简单线性回归模型
几类线性模型中的Bootstrap方法及其应用
几类线性模型中的Bootstrap方法及其应用引言：线性模型被广泛应用于各个领域，如经济学、统计学和机器学习等。
为了提高线性模型的准确性和稳定性，研究人员发展了一种称为Bootstrap方法的统计学技术。
Bootstrap方法通过从原始数据集中重复抽样来生成多个虚拟数据集，并基于这些虚拟数据集进行统计分析。
本文将介绍几类常见的线性模型以及Bootstrap 方法在这些模型中的应用。
一、简单线性回归模型简单线性回归模型是最简单的线性模型之一，用于建立一个自变量和一个因变量之间的线性关系。
Bootstrap方法可以用于计算回归系数的置信区间，通过重复抽样计算得到多个回归系数，然后利用这些回归系数的分布进行置信区间估计。
二、多元线性回归模型多元线性回归模型是简单线性回归模型的扩展，其中包含多个自变量和一个因变量之间的线性关系。
Bootstrap方法可以用于估计回归系数的标准误差，通过重复抽样计算得到多个回归系数的标准误差，然后利用这些标准误差的分布进行估计。
三、逻辑回归模型逻辑回归模型是一种广义线性模型，用于建立一个二分类因变量与多个自变量之间的关系。
Bootstrap方法可以用于计算模型的预测准确率的置信区间，通过重复抽样计算得到多个模型的预测准确率，然后利用这些准确率的分布进行置信区间估计。
四、岭回归模型岭回归模型是一种正则化线性模型，用于解决多重共线性问题。
Bootstrap方法可以用于选择最佳的正则化参数，通过重复抽样计算得到多个模型的正则化参数，然后选择使得模型性能最好的参数。
结论：Bootstrap方法在几类线性模型中有广泛的应用，可以用于估计回归系数的置信区间、标准误差的估计、模型预测准确率的置信区间和正则化参数的选择。
通过Bootstrap方法，我们可以提高线性模型的准确性和稳定性，从而更好地应用于实际问题中。
各种线性回归模型原理
各种线性回归模型原理线性回归是一种广泛应用于统计学和机器学习领域的方法，用于建立自变量和因变量之间线性关系的模型。
在这里，我将介绍一些常见的线性回归模型及其原理。
1. 简单线性回归模型（Simple Linear Regression）简单线性回归模型是最简单的线性回归模型，用来描述一个自变量和一个因变量之间的线性关系。
模型方程为：Y=α+βX+ε其中，Y是因变量，X是自变量，α是截距，β是斜率，ε是误差。
模型的目标是找到最优的α和β，使得模型的残差平方和最小。
这可以通过最小二乘法来实现，即求解最小化残差平方和的估计值。
2. 多元线性回归模型（Multiple Linear Regression）多元线性回归模型是简单线性回归模型的扩展，用来描述多个自变量和一个因变量之间的线性关系。
模型方程为：Y=α+β1X1+β2X2+...+βnXn+ε其中，Y是因变量，X1,X2,...,Xn是自变量，α是截距，β1,β2,...,βn是自变量的系数，ε是误差。
多元线性回归模型的参数估计同样可以通过最小二乘法来实现，找到使残差平方和最小的系数估计值。
3. 岭回归（Ridge Regression）岭回归是一种用于处理多重共线性问题的线性回归方法。
在多元线性回归中，如果自变量之间存在高度相关性，会导致参数估计不稳定性。
岭回归加入一个正则化项，通过调节正则化参数λ来调整模型的复杂度，从而降低模型的过拟合风险。
模型方程为：Y=α+β1X1+β2X2+...+βnXn+ε+λ∑βi^2其中，λ是正则化参数，∑βi^2是所有参数的平方和。
岭回归通过最小化残差平方和和正则化项之和来估计参数。
当λ=0时，岭回归变为多元线性回归，当λ→∞时，参数估计值将趋近于0。
4. Lasso回归（Lasso Regression）Lasso回归是另一种用于处理多重共线性问题的线性回归方法，与岭回归不同的是，Lasso回归使用L1正则化，可以使得一些参数估计为0，从而实现特征选择。
简单线性回归模型的公式和参数估计方法以及如何利用模型进行
简单线性回归模型的公式和参数估计方法以及如何利用模型进行数据预测一、简单线性回归模型的公式及含义在统计学中，线性回归模型是一种用来分析两个变量之间关系的方法。
简单线性回归模型特指只有一个自变量和一个因变量的情况。
下面我们将介绍简单线性回归模型的公式以及各个参数的含义。
假设我们有一个自变量X和一个因变量Y，简单线性回归模型可以表示为：Y = α + βX + ε其中，Y表示因变量，X表示自变量，α表示截距项（即当X等于0时，Y的值），β表示斜率（即X每增加1单位时，Y的增加量），ε表示误差项，它表示模型无法解释的随机项。
通过对观测数据进行拟合，我们可以估计出α和β的值，从而建立起自变量和因变量之间的关系。
二、参数的估计方法为了求得模型中的参数α和β，我们需要采用适当的估计方法。
最常用的方法是最小二乘法。
最小二乘法的核心思想是将观测数据与模型的预测值之间的误差最小化。
具体来说，对于给定的一组观测数据（Xi，Yi），我们可以计算出模型的预测值Yi_hat：Yi_hat = α + βXi然后，我们计算每个观测值的预测误差ei：ei = Yi - Yi_hat最小二乘法就是要找到一组参数α和β，使得所有观测值的预测误差平方和最小：min Σei^2 = min Σ(Yi - α - βXi)^2通过对误差平方和进行求导，并令偏导数为0，可以得到参数α和β的估计值。
三、利用模型进行数据预测一旦我们估计出了简单线性回归模型中的参数α和β，就可以利用这个模型对未来的数据进行预测。
假设我们有一个新的自变量的取值X_new，那么根据模型，我们可以用以下公式计算对应的因变量的预测值Y_new_hat：Y_new_hat = α + βX_new这样，我们就可以利用模型来进行数据的预测了。
四、总结简单线性回归模型是一种分析两个变量关系的有效方法。
在模型中，参数α表示截距项，β表示斜率，通过最小二乘法估计这些参数的值。
简单线性回归模型
简单线性回归模型在一个回归模型中，我们需要关注或预测的变量叫做因变量，我们选取的用来解释因变量变化的变量叫做自变量。
一元线性回归模型y=w0+w1x+ε，其中w0，w1为回归系数，ε为随机误差项，假设ε~N(0,σ2),则随机变量y~N(w0+w1x,σ2)。
面对一个具体问题，给定样本集合D={(x1,y1),…,(x n.yn)},我们的目标是找到一条直线y=w0+w1x使得所有样本点尽可能落在它的附近。
数据模型为( w 0 ^ , w 1 ^ ) = a r g m i n ( w 0 ^ , w 1 ^ ) ∑ i = 1 n ( y i − w 0 − w 1 x i ) 2(\hat{w_{0}},\hat{w_{1}})=argmin_{(\hat{w_{0}},\hat{w_{1}})}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-w_{0}-w_{1}x_{i})^{2}(w0^,w1^)=argmin(w0^ ,w1^)i=1∑n(yi−w0−w1xi)2多元线性回归模型y=w0x0+w1x1+w2x2+…+w dxd+ε或y=wT x+ε，其中x=（x1，x2,…,x d）为自变量，w=（w1,w2,…,w d）为回归系数。
假设将训练集中的输入特征部分记为n*d维矩阵X，矩阵第一列值全为1，训练数据的输出特征部分写成向量形式y=(y1，y2，…，yn)T。
在多元线性模型中，输入X对应的模型输出为y ^ = X w \hat{y}=Xwy^=Xw线性回归的问题实际数据可能不是线性的●使用R2等指标进行模型诊断，R2越接近1，证明模型拟合的越好。
多重共线性●正则化、主成分回归、偏最小二乘回归过度拟合问题当模型的变量过多时，线性回归可能会出现过度拟合问题。
假如在房价预测问题中，假设x表示房屋面积，如果将x2，x3等作为独立变量可能出现以下情况简单线性回归通常对模型作了以下假设:1.输入特征是非随机的且互相不相关;2.随机误差具有零均值，同方差的特点，且彼此不相关;3.输入特征与随机误差不相关;4.随机误差项服从正态分布N(0, σ2 ).。
简单线性回归模型
简单线性回归模型线性回归是统计学中一个常见的分析方法，用于建立自变量与因变量之间的关系模型。
简单线性回归模型假设自变量与因变量之间存在线性关系，可以通过最小二乘法对该关系进行拟合。
本文将介绍简单线性回归模型及其应用。
一、模型基本形式简单线性回归模型的基本形式为：y = β0 + β1x + ε其中，y为因变量，x为自变量，β0和β1为常数项、斜率，ε为误差项。
二、模型假设在使用简单线性回归模型之前，我们需要满足以下假设：1. 线性关系假设：自变量x与因变量y之间存在线性关系。
2. 独立性假设：误差项ε与自变量x之间相互独立。
3. 同方差性假设：误差项ε具有恒定的方差。
4. 正态性假设：误差项ε符合正态分布。
三、模型参数估计为了估计模型中的参数β0和β1，我们使用最小二乘法进行求解。
最小二乘法的目标是最小化实际观测值与模型预测值之间的平方差。
四、模型拟合度评估在使用简单线性回归模型进行拟合后，我们需要评估模型的拟合度。
常用的评估指标包括：1. R方值：衡量自变量对因变量变异的解释程度，取值范围在0到1之间。
R方值越接近1，说明模型对数据的拟合程度越好。
2. 残差分析：通过观察残差分布图、残差的均值和方差等指标，来判断模型是否满足假设条件。
五、模型应用简单线性回归模型广泛应用于各个领域中，例如经济学、金融学、社会科学等。
通过建立自变量与因变量之间的线性关系，可以预测和解释因变量的变化。
六、模型局限性简单线性回归模型也存在一些局限性，例如：1. 假设限制：模型对数据的假设比较严格，需要满足线性关系、独立性、同方差性和正态性等假设条件。
2. 数据限制：模型对数据的需求比较高，需要保证数据质量和样本的代表性。
3. 线性拟合局限：模型只能拟合线性关系，无法处理非线性关系的数据。
简单线性回归模型是一种简单且常用的统计方法，可以用于探索变量之间的关系，并进行预测和解释。
然而，在使用模型时需要注意其假设条件，并进行适当的拟合度评估。
庞浩计量经济学第二章简单线性回归模型
最小二乘法的应用
在统计学和计量经济学中，最 小二乘法广泛应用于估计线性 回归模型，以探索解释变量与 被解释变量之间的关系。
通过最小二乘法，可以估计出 解释变量的系数，从而了解各 解释变量对被解释变量的影响 程度。
最小二乘法还可以用于时间序 列分析、预测和数据拟合等场 景。
最小二乘法的局限性
最小二乘法假设误差项是独立同分布 的，且服从正态分布，这在实际应用 中可能不成立。
最小二乘法无法处理多重共线性问题， 当解释变量之间存在高度相关关系时， 最小二乘法的估计结果可能不准确。
最小二乘法对异常值比较敏感，异常 值的存在可能导致参数估计的不稳定。
04
模型的评估与选择
R-squared
总结词
衡量模型拟合优度的指标
详细描述
R-squared，也称为确定系数，用于衡量模型对数据的拟合程度。它的值在0到1之间，越接近1表示模型拟合越 好。R-squared的计算公式为(SSreg/SStot)=(y-ybar)2 / (y-ybar)2 + (y-ybar)2，其中SSreg是回归平方和， SStot是总平方和，y是因变量，ybar是因变量的均值。
数据来源
本案例的数据来源于某大型电商 平台的销售数据，包括商品的销 售量、价格、评价等。
数据处理
对原始数据进行清洗和预处理， 包括处理缺失值、异常值和重复 值，对分类变量进行编码，对连 续变量进行必要的缩放和转换。
模型建立与评估
模型建立
基于处理后的数据，使用简单线性回 归模型进行建模，以商品销售量作为 因变量，价格和评价作为自变量。
线性回归模型是一种数学模型， 用于描述因变量与一个或多个 自变量之间的线性关系。它通 常表示为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + ε
第二章 简单线性回归模型
第二章 简单线性回归第一节 概述一 两个变量之间的关系让我们在给定一个变量的条件下，研究另一个变量与给定变量的关系。
在给定变量条件下，变量Y 与给定变量X 的关系主要有两种关系：一种是变量Y 与变量X 由方程)(X f Y =所决定的确定性函数关系。
对于变量X 的定义域中的任一给定值，在变量Y 的值域中都有一个唯一确定的值与给定值相对应。
这种关系是我们在数学中早已研究过的函数关系，而且我们在宏观经济学和微观经济学中的研究的变量之间的关系在形式上往往以函数关系的形式出现。
另一种关系是在变量X 的值给定的条件下，变量Y 的值并不是完全确定的，而是以某个值为中心的一个完整的概率分布，而这个中心与给定变量X 的关系则是完全确定的。
我们称这种关系为随机性关系。
显然，这两种关系是全然不同的。
为了明确这两种关系的区别我们通过一个假想的例子来说明。
假设我们在课堂上进行一系列实验以决定某种玩具在不同价格的需求量。
用t p 表示该种玩具在时刻t 的价格，t q 表示该种玩具在时刻t 的需求量.首先，我们假设经过实验得到如下结果。
上述结果表示在价格为25的任何时刻，需求量都为1，在价格为20的任何时刻，需求量都为3，在价格为15的任何时刻，需求量都为5，等等。
这些结果所表明的需求量与价格之间的关系就是确定性关系。
这种关系可用下列线性方程表示：t t p q 4.011-= (2.1)其次，我们假设经过实验得到下列结果。
表2.1t p t q25 ⎪⎩⎪⎨⎧的时刻实验中有的时刻实验中有的时刻实验中有25% 2%05 125% 020 ⎪⎩⎪⎨⎧的时刻实验中有的时刻实验中有的时刻实验中有25% 4%05 325% 25 ⎪⎩⎪⎨⎧的时刻实验中有的时刻实验中有的时刻实验中有25% 10%05 925% 8上述结果表示在价格为25的时刻中，有25%的需求量为0，50%的需求量为1，25%的需求量为2；在价格为20的时刻中，有25%的需求量为2，50%的需求量为3，25%的需求量为4；……；在价格为5的时刻中，有25%的需求量为8，50%的需求量为9，25%的需求量为10。
简单线性回归模型的估计与解释
简单线性回归模型的估计与解释简介简单线性回归模型是统计学中常用的一种回归模型，用于分析两个变量之间的关系。
本文将介绍简单线性回归模型的估计与解释方法。
一、模型的建立简单线性回归模型可以表示为：Y = β0 + β1X + ε，其中Y是因变量，X是自变量，β0是截距，β1是斜率，ε是误差项。
二、模型参数的估计为了估计模型参数，常用的方法是最小二乘法。
最小二乘法的目标是使残差平方和最小化。
通过最小二乘法，我们可以得到β0和β1的估计值。
三、模型的解释1. 截距（β0）的解释截距表示当自变量X等于0时，因变量Y的平均值。
截距的估计值可以用来解释在X为0时的预测值。
2. 斜率（β1）的解释斜率表示因变量Y对自变量X的变化率。
当自变量X增加1个单位时，因变量Y的平均变化量为斜率的估计值。
斜率的正负决定了变量之间的正向或负向关系。
3. 模型的拟合优度拟合优度是用来评估模型对数据的拟合程度。
常用的指标是R方（R-Squared），它表示因变量的变异中能够被自变量解释的比例，取值范围为0到1。
R方越接近1，说明模型对数据的拟合越好。
四、模型的显著性检验为了检验自变量和因变量之间的关系是否显著，我们可以进行假设检验。
通常使用t检验对截距和斜率进行检验。
若p值小于显著性水平（通常为0.05），则认为存在显著关系。
五、模型的诊断与改进在应用简单线性回归模型时，需要进行模型诊断和改进。
常见的诊断方法包括残差分析、离群值检测和多重共线性检验等。
根据诊断结果，可以尝试改进模型，如加入非线性项或引入其他解释变量。
六、模型的应用简单线性回归模型广泛应用于各个领域，如经济学、金融学、社会学等。
通过建立和解释简单线性回归模型，可以分析变量之间的相关性，预测未来趋势，为决策提供科学依据。
结论通过对简单线性回归模型的估计与解释，我们可以得到模型参数的估计值，解释截距和斜率的含义，评估拟合优度以及进行显著性检验。
同时，还需进行模型诊断和改进，以提高模型的准确性和可解释性。
一元回归线性模型
一元回归线性模型
一元线性回归模型，又称为简单线性回归模型，是机器学习中常
用的回归模型，它是利用一个自变量X来预测因变量Y的结果。
一元
线性回归模型将样本数据映射为一条直线，如y=ax+b，其中a是斜率，b是截距，也就是说，一元线性回归模型中的参数是斜率和截距，而拟
合的直线就是根据样本数据估计出来的最佳拟合直线。
目标函数是求解参数 a 和 b，使得误差平方和最小，具体来说，
目标函数的表达式为：J（a,b）=Σi(yi-f(xi))^2,其中f（x）=ax+b，yi为观测值，xi为观测值对应的自变量。
对于一元线性回归模型，求解参数 a 和 b 的最优方法要么是直
接用梯度下降法求解，要么是用最小二乘法求解。
梯度下降法求解时，需构造损失函数，使用梯度下降法迭代更新参数，直到获得最优结果；而最小二乘法求解时，通过求解参数关于损失函数的导数，便可解出
模型参数，从而得到最优结果。
一元线性回归模型在实际应用中有很多优点，其中最重要的就是
它易于拟合和解释，它求解简单，可以很大程度上减少了计算复杂度，而且可以很好地预测因变量的值，也可以用来检验变量之间的关系。
简单线性回归
注意： 这里将样本回归线看成总体回归线的近似替代
则
样本回归函数的随机形式/样本回归模型：
同样地，样本回归函数也有如下的随机形式： Yi Yˆi ˆi ˆ0 ˆ1 X i ei
式中，ei 称为（样本）残差（或剩余）项（residual），代表
回归函数在坐标系中用图形表示出来就 是回归线。它表示了应变量和解释变量 之间的平均关系。
回归线图示
概率密度函数 f(Yi)
Y
x1 xi Xk
PRF
X
注意：
一般地，在重复抽样中解释变量被假定 为固定的。所以回归分析中，解释变量 一般当作非随机变量处理。
1.4 总体回归函数
由于变量间关系的随机性，回归分析关心的是 根据解释变量的已知或给定值，考察被解释变量的总 体均值，即当解释变量取某个确定值时，与之统计相 关的被解释变量所有可能出现的对应值的平均值。
1.3.1 回归分析 是对一个应变量对若干解释变量依存 关系的研究； 其目的是：由固定的解释变量去估计 和预测应变量的平均值等。
1.3.2 回归函数、回归线
应变量Y的条件期望E(Y/X i )随着解释变量 X的变化而有规律地变化。把这种变化关 系用函数表示出来，就是回归函数：
E(Y/X i ) f(X i )
列入模型的那些次要因素的综合影响。
由中心极限定理μ服从的均值
不妨假设
m
rj 1
j 1
则有
m
rj zj Z j 1
因此，由中心极限定理，无论Zj原来的分布形式如何，只要它们 相互独立，m足够大，就会有μ趋于正态分布。
而且正态分布简单易用，且数理统计学中研究的成果很多，可以 借鉴。
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简单回归模型的定义
• 简单回归模型可以用来研究两个变量 之间的关系。出于某些原因，简单回 归模型要作为经验性分析的一般工具， 还存在着局限性。但是在某些情况下， 把它当作经验工具来使用，还是非常 适宜的。学会解释简单回归模型，对 于我们接下来要学习的多元回归模型， 无疑也是非常好的练习。
简单回归模型的定义
• 在工资的例子中。令u为天生能力。那么， (2.6)就要求不管受教育的年数为多少，平 均能力水平都是一样的。例如，如果 E(abil|8)表示所有受过8年教育的人的平均 能力， E(abil|16)表示所有受过16年教育的 人的平均能力，那么(2.6)就意味着这两者 是相同的。事实上，对所有教育水平的人 来说，平均能力都必定是相等的。 • 但比方说，如果认为平均能力是随着受教 育的年数增加而增长的，那么(2.6)就是错 的。（平均来说，如果越有能力的人选择 接受越多的教育，这种情形就很有可能出 现。）
• 在简单线性回归模型y = b0 + b1x + u中， 统称le）或 响应变量(response variable)或 被解释变量（Explained Variable）或 被预测变量(predicted variable)或 回归子(regressand)
• 在写出用x解释y的模型时，我们要面临三 个问题。
– 首先，既然两个变量之间没有一个确切的关系， 那么我们应该如何考虑其他影响y的因素呢？ – 第二，y和x的函数关系是怎样的呢？ – 第三，我们怎样知道是否抓住了在其他条件不 变的情况下y和x之间的关系（如果这是我们所 追求的目标的话）呢？
简单回归模型的定义
• 等式(2.1)的线性性显示：不管x的初始值 为多少，它的任何一单位变化对y的影响 都是相同的。 • 这对许多经济学应用来说是非常不现实 的。例如：在工资—教育的例子中，我 们或许还要考虑到递增的回报，就是说： 后一年的教育比前一年的教育对工资的 影响更大。后面我们会研究如何考虑这 种可能性。
最困难的问题
• 有时，以随机抽样作为对横截面数据的一 个假定并不适当。例如，假设我们对研究 影响家庭财富积累的因素感兴趣，虽然我 们可以调查家庭的一个随机样本，但有些 家庭可能拒绝报告其财富。比方说，如果 越是富裕的家庭就越不愿意暴露其财富， 那么由此得到的财富样本，就不是由所有 家庭构成的总体的一个随机样本。这是对 样本选择问题的一个解释。
关于u和x的关系的关键性假定
• 需要一个关键假设来约定u和x之间 的关系。我们希望关于x的信息不会 透露关于u的任何信息，也就是说， 两者应该是完全无关的。
关于u和x的关系的关键性假定
• 因为u和x是随机变量，所以我们能够在任 何给定的x值下得到u的条件分布。具体地 说，对于任何一个x值，我们都能够在x的 值所描述的总体剖面上求得u的期望（或平 均）值。因此，一种好的方法是对给定x时 u的期望值作出假定。 • 故关键的假定是：u的平均值不依赖于x值。 也即： E(u|x) = E(u) = 0…… (2.6) • 也就意味着： E(y|x) = b0 + b1x
yield b1fertilizer
• 例2.2 一个简单的工资方程 • 以下模型表示一个人的工资水平与他的可测教育水 平及其他非观测因素的关系：
•
wage b 0 b 1educ u
(2.4)
• 如果工资和教育分别以每小时美元数和受教育的年 数来计量，那么b1度量了在其他条件不变的情况下 每增加一年教育所获得的小时工资增长量。其他非 观测因素则包括劳动力的经验、天生的素质、在现 任雇主之下供职的时间、工作道德以及无数的其他 因素。
几个术语
几个术语
• 在y对x的简单线性回归中，通常称x为：
– – – – – – 自变量（Independent Variable）或 解释变量（Explanatory Variable）或 回归量（元）（Regressor）或 协变量（Covariate）或 预测元(predictor variable) 控制变量（Control Variables）
• 所谓横截面数据集，就是在给定时点对 个人、家庭、企业、城市、州、国家或 一系列其他单位采集的样本所构成的数 据集。有时，所有单位的数据并非完全 对应于同一时间段。
– 例如，几个家庭可能在一年中的不同星期 被调查。在一个纯粹的横截面分析中，我 们应该忽略数据搜集中细小的时间差别。 如果一系列家庭都是在同一年度的不同星 期被调查的，那我们仍视之为横截面数据 集。
• 误差项或随机扰动项的来源：
– 被忽略的因素 – 测量误差 – 随机误差 – 模型的设定误差
几个术语
• 等式y = b0 + b1x + u同样表述了y和x之间的 函数关系。如果u中的其他因素被看作是保持 不变的，就意味着u的变化为零， 即 u 0 ，那么x对y具有线性影响，其表 述如下： • 如果 u 0 ，那 y b 1 x 么 ……(2.2)
• 例2.1 大豆产出和施肥量 • 假使大豆的产出由以下模型所决定： • yield b b fertilizer u (2.3)
0 1
• y=产出而x=施肥量。农业研究者对其他 因素不变时化肥用量如何影响大豆产出 量感兴趣。影响的效果由b1 给出，误差 项u包括了诸如土地质量、降雨量等因素。 系数 b0度量了在其他条件不变的情况下 施肥量对产出量的影响：
• 证明：方程y=b0+b1x+u中，在方程右边 同时加减 0，可得y=(0+b0)+b1x+(u0)。 令新的误差项为e=u0, 容易证明E(e)=0。 新的截距为 0 + b0, 但斜率依然为b1 。
关于u和x的关系的关键性假定
• 测度两个随机变量的关系的非常自然的方 法是相关系数 。如果u和x不相关，那么作 为随机变量，他们就没有线性关系。为了 界定方程(2.1)中的u和x没有关系而作出u和x 不相关(或没有相关关系)的假定，虽然迈出 了一大步，但还走得不够远。因为相关关 系只是度量u和x之间的线性相依性。而相 关关系有着与我们的直觉相违的性质，如： u与x不相关，但是却可能与x的函数比如说 x2相关。 对于大部分做回归的目的来说， 这种可能性是不可接受的，因为它会在解 释模型和推导统计学性质时出现问题。
• 我们可以通过写出关于y和x的一个方程来 消除这些疑惑。一个简单的方程是：
• y = b0 + b1x + u…………(2.1)
• 且假定方程(2.1)在我们所关注的某个总体 中成立，它定义了一个简单线性回归模型 (simple linear regression model)。因为它把 两个变量x和y联系起来，所以又把它叫做 两变量或者双变量线性回归模型。我们现 在来讨论等式(2.1)中每个量的含义。
• 在例2.1中，我们把诸如土地质量这样的对 大豆产出有影响而观测不到的因素进行标 准化，使其在所有耕种的地区平均值为零， 对结果不会有损失。 • 例2.2中非观测因素的情形也与此相同。为 不失一般性，我们可以假定在所有的工作 人员构成的样本中诸如平均能力这样的因 素为零。
• 例题：在简单线性回归模型y=b0+b1x+u中，假 定E(u)≠0。令E(u)=0，证明：这个模型总可 以改写为另一种形式，斜率与原来的相同， 但是截距和误差有所不同，并且新的误差项 有一个零期望值。
• 应用计量经济学分析大多都是从如下假 设前提开始的：y和x是代表某一个总体 的两个变量，我们感兴趣的是用x来解释 y，或者说是研究y如何随x而变化。 • 一些例子：y是大豆的产出，x是化肥的 用量；y是每小时的工资，x是受教育的 年数；y是社区的犯罪率，x是警察的数 量，等等。
简单回归模型的定义
• 横截面数据的一个重要特征是，我们通常 可以假定，它们是从样本背后的总体中通 过随机抽样(random sampling)而得到的。
– 例如，如果我们通过随机地从工人总体中抽 取500人，并得到其有关工资、受教育程度、 工作经历和其他特征方面的信息，那我们就 得到所有工人构成的总体的一个随机样本。 随机抽样是初级统计学教程中所讲授的抽样 方案，而且它使得对横截面数据的分析大为 简化。
• 只有当我们对非观测的u与解释变量x之间 的关系加以约束时，才能从一些数据的随 机样本中获得b0和b1的可靠估计量。没有 这样一个约束，我们就不能估计出在其他 条件不变下的影响b1。因为u和x都是随机 变量，所以我们需要一个基于概率的概念。
一个简单的假设
• 关于u的假定。只要截距被包括在等式之中， 假设总体中u的平均值为0就不会失掉什么。 用数学形式来表示就是：E(u)=0… (2.5) 。 • 换言之，在y=b0+b1x+u中误差项 u的平均值在 总体中应为0。 • (2.5)并没有说出u和x的关系，只是简单地说 明了总体中非观测变量的分布。因此其限制 性并不是特别强。 • 而且，容易证明总能够通过重新定义等式(2.1) 中的截距b0把E(u)标准化为0。
第二章 简单线性回归模型
• • • • • • • • 定义 模型的假设 参数估计 OLS的代数性质 拟合优度 测量单位和函数形式 OLS的统计性质 其它
说明
• 目前主要关注横截面数据的回归分析 • 截面数据是一个随机样本。
– 每一个观察是一个新的个人、企业或者 其他的个体，这些个体在某个同一时点 上的信息被记录下来。 – 如果样本不是随机的，那么就出现了样 本选择性问题 （sample-selection problem）
• (2.2)意味着y的变化量是 b1和x的变化量的 简单乘积。这就是说，保持u中其他因素 不变， b1就是y和x的关系式中的斜率参数 (slope parameter)，在应用经济学中，它是 人们研究的主要兴趣所在。截距参数 (intercept parameter) b0 也有它的作用，但 很少被当作分析研究的主要部分。