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蜡笔1982
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爱米利的米粒

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对于一元线性回归模型我们通常有三条基本的假定:(1)误差项ε是一个期望值为零的随机变量,即E(ε)=0。这意味着在式y=β0+β1+ε中,由于β0和β1都是常数,所以有E(β0)=β0,E(β1)=β1。因此对于一个给定的x值,y的期望值为E(y)=β0+β1x。(2)对于所有的x值,ε的方差盯σ2都相同。(3)误差项ε是一个服从正态分布的随机变量,且相互独立。即ε~N(0,σ2)。独立性意味着对于一个特定的x值,它所对应的y值与其他2所对应的y值也不相关。

一元线性回归模型经济师

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淘气别闹

1、经济意义检验:就是根据模型中各个参数的经济含义,分析各参数的值是否与分析对象的经济含义相符。2、回归标准差检验3、拟合优度检验4、回归系数的显著性检验 可以分为:点预测和置信区间预测法1、点预测法:将自变量取值带入回归预测模型求出因变量的预测值。2、置信区间预测法:估计一个范围,并确定该范围出现的概率。置信区间的大小的影响的因素:a、因变量估计值;b、回归标准差;C、概率度t。 一元线性回归分析预测法,是根据自变量x和因变量Y的相关关系,建立x与Y的线性回归方程进行预测的方法。由于市场现象一般是受多种因素的影响,而并不是仅仅受一个因素的影响。所以应用一元线性回归分析预测法,必须对影响市场现象的多种因素做全面分析。只有当诸多的影响因素中,确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量,才能将它作为自变量,应用一元相关回归分析市场预测法进行预测。一元线性回归分析法的预测模型为:式中,xt代表t期自变量的值;代表t期因变量的值;a、b代表一元线性回归方程的参数。a、b参数由下列公式求得(用代表):为简便计算,我们作以下定义:(2)式中:这样定义a、b后,参数由下列公式求得:将a、b代入一元线性回归方程Yt = a + bxt,就可以建立预测模型,那么,只要给定xt值,即可求出预测值。在回归分析预测法中,需要对X、Y之间相关程度作出判断,这就要计算相关系数Y,其公式如下:相关系数r的特征有:①相关系数取值范围为:-1≤r≤1 。②r与b符合相同。当r>0,称正线性相关,Xi上升,Yi呈线性增加。当r<0,称负线性相关,Xi上升,Yi呈线性减少。③|r|=0,X与Y无线性相关关系;|r|=1,完全确定的线性相关关系;0<|r|<1,X与Y存在一定的线性相关关系;|r|>0.7,为高度线性相关;0.3<|r|≤0.7,为中度线性相关;|r|≤0.3,为低度线性相关。

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