第三章 麥元线性回归摸型
第三章 多元线性回归模型
主要内容 ■多元线性回归模型的一般形式 ■参数估计(OLS估计) ■假设检验 预测
主要内容 ◼ 多元线性回归模型的一般形式 ◼ 参数估计（ OLS估计） ◼ 假设检验 ◼ 预测
多元线性回归模型 ■问题的提出 ■解析形式 矩阵形式
一 . 多元线性回归模型 ◼ 问题的提出 ◼ 解析形式 ◼ 矩阵形式
问题的提出 现实生活中引起被解释变量变化的因素并非仅 只一个解释变量,可能有很多个解释变量 ■例如,产出往往受各种投入要素—资本、劳 动、技术等的影响;销售额往往受价格和公司 对广告费的投入的影响等。 ■所以在一元线性模型的基础上,提出多元线性 模型—解释变量个数≥2
问题的提出 ◼ 现实生活中引起被解释变量变化的因素并非仅 只一个解释变量，可能有很多个解释变量。 ◼ 例如，产出往往受各种投入要素——资本、劳 动、技术等的影响；销售额往往受价格和公司 对广告费的投入的影响等。 ◼ 所以在一元线性模型的基础上，提出多元线性 模型——解释变量个数≥ 2
多元线性回归模型的假设 Y=b+bX+bX+…+bX+L ■解释变量ξ;是确定性变量,不是随机变量;解释变量 之间互不相关,即无多重共线性。 ■随机误差项具有0均值和同方差 随机误差项不存在序列相关关系 随机误差项与解释变量之间不相关 ■随机误差项服从0均值、同方差的正态分布
多元线性回归模型的假设 ◼ 解释变量 Xi是确定性变量，不是随机变量；解释变量 之间互不相关，即无多重共线性。 ◼ 随机误差项具有0均值和同方差 ◼ 随机误差项不存在序列相关关系 ◼ 随机误差项与解释变量之间不相关 ◼ 随机误差项服从0均值、同方差的正态分布 Y b b X b X b X u = 0 + 1 1 + 2 2 ++ k k +