计量经济学教案3.4
2024版计量经济学全册课件(完整)pptx
REPORTING
2024/1/28
23
EViews软件介绍及操作指南
EViews软件概述
EViews是一款功能强大的计量经济学 软件，提供数据处理、统计分析、模型
估计和预测等功能。
统计分析与检验
2024/1/28
详细讲解EViews中的统计分析工具， 包括描述性统计、假设检验、方差分
析等。
数据导入与预处理 介绍如何在EViews中导入数据，进行 数据清洗、转换和预处理等操作。
随着大数据时代的到来，机器学 习算法在数据挖掘、预测和分类 等方面展现出强大的能力，为计 量经济学提供了新的研究工具和 方法。
机器学习在计量经济 学中的应用领域
机器学习在计量经济学中的应用 领域广泛，如变量选择、模型选 择、非线性模型估计、高维数据 处理等。
机器学习在计量经济 学中的常用算法
机器学习在计量经济学中常用的 算法包括决策树、随机森林、支 持向量机（SVM）、神经网络等。 这些算法可以用于分类、回归、 聚类等任务，提高模型的预测精 度和解释力。
面板数据特点
同时具有时间序列和截面数据的特征，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共 线性、更多的自由度和更高的估计效率。
2024/1/28
20
固定效应模型与随机效应模型
固定效应模型（Fixed Effects Model）
对于特定的个体而言，其截距项是固定的，不随时间变化而变化。
随机效应模型（Random Effects Mode…
经典线性回归模型
REPORTING
2024/1/28
7
一元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍一元线性回归模型的基本形式， 解释因变量、自变量和误差项的含义， 阐述最小二乘法（OLS）进行参数估 计的原理。
《金融计量学》教案
教案院（系、部）财经系课程名称金融计量学讲授班级授课教师学时学分45学时，2学分【教学内容】第一节基本概念1．金融计量学的发展历史与概念2．金融计量学模型3．金融计量学与计量经济学的关系4．计量经济学在经济学科中的地位5．计量经济学与其他学科之间的关系6．金融计量学在金融学中的地位7. 金融计量学的主要研究内容第二节金融计量学模型的建模步骤和要点1．理论模型的设计：确定模型的变量、确定模型的数学形式、确定模型待估参数的期望值2．样本数据的收集：数据的类型、数据质量3．模型参数的估计4．模型的检验：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型预测检验5．金融计量学模型成功三要素：理论、方法与数据6．金融计量学应用软件介绍：EViews、SPSS、SAS、GAUSS第三节金融计量学模型的应用1．结构分析2．经济预测3．政策评价4．理论检验与发展（三）思考与实践1．什么是金融计量学？什么是计量经济学？两者的关系是什么？2．计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？3．为什么说计量经济学是一门经济学科？它在经济学科体系中的作用和地位是什么？4．金融计量学的主要研究内容包括哪些？5. 试结合一个具体金融问题说明建立与应用金融计量学模型的主要步骤。
（四）教学方法与手段课堂讲授、多媒体教学一．一阶差分方程假定t 期的y （输出变量）和另一个变量w （输入变量）和前一期的y 之间存在如下动态方程：1t t y y w φ-=+ （1）则此方程为一阶线性差分方程，这里假定w 为一个确定性的数值序列。
差分方程就是关于一个变量与它的前期值之间关系的表达式。
一阶差分方程的典型应用为美国货币需求函数：10.270.720.190.0450.019t t t bt ct m m I r r -=++--0.270.190.0450.019t t bt ct w I r r =+--其中t m 为货币量，t I 为真实收入，bt r 为银行账户利率，ct r 为商业票据利率。
经济计量学
学的发展 。
14
第一章
经典经济计量学和非经典经济计量学
经典经济计量学（Classical Econometrics）一般指20世 纪70年代以前发展并广泛应用的经济计量学。
贝尔经济学奖得主挪威经济学家R.Frisch（佛里希 给定X和Z值，预测Y值
城市劳动力参与率除受城市失业率的影响之外，还受真实的小时平均工资等因素的影响。
）在1926年模仿“Biometrics”(生物计量学)提 Y = B1+ B2X
（2）利用次级资料数据（统计数据） 假设用失业率（UNR）来度量经济形势，用劳动力参与率（LFPR）来度量劳动力的参与，两数据由政府按时公布，我们依据上面步骤
15
第一章
非经典经济计量学一般指20世纪70年代以来发展的 经济计量学理论、方法及应用模型，也称为现代 经济计量学。
非经典经济计量学主要包括：微观经济计量学、非 参数经济计量学、时间序列经济计量学和动态经 济计量学等。
16
第一章
简·丁伯根——经济 计量学模式建造者 之父
拉格纳·弗里希 （RAGNAR FRISCH） 经济计量学的奠基人
AHE82（美元）
7.78 7.69 7.68 7.79 7.80 7.77 7.81 7.73 7.69 7.64 7.52 7.45 7.41 7.39 7.40 7.40 7.43 7.55 7.75 7.86 7.89 7.99 8.14
28
第一章 表1-1（新） 1980～2007年间城市劳动力参与率(CLFPR)、城市 失业率(CUNR)与真实的小时平均工资(AHE82)资料
计量经济学课程设计指导书
计量经济课程设计指导书计量经济实证分析的过程如下：1．问题的提出：非常准确地提出一个非常有研究价值的问题，其重要性在经济分析过程中是不容忽视的，但又是十分困难的一个步骤。
如果没有明确地分析目标和对象，那么你的研究就无从下手。
现在随着信息技术的飞速发展，我们可以轻松的收集到大量的数据资料。
但如果因为我们可以轻松的收集到大量的数据资料，你就企图在想法尚未成熟之时开始收集资料，其结果往往适得其反。
如果没有对你的假设和你将要估计的该类模型进行细致化的共识表述，那么你很有可能会虽然收集了大量的数据资料，但却忘记搜集某些重要变量的信息，或是选取了错误的变量信息，甚至收集数据是选错了时间区间和研究对象。
（准确定义所研究问题的重要性）当然，这并不是说你要凭空捏造一个问题，尤其在作学位论文和研究项目期间，更不可能去建造空中楼阁。
因此在选择研究题目的时候，你必须确信现有的数据来源能够让你在指定的时间里回答你的问题。
（数据的可得性）在选题时，你必须明确，你对经济学或其他社会科学的哪一个领域感兴趣。
举例来说，在完成了劳动经济学的课程后，你可能会发现其中的理论能够被实践所检验，或是这些理论与一些相关的政策因素存在着联系。
劳动经济学家总是能够不断发现解释工资差异的新变量，这包括高中阶段的教学质量的好坏（Card and Krueger, 1992; and Betts, 1995），数学基础的课程量的多少（Levine andZimmerman, 1995），以及学生的身体特征（Hamermesh and Biddle, 1994; Averett and Korenman, 1996; Biddle and Zimmerman, 1998）。
而国家或地方的公共财政研究人员则致力于研究当地的经济活动是如何依赖于经济政策变量的，这些变量包括：财产税、销售税、公共服务机构的服务的水平或质量（如学校、消防队和警察局等）等等（White, 1986; Papke, 1987; Bartik, 1991; Netzer, 1992）。
计量经济学教案(4)
教学方法、手段：通过多媒体多以图示的方法加深理解、通过作业亲自上机实习
教学基本内容：1、变量间的非线性关系
2、线性化的方法
3、案例分析
4、eviews操作练习
教学过程：
以上介绍了线性回归模型。但有时候变量之间的关系是非线性的。例如
yt=0+1 +ut
yt=0 +ut
上述非线性回归模型是无法用最小二乘法估计参数的。可采用非线性方法进行估计。估计过程非常复杂和困难，在20世纪40年代之前几乎不可能实现。计算机的出现大大方便了非线性回归模型的估计。专用软件使这种计算变得非常容易。但本章不是介绍这类模型的估计。
另外还有一类非线性回归模型。其形式是非线性的，但可以通过适当的变换，转化为线性模型，然后利用线性回归模型的估计与检验方法进行处理。称此类模型为可线性化的非线性模型。下面介绍几种典型的可以做线性化处理的非线性模型。
yt* =b* -a t+ut(4.19)
此时可用最小二乘法估计b*和a。
（7）Cobb-Douglas生产函数
下面介绍柯布−道格拉斯（Cobb-Douglas）生产函数。其形式是
Q=k LC1-(4.24)
其中Q表示产量；L表示劳动力投入量；C表示资本投入量；k是常数；0 << 1。这种生产函数是美国经济学家柯布和道格拉斯根据1899-1922年美国关于生产方面的数据研究得出的。的估计值是0.75，的估计值是0.25。更习惯的表达形式是
一种多项式方程的表达形式是
yt=b0+b1xt+b2xt2+b3xt3+ut(4.12)
其中b1>0,b2>0,b3>0和b1<0,b2>0,b3<0情形的图形分别见图4.9和4.10。令xt1=xt，xt2=xt2，xt3=xt3，上式变为
计量经济学
第二讲
●
第一章 绪论 第3节 计量经济模型及其应用 第4节 统计和计量经济分析软件
●
第二章 计量经济分析的统计学基楚 第1节 概率和概率分布
一、计量经济模型的分类
● 单方程模型和连立方程模型：单方程模型描述一个因变量和若干自变量间 的结构关系；连立方程模型则是由多个方程组成的方程组，描述整个经济 系统或子系统。 例：① 消費函数就是一个单方程模型。
实证分析 实证分析
三、 计量经济分析的步骤（１）
● 下面通过一个实例来说明计量经济分析的步骤 例： 一空调生产商請计量经济学家为他研究价格上涨対空调需求的影响。下 面対该问题进行计量经济分析。 步骤1 陈述理论 根据需求定律：一商品的价格与其需求量成反比。 步骤2 建立计量经济模型 （１）根据需求定律建立需求函数的数学模型。需求定律只是说一商品 的价格与其需求量成反比，但没有说明具体的关系(图１－２，图1－３）。
三、 计量经济分析的步骤（６）
● 通过本次课的学习，主要了解计量经济学的定义、计量经济学研究的内容 和方法，重点把握计量经济分析的步骤：
１．陈述理论或假说 需求定律 ２．建立计量经济模型 Q=α＋βP＋u ３．収集数据 表１－１ ４．估计参数 ５．假设检验 Q＊＝76.05-3.88P 是否β＜０
〇 1979年，成立了“中国数量经济研究会”和“数量经学研究所”， 出版了《数量经济技术经济研究》 〇 1982年，召开了第一届数量经济研究学会 〇 1992年，开始毎年対中国宏观经济进行分析和预测，11月出版 《中国经济蓝皮书》 〇 1998年，经教育部审定，计量经济学确定为经济类各専业八门核 心课程之一
－－1935年，J.Tinbergen建立了世界上第一个宏观经济模型，开創了微观转向宏观模 型的新阶段 －－1936，Keynes《就业、利息和货币通论》为计量经济学提供了理论根据 －－1950年代，H.Theil发表了二阶段最小二乗法、计算机技术的迅速发展为计量经济 学提供了重要手段 〇 发展应用时期（20世纪70年代后）
计量经济学课件
ˆ ˆ ˆ ˆ P
2.5 一元回归模型的应用：预测
Yi 0 1 X i
EYi | X i 0 1 X i
ˆ ˆX ˆi Y 0 1 i
2 2 2 i 1 i 1 i 1 i 1
n
n
n
n
1 R 1 R =1，称为完全正相关； R >0，正相关； R =0，不相关； R <0，负相关； R = 1 ，完全负相关。
10. 相关系数的检验 可通过查表对相关系数进行检验(双侧
检验或两侧检验)
H0 : R=0； H1: R≠0 在给定的显箸性水平比如 5 ％下，自由 度为 n － 2(n 为样本数 ) ，通过查相关系数检 验表得一相关系数。若计算出来的相关系数 R的绝对值大于查表所得的相关系数，则否 定原假设 H 0 ： R=0 ，接受 H 1 ， 即认为 x 与 y 之 间存在显箸的相关，否则不相关。
1
n(n 1)
i 1 2
d x y,
n为样本数
关于Rs的检验可用Spearman‘s rank correlation test方法同相关系数检验，不同 之处是在查表时，相关系数查自由度为 n －2，而斯皮尔曼秩查样本数n。 例子 参看P39-41
第二章 一元线性回归模型
一元回归模型
性模型。 自律性的模型：由深厚的经济理论所
推导出的模型，通过对自律性模型的实证
分析，有可能发现稳定的经济规律，提高
对未来预测的准确度，并提出真正有效的
政策建议。
数据收集：需经济统计学知识
常用二类数据 ① 时间序列数据
② 横截面数据
模型的统计估计及检验 假设检验：运用收集的数据，对
人教版数学七年级上册3.4实际问题与一元一次方程(第四课时)优秀教学案例
一、案例背景
本节课是人教版数学七年级上册3.4实际问题与一元一次方程（第四课时）的内容。通过前几节课的学习，学生已经掌握了一元一次方程的基本概念和解法，本节课的主要目标是让学生能够将实际问题转化为一元一次方程，并运用所学的知识解决实际问题。
（二）问题导向
在教学过程中，我会提出一系列的问题来引导学生的思考。首先，我会让学生思考如何将购物问题转化为数学模型，即如何表示购买商品的费用和收益。然后，我会引导学生思考如何运用一元一次方程来解决这个问题，并让学生尝试自己解方程找到最优解。通过这些问题的一步步引导，学生可以更深入地理解一元一次方程的解法和解的意义，同时也能够培养他们的逻辑思维和问题解决能力。
二、教学目标
（一）知识与技能
本节课的知识与技能目标主要包括以下几个方面：
1.能够理解实际问题与一元一次方程之间的关系，能够将实际问题转化为数学模型，并运用一元一次方程进行求解。
2.掌握一元一次方程的解法，能够熟练运用加减法、乘除法等方法求解一元一次方程。
3.能够理解并应用方程的解的概念，判断一个方程是否有解，以及解的个数。
（四）总结归纳
在总结归纳环节，我会组织学生对所学的内容进行回顾和总结。我会让学生反思自己在解决问题过程中的思考和操作，思考自己是如何转化实际问题为数学模型的，是如何解方程的，以及如何找到最优解的。同时，我也会让学生对自己的表现进行评价，包括对自己的解题思路、解题方法和合作能力的评价。通过这种总结和评价，学生可以加深对一元一次方程的理解，并提高解决问题的能力。
（三）小组合作
在教学过程中，我会组织学生进行小组合作。我会将学生分成小组，每个小组都需要共同解决问题，并找到最优解。在小组合作的过程中，学生可以互相讨论、交流和分享解题的思路和方法。通过这种方式，学生可以培养团队合作的能力，同时也能够互相学习和提高解题能力。
计量经济学的研究方法PPT教案
James J Heckman USA
第18页/共59页
The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences inMemory of Alfred Nobel 2000
"for his development of theory and methods for analyzing discrete choice"
Robert F. Engle USA
第21页/共59页
（二)计量经济学的性质（定义）
现在还没有一致公认的定义，但有若干代表性表述：
●“计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。” （弗瑞希）
●“计量经济学是用数学语言来表达经济理论，以便通过 统计方法来论述这些理论的一门经济学分支。”
（美国现代经济词典） ●“计量经济学可定义为：根据理论和观测的事实，运用 合适的推理方法使之联系起来同时推导，对实际经济现象 进行的数量分析。”
●今后股票价格的发展趋势可能会怎样？
12
第11页/共59页
这类实例需要研究的共性问题：
●提出所研究的经济问题及度量方式（如GDP、股票价
格、汽车）
确定作为研究对象的经济现象的变量
●分析主要影响因素（根据经济理论、实际经验）
选择若干作为影响因素的变量
● 分析各种影响因素与所研究经济现象的相互关系
决定相互联系的数学关系式
1500
1000
●影响股票价格变动的主要 500
因素是什么?
0 1 2 /1 9 /9 0
1 0 /1 9 /9 4
SH ZS
8 /1 9 /9 8
（基本面、资金、政策、利率、公司业绩、投资者信心等）
eveiws计量经济学实验经典教案
eveiws计量经济学实验经典教案EViews计量经济学实验经典教案第一部分实验介绍在这个部分，我们将介绍EViews计量经济学实验的背景和目的。
首先，我们会讨论实验的重要性以及它在计量经济学教学中的地位。
接着，我们会详细介绍EViews软件以及它在计量经济学实验中所起的作用。
最后，我们会阐述本教案的目标和内容安排。
第二部分实验准备在这个部分，我们将介绍学生在进行EViews计量经济学实验之前需要准备的工作。
首先，我们会就EViews软件的安装进行详细的讲解，确保学生能够正确地安装和启动该软件。
接着，我们会介绍实验所需的数据集以及数据集的获取和导入方法。
最后，我们会讲解EViews的基本操作技巧，以帮助学生熟悉该软件的使用。
第三部分实验步骤在这个部分，我们将详细介绍EViews计量经济学实验的具体步骤。
首先，我们会选择一个具体的实例，以便更好地展示实验的过程和方法。
接着，我们会逐步指导学生进行数据的描述性统计分析，包括数据的总体特征、中心位置和变异程度等。
然后，我们会教学生如何进行回归分析，包括线性回归和多元回归等。
最后，我们会介绍误差项的检验和模型的诊断，以提高学生对实验结果的理解和判断能力。
第四部分实验扩展在这个部分，我们将为学生提供一些实验扩展的思路和方法。
首先，我们会介绍如何进行时间序列分析，包括平稳性检验、自相关检验和滞后阶数选择等。
接着，我们会讲解如何进行面板数据分析，包括固定效应模型和随机效应模型等。
最后，我们会探讨实验的局限性和未来研究方向，以激发学生对计量经济学实验的兴趣和深入思考。
第五部分实验总结在这个部分，我们将对EViews计量经济学实验进行总结和回顾。
首先，我们会回顾实验的主要内容和学习目标，确保学生对实验过程和结果有一个清晰的认识。
接着，我们会总结学生在实验中所遇到的问题和困惑，并给出解决方法和建议。
最后，我们会就实验的价值和意义进行讨论，以促使学生对计量经济学实验有更加深入的理解和思考。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Y 137.16 124.56 107.91 102.96 125.24 162.45 217.43 253.42 251.07 285.85 327.26
X1 1181.4 1375.7 1501.2 1700.6 2026.6 2577.4 3496.2 4283.0 4838.9 5160.3 5425.1
• （3）点击“函数指南”fx按钮，在 对话框中选择“数学与三角函数” 类的MMULT（array1,array2）函 数，继续下一步。 （4）将工作表中A矩阵所在的区域 选中，使该区域标识符出现在对话 框内array1所示的文本框中。用同 样方法将B矩阵所在区域的标识符输 入array2所示的文本框中，然后按 “ctrl+shift”按钮在回车。
C X1 X2
158.5398 0.049404 -0.911684
121.8071 0.004684 0.989546
1.301564 0.2293 10.54786 0.0000 -0.921316 0.3838
190.4827 79.29127 9.077982 9.186499 72.90647 0.000007
X2 115.96 133.35 128.21 124.85 122.49 129.86 139.52 140.44 139.12 133.35 126.39
• • • • • • • • • • • • • • • • • • •
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/24/09 Time: 18:21 Sample: 1988 1998 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
F检验
(1) H 0 : 1 2 0; H1 : 至少有一个参数不为零 ESS / k （2）F 72.90647 RSS /(n k 1) (3)查F（k,n-k-1)=F(2,8)=4.46 (4)F>F , 结论，拒绝H 0
（3）参数置信区间
ˆ t S ], i 0,1, 2 i [ i ˆ 2
2 Var (e0 ) E (e0 )
E ( 0 X 0 ( X X ) 1 X μ) 2 2 (1 X 0 ( X X ) 1 X 0 )
e0服从正态分布，即
e0 ~ N (0, 2 (1 X 0 ( XX) 1 X )) 0
ˆ e20 2 (1 X 0 ( XX) 1 X )) ˆ 0
（1）回归方程
ˆ Y 158.5398 0.049404 X 1 0.911684 X 2 t (1.301564)(10.54786)(0.921316) R 0.934986, F 72.906
2
（2）假设检验
• • • • • • t检验和F检验 对参数的t检验（步骤请同学回答）： （1） （2） （3） （4）
容易证明
ˆ Y0 ~ N ( X 0β 2 X 0 (XX) 1 X ) , 0
ˆ Y0 E(Y0 ) ˆ X 0 (X X) 1 X 0
~ t ( n k 1)
于是，得到(1-)的置信水平下E(Y0)的置信区间：
ˆ ˆ ˆ ˆ Y0 t X 0 ( X X) 1 X E (Y0 ) Y0 t X 0 ( X X) 1 X 0 0
R-squared 0.947989 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.93498 S.D. dependent var S.E. of regression 20.21757 Akaike info criterion Sum squared resid 3270.001 Schwarz criterion Log likelihood -46.92890 F-statistic Durbin-Watson stat 1.035840 Prob(F-statistic)
2 2
其中，t/2为(1-)的置信水平下的临界值。
二、Y0的置信区间
如果已经知道实际的预测值Y0，那么预测误差为：
ˆ e0 Y0 Y0
容易证明
ˆ E (e0 ) E ( X 0β 0 X 0β) ˆ E ( 0 X 0 (β β)) E ( 0 X 0 ( X X ) 1 X μ) 0
2 2
案例
• 我国1988-1998年城镇居民人均全年耐用 消费品支出、人均全年可支配收入、以 及耐用消费品价格指数的统计资料如下： 试建立城镇居民人均全年耐用消费品支 出（Y）关于人均全年可支配收入（X1） 和耐用消费品价格指数（X2）的回归模 型，并进行回归分析和预测
年份 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998
i
（4）预测
• 如果2010年x1=5800,x2=135 • 1、点预测：
ˆ Y 158.5398 0.0494*5800 0.9117*135 321.9803
真值区间预测
ˆ t 1 X ( X X )1 X Y0 [Y0 ˆ 0 0
2
如何在EXCEL求
X X 和（X X）
-1
• • • • •
1先在EXCEL中输入矩阵X 2然后在EXCEL中运算出X的转置（X’） 其步骤如下： （1）复制X （2）在EXCEL中拖出和X同样大的区域，√”即可。
计算X’X
• 问题：设A为m×t防矩阵，B为t×n 阶矩阵，求A×B。求解方法为： （1）在Excel工作表空白区域分别 输入矩阵A与矩阵B。 （2）由于A×B的积为m×n阶矩阵， 故必须在工作表中，用鼠标拖曳选 中m行n列的空白区域，待存放结果 矩阵。
在EXCEL中求(X’X)-1
• 1、输入待求逆矩阵(X’X) • 2、在空白区选择一存放逆矩阵的区域， 与待求逆矩阵大小相同 • 3保持该区域为选中状态，在公式输入栏 输入公式“Minverse()”，并按 “Ctrl+Shift+Enter”，特别注意，不能 直接回车键，必须在按住“Ctrl”“Shift” 后再按回车键。
一、E(Y0)的置信区间
易知
ˆ ˆ) ˆ) E (Y0 ) E ( X 0β X 0 E (β X 0β E (Y0 )
ˆ ˆ ˆ Var (Y0 ) E ( X 0β X 0β 2 E ( X 0 (β β 0 (β β)) ) )X ˆ
ˆ ˆ ˆ Var (Y0 ) E ( X 0 (β β)( β β)X0 ) ˆ ˆ X 0 E (β β)( β β)X 0 2 X 0 ( XX) 1 X 0
构造t统计量
ˆ Y0 Y0 t ~ t ( n k 1) ˆ e0
可得给定(1-)的置信水平下Y0的置信区间：
ˆ ˆ ˆ ˆ Y0 t 1 X 0 ( X X) 1 X 0 Y0 Y0 t 1 X 0 ( X X) 1 X 0
§3.4 多元线性回归模型的预测
一、E(Y0)的置信区间 二、Y0的置信区间
对于模型
ˆ ˆ Y Xβ
给 定 样 本 以 外 的 解 释 变 量 的 观 测 值 X0=(1,X10,X20,…,Xk0)，可以得到被解释变量的预 测值： ˆ ˆ Y0 X 0β
它可以是总体均值E(Y0)或个值Y0的预测。 但严格地说，这只是被解释变量的预测值的估 计值，而不是预测值。 为了进行科学预测，还需求出预测值的置信 区间，包括E(Y0)和Y0的置信区间。