欧阳术创编 2021.02.02 欧阳美创编 2021.02.02
2：随机误差项的性质
时间：2021.02.02 创作：欧阳术 （1）误差项代表了未纳入模型变量的影响；
（2）即使模型中包括了决定数学分数的所有变量，其内在随机
性也不可避免，这是做任何努力都无法解释的；
（3）u代表了度量误差；
（4）“奥卡姆剃刀原则”，即描述应该尽可能简单，只要不遗漏重要的信息。
3：解释回归结果的步骤
（1）看整个模型的显著性，看F统计量的值； （2）看单个参数的显著性； （3）解释斜率的经济含义； （4）解释R2。
4：古典线性回归模型的基本假定（同多元线性回归模型的基本假定相同）
（1）所有自变量是确定性变量； （2）
（3）自变量之间不存在完全多重共线性。 12：样本回归方程，ei为残差项，
总体回归方程，ui为随机误差项 5：
?i ?b1?b2XiY欧阳术创编 2021.02.02 欧阳美创编 2021.02.02
Yi?b1?b2Xi?eiE(Y|Xi)?B1?B2Xi欧阳术创编 2021.02.02 欧阳美创编 2021.02.02
样本回归函数： 随机样本回归函数： 总体回归函数： 随机总体回归方程： 观察值可表示为：
6：普通最小二乘法就是要选择参数b1、b2，使得参差平方和最小。
7：R2的计算公式：( R2度量了回归模型对Y变异的解释比例) TSS：总离差平方和 ESS：回归平方和 RSS：残差平方和 （1） （2） （3） 8：F检验
9：F与判定系数R2之间的重要关系 当R2＝0，F＝0，当R2＝1，F值为无穷大 10：校正的判定系数R2
11：普通最小二乘估计量的一些重要性质: 13：不同函数形式的总结
模型 形式 斜率= 弹性= TSS?ESS?RSS欧阳术创编 2021.02.02 欧阳美创编 2021.02.02
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线性 Y=B1+B2X B2 B2 双对数 lnY=B1+B2lnX B2 B2 对数-线性 lnY=B1+B2X 线性-对数 Y= B1+B2lnX B2Y B2 B2(X) B2 倒数 -B2 -B2 时间：2021.02.02 创作：欧阳术 欧阳术创编 2021.02.02 欧阳美创编 2021.02.02
计量经济学公式之欧阳术创编
