9.1虚拟变量的性质 一、回归分析中,被解释变量不仅常受一些比率尺度变量(如收入、产量、价格、成本、高度和温度)的影响,而且还受定性性质变量(也被称为名义尺度变量,如性别、种族、肤色、宗教、国籍、战争)的影响。 二、为了在模型中能够反映这些定性性质变量的影响,并提高模型的精度,需要将它们量化

8.1再一次正态性假定 一、 CNLRM假定干扰项是正态分布的,即 u1~N(0,o2) 二、在正态分布条件下

7.1三变量模型:符号与假设 一、三变量PRF的随机表达式:

6.1过原点回归 有时双变量PRF采取如下形式:

5.1回顾统计学相关内容

4.1回顾第三章对干扰项的假定

一、回顾回归分析的主要目的 二、根据SRF去估计PRF

2.1一个人为的例子 一、家庭收入与家庭消费支出的关系 二、见P20-22 三、回顾一下定义: 回归是研究一个因变量对一个或多个自变量的依赖关系的过程,其用意在于通过后者的设定去估计或预测前者的均值(总体均值)

13.1模型选择准则 1、R2准则 2、调整的R2准则 3、赤池信息(AIC)准则 4、施瓦茨信息(SIC)准则

12.1自相关的性质 一、随机干扰项之间存在相互依存性。 二、区分一对概念:自相关与序列相关