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.502386 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324 Sum squared resid 1013.000 Schwarz criterion 6.948510 Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn criter. 6.872689 F-statistic 22.20138 Durbin-Watson stat 0.629074 Prob(F-statistic) 0.000134有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x1②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/14 Time: 21:10Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000R-squared 0.716825 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.702666 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 5.501306 Akaike info criterion 6.334356 Sum squared resid 605.2873 Schwarz criterion 6.433542 Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn criter. 6.357721 F-statistic 50.62761 Durbin-Watson stat 1.846406 Prob(F-statistic) 0.000001由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971x2③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系，用Eviews分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/14 Time: 21:14Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 31.79956 6.536434 4.864971 0.0001X3 0.387276 0.080260 4.825285 0.0001R-squared 0.537929 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.514825 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 7.027364 Akaike info criterion 6.824009Sum squared resid 987.6770 Schwarz criterion 6.923194Log likelihood -73.06409 Hannan-Quinn criter. 6.847374F-statistic 23.28338 Durbin-Watson stat 0.952555Prob(F-statistic) 0.000103由上可知，关系式为y=31.79956+0.387276x3（2）①关于人均寿命与人均GDP模型，由上可知，可决系数为0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
计量经济学第三版复习知识要点庞皓(word文档物超所值)
第一章导论第一节计量经济学的涵义和性质计量经济学是以一定的经济理论和实际统计资料为依据，运用数学、统计学方法和计算机技师，通过建立计量经济模型，定量分析经济变量之间的随机因果关系。
计量经济学是经济学的一个重要分支，以揭示经济活动中客观存在的数量关系的理论与方法为主要内容，其核心是建立计量经济学模型。
第二节计量经济学的内容体系及与其他学科的关系一、计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合。
经济学着重经济现象的定性研究，而计量经济学着重于定量方面的研究。
统计学是关于如何惧、整理和分析数据的科学，而计量经济学则利用经济统计所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证。
数量统计各种数据的惧、整理与分析提供切实可靠的数学方法，是计量经济学建立计量经济模型的主要工具，但它与经济理论、经济统计学结合而形成的计量经济学则仅限于经济领域。
计量经济模型建立的过程，是综合应用理论、统计和数学方法的过程。
因此计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的统一。
二、计量经济学的内容体系1、按范围分为广义计量经济学和狭义计量经济学。
2、按研究内容分为理论计量经济学和应用计量经济学。
理论计量经济学的核心内容是参数估计和模型检验。
应用计量经济学的核心内容是模型设定和模型应用。
第三节基本概念(4、5、7、8了解即可)1.经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。
2.解释变量：解释变量也称自变量，是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。
它对因变量的变动作出解释，表现为议程所描述的因果关系中的“因”。
3.被解释变量：被解释变量也称因变量或应变量，是作为研究对象的变量。
它的变动是由解释变量作出解释的，表现为议程所描述的因果关系的果。
4.内生变量：内生变量是由模型系统内部因素所决定的变量，表现为具有一定概率颁的随机变量，其数值受模型中其他变量的影响，是模型求解的结果。
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第二章 简单线性回归模型2.1（1） ①首先分析人均寿命与人均GDP 的数量关系，用Eviews 分析：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 21:00Sample: 1 22Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001 R-squared 0.526082 Mean dependent var 62.50000AdjustedR-squared 0.502386 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324Sum squared resid 1013.000 Schwarz criterion 6.948510Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinncriter. 6.872689F-statistic 22.20138 Durbin-Watson stat 0.629074Prob(F-statistic) 0.000134 有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x 1②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews 分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/14 Time: 21:10Sample: 1 22Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000 R-squared 0.716825 Mean dependent var 62.50000AdjustedR-squared 0.702666 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 5.501306 Akaike info criterion 6.334356Sum squared resid 605.2873 Schwarz criterion 6.433542Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinncriter. 6.357721F-statistic 50.62761 Durbin-Watson stat 1.846406Prob(F-statistic) 0.000001 由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971x 2③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系，用Eviews 分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/14 Time: 21:14Sample: 1 22Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 31.79956 6.536434 4.864971 0.0001X3 0.387276 0.080260 4.825285 0.0001 R-squared 0.537929 Mean dependent var 62.50000AdjustedR-squared 0.514825 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 7.027364 Akaike info criterion 6.824009Sum squared resid 987.6770 Schwarz criterion 6.923194Log likelihood -73.06409 Hannan-Quinncriter. 6.847374F-statistic 23.28338 Durbin-Watson stat 0.952555Prob(F-statistic) 0.000103 由上可知，关系式为y=31.79956+0.387276x 3（2）①关于人均寿命与人均GDP 模型，由上可知，可决系数为0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
庞皓第三版计量经济学练习题及参考解答(完整版)
百户拥有 家用汽车量(辆) Y 37.71 20.62 23.32 18.60 19.62 11.15 11.24
北 京 天 津 河 北 山 西 内蒙古 辽 宁 吉 林
黑龙江 上 海 江 苏 浙 江 安 徽 福 建 江 西 山 东 河 南 湖 北 湖 南 广 东 广 西 海 南 重 庆 四 川 贵 州 云 南 西 藏 陕 西 甘 肃 青 海 宁 夏 新 疆
5 6 7 8 9 10 11 12 根据上表资料：
2.56 3.54 3.89 4.37 4.82 5.66 6.11 6.23
1678 1640 1620 1576 1566 1498 1425 1419
（1）建立建筑面积与建造单位成本的回归方程； （2）解释回归系数的经济意义； （3）估计当建筑面积为 4.5 万平方米时，对建造的平均单位成本作区间预测。
650 m 2.23 5.4772 1 5.0833 650 m 30.1250
2.4 假设某地区住宅建筑面积与建造单位成本的有关资料如表 2.11： 表 2.11 建筑地编号 1 2 3 4 某地区住宅建筑面积与建造单位成本数据 建筑面积(万平方米)X 0.6 0.95 1.45 2.1 建造单位成本(元/平方米)Y 1860 1750 1710 1690
（1）消费支出 C 的点预测值；
（2）在 95%的置信概率下消费支出 C 平均值的预测区间。 （3）在 95%的置信概率下消费支出 C 个别值的预测区间。
【练习题 2.3 参考解答】 （1）当 X f 1000 时，消费支出 C 的点预测值；
ˆ 50 0.6 X =50+0.6*1000=650 C i i
e2 ˆ2 i n 1 ˆ
2
计量经济学 - 庞皓 - 第三版课后答案
计量经济学 - 庞皓 - 第三版课后答案第二章简单线性回归模型 2.1（1）①首先分析人均寿命与人均GDP的数量关系，用Eviews分析： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/27/14 Time: 21:00 Sample: 1 22 Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000 X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001 R-squared 0.526082 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.502386 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324 Sum squared resid 1013.000 Schwarz criterion 6.948510 Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn criter. 6.872689 F-statistic 22.20218 Durbin-Watson stat 0.629074 Prob(F-statistic) 0.000134有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x1②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews分析如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/26/14 Time: 21:10 Sample: 1 22 Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000 X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000 R-squared 0.716825 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.702666 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 5.501306 Akaike info criterion 6.334356 Sum squared resid605.2873 Schwarz criterion 6.433542 Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn criter. 6.357721 F-statistic 50.62761 Durbin-Watson stat 1.846406 Prob(F-statistic) 0.000001由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971x2③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系，用Eviews分析如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/26/14 Time: 21:14 Sample: 1 22 Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 31.79956 6.536434 4.864971 0.0001 X3 0.387276 0.080260 4.825285 0.0001 R-squared 0.537929 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.514825 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 7.027364 Akaike info criterion 6.824009 Sum squared resid987.6770 Schwarz criterion 6.923194 Log likelihood -73.06409 Hannan-Quinn criter. 6.847374 F-statistic 23.28338 Durbin-Watson stat 0.952555 Prob(F-statistic) 0.000103由上可知，关系式为y=31.79956+0.387276x3（2）①关于人均寿命与人均GDP模型，由上可知，可决系数为0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
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ρ反应了总体两个变量X和Y的线性相关程度。
变量X和Y的样本相关系数通常用表示
2相关系数特点
（1）
（2）相关系数至反应变量间线性相关程度，不能说明非线性关系
（3）样本相关系数不是确定的值，二是随抽样变动的随机变量
（三）回归分析
相关分析：（1）分析是否存在相关关系（2）明确相关关系类型（3）激浪祥光关系密切程度
引入随机扰动项的原因：
（1）作为未知影响因素的代表
（2）
（3）
（4）
（5）
（6）
四、样本回归函数
对于实际经济问题，由于总体包含的单位数太多，无法掌握所有单位的数值，总体回归函数虽然存在但往往未知，能做到的只是通过对样本观测获得的信息去顾及总体回归函数。
Y的样本观测值的条件均值随解释变量X而变动的轨迹称为样本回归线
计量经济学
第一章导论
一节什么是计量经济学
统计学，经济学，数学的结合
二节研究步骤
一、模型假定
估计解释变量与被解释变量的关系，设置随机扰动项μ
二、估计参数
通过变量的样本观测值合理的估计总体模型的参数，是计量经济学的核心内容
三、模型检验
（1）经济意义检验，检验所估计的模型与经济理论是否相符
（2）统计推断信息，检验参数估计值是否是抽样的偶然结果，需要运用数理统计中统计推断方法对模型及参数的统计可靠性作出说明
（3）计量经济学检验，t检验和F检验
检验模型是否符合计量经济学假定，如多重共线性，随机扰动项的自相关和异方差性
（4）模型预测检验
四、模型应用
三节变量参数数据与模型
一、变量
经济变量：在不同的时间或空间有不同状态，回去不同的数值且可观测
eg.居民家庭收入X和居民消费支出Y
分类：
（1）流量与存量（2）解释变量/自变量与被解释变量/因变量（3）内生变量（由模型所决定的变量，是模型求解的结果）和外生变量（由模型以外决定的变量）
2估计值的均值等于实际值Yi的均值
3剩余项ei的均值为零
4被解释变量估计值与剩余项ei不相关
5解释变量Xi与剩余项ei不相关
四、最小二乘估计量的统计性质
（一）参数估计量的评价标准
参数β1β2一般是未知的，需要根据样本估计，是样本数据的函数。由于样本不同，样本数据不同，参数也会不同，即存在“抽样波动”，因此参数估计量是随抽样变化的随机变量，因此需要对参数是否尽可能接近总体参数作出评价，评价标准是以下指标
关于线性的解释
（1）模型就变量而言是线性的
（2）模型就参数而言是线性的
一般指第二个
三、随机扰动项μ
个别值总是分布在条件期望周围，而不是全在代表平均值轨迹的回归线上，零各个与条件期望的偏差为μ（表示对Y有影响但是没有纳入模型的诸多因素的综合影响）
若总体回归函数是只有一个解释变量的线性函数，有
有等式
暗含的假设条件，也就是假设回归线通过Y的天健期望或条件均值
二、参数的估计
所得到的参数估计值迎“尽可能接近总体参数真实值”原则
三、计量经济学中应用的数据
（1）时间序列数据
（2）截面数据
（3）面板数据
（4）虚拟变量数据
二章
一节
一、相关分析与回归分析
（一）经济变量之间的相关关系
经济变量之间有两种关系，一种是确定性的函数关系，另一种是不确定的统计关系，也叫相关关系。
1线性特性：估计量和都是Yi的线性函数
2无偏性：最小二乘发估计的参数和的期望值等于总体回归函数参数真实值β1和β2，OLS估计式是无偏估计量
3有效性：在总体回归函数参数的所有无偏估计量中，普通最小二乘估计具有最小的方差
高斯—马尔可夫定理：在古典假定调价下，OLS的估计量是总体参数的最佳现行无偏估计量
1无偏性
无偏估计量：
2有效性
一个估计量不仅具有无偏性，而且具有最小方差性时，成这个估计量为有效估计量。即
3一致性
当样本容量足够大时，若果无偏估计量抽样分布依概率收敛域总体参数的真实值β，称估计量β为一致估计量
（二）OLS估计量的统计特性
在古典假定完全满足的调价下，回归模型参数的最小二乘估计量具有一下统计性质
三节
拟合优度：所估计的样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，称为样本回归线的拟合优度
一、总变差的分解
二、可决系数
特点：1是非负统计量2取值范围零到1一3是样本观测值得函数
三、可决系数与相关系数关系
一元线性回归中，可决系数在数值上是简单现行相关系数r的平方
当一个或若干个变量x取一定值时，与之对应的另一个变量Y的值虽然不确定，但按照某种规律在一定范围内变化，称这种变量之间的关系为不确定的统计关系或相关关系。
分类
（1）简单相关关系/多重相关关系
（2）线性相关/非线性相关
（3）正相关/负相关
（4）完全相关/不相关
（二）简单线性相关关系的度量
1简单线性相关系数
回归分析用于具体测定变量之间相关关系的数量形式，是关于一个变量（被解释变量）对另一个变量（解释变量）依存关系的研究，用适当的数学模型近似的表达或估计变量之间平均变化关系
二、总体回归函数
将总体被解释变量Y的条件期望表现为解释变量X的函数，这个函数称为总体回归函数：
若Y的总体条件期望是解释变量X的线性函数，可表示为
4随机扰动项μi与解释变量Xi不相关
5正态性假定：假定随机扰动项μi服从期望为零，方差为的正态分布
二、普通最小二乘法
最小二乘准则：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数
根据最小二乘准则，是样本回归函数尽可能接近总体回归函数，即
三、OLS回归线的性质
用普通最小二乘法你和的样本回归线有以下性质
1样本回归线通过样本均值
2假定模型中的变量没有测量误差
3假定模对变量和函数形式不存在设计误差
（2）对随机扰动项的假定（有什么用呢？？？）（被称为高斯假定或古典假定）
1零均值假定：在给定解释变量XI的条件下，随机扰动项μi的条件期望或条件均指为0即
2同方差假定：对于每一个戈丁的Xi，随机扰动项μi的条件方差等于某个常数
3无自相关假定：对于所有的i和j，μi与μj协方差为零
二节
估计线性回归模型参数的方法有若干种，都是以对魔性默写家丁条件为前提，因为只有具备这些假设条件，估计才具有良好的统计性质
一、简单线性回归的基本假定
两个方面：一是对变量和模型的假定，二是对随机扰动项μ统计分布的假定
（1）对变量和模型假定
1假定解释变量X是确定性变量而非随机变量（因为对于重复抽样而言，每一组的XI是一组固定的值）或者假定X虽然是随机变量但是和随机扰动项不相关