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1、计量经济学课件-第二章(1)表2.1某社区家庭每月收入与消费支出统计表每月家庭可支配收入X（元）80011001400170020002300260029003200350056163886910231254140816501969209022995947489131100130914521738199121342321627814924114413641551174920462178253063884797911551397159518042068226626299351012121014081650184821012354286
2、0968104512431474167218812189248628711078125414961683192522332552112212981496171619692244258511551331156217492013229926401188136415731771203523101210140816061804210114301650187021121485171619472200每月家庭消费支出Y（元）2002共计242049501149516445193052387025025214502128515510分析：1、由于
3、收入之外的因素影响，同一收入组的家庭消费支出存在差异2、在总体已知的情况下，可以知道同一收入组的家庭的消费支出的分布情况。比如，月收入800的家庭其支出分布为：则该组的支出均值为：3、将每一组的（）绘制成散点图发现：两者是直线关系。05001000150020002500300035005001000150020002500300035004000每月可支配收入X（元）每月消费支出Y（元）4、由于总体分布已知，我们可以计算出这条直线。5、但是，我们碰到的实际问题是：总体分布是未知的，因而无法计算出这条直线，只能通过样本拟合一条直线作
4、为总体直线的估计。下面是来自总体的一个样本表2.2样本数据Y800110014001700200023002600290032003500X59463811221155140815951969207825852530可以看出，样本结构对总体结构具有很好的代表性，有明显的直线关系，可以通过样本拟合一条直线，作为总体直线的估计。上述回归分析逻辑过程中的四个概念：1、总体回归模型2、总体回归直线3、样本回归模型4、样本回归直线6、回归分析的主要目的：如何估计这条直线？如何检验推断的可靠性？二、经典一元线性回归模型1、一元线性回归模型解释变
5、量和被解释变量。随机项、扰动项、误差项U的内容：真正随机因素省略的解释变量模型设定的偏误观测误差2、为保证模型具有良好的估计特性，经典模型做出如下假定：(1)i=1,2,…,n(2)i=1,2,…,n(3)i=1,2,…,n(4)x非随机变量，i=1,2,…,n(5)u服从零均值、同方差、零协方差的正态分布Ui~N(0,2)i=1,2,…,n满足这些假定称为经典线性回归模型（ClassicalLinearRegressionModel,CLRM）普通最小二乘估计普通最小二乘法（OrdinaryLeastSquares,OLS）给
6、出的判断标准是：二者之差的平方和最小三、参数估计－普通最小二乘法根据极值定理可得：整理得到关于估计量的正规方程组（normalequations）解得估计量为：离差形式为其中：称为OrdinaryLeastSquaresEstimators在例2.1家庭可支配收入-消费支出例中，对于所抽出的一组样本数，参数估计的计算可通过下面的表2.3进行。表2.3计算表iXiYixiyiiyx2ix2iy2iX2iY1800594-1350-9731314090182250094750864000035283621100638-1050-9299
7、7587011025008637841210000407044314001122-750-44533405056250019838119600001258884417001155-450-41218558020250017007428900001334025520001408-150-159239102250025408400000019824646230015951502841402250076252900002544025726001969450402180720202500161283676000038769618290020
8、787505113829505625002607128410000431808493200258510501018106848011025001035510102400006682225103500253013509631299510
