回归分析的假定有哪些
@琴贩4783：在经典回归分析中关于解释变量有哪些基本假定 -
顾码13818362207…… 1、模型对参数为线性 2、重复抽样中X是固定的或非随机的 3、干扰项的均值为零 4、u的方差相等 5、各个干扰项之间无自相关 6、无多重共线性,即解释变量间没有完全线性关系 7、u和X不相关 8、X要有变异性 9、模型设定正确
@琴贩4783：计量经济学中回归分析的经典假设? -
顾码13818362207…… E(U) = 0 正态 E(XU) = 0 外生性 Var(U|X)= Sigma^2 同方差 E(X1X2) = 0 多重共线性 E(XX(-1)) = 0 序列相关性 怎么表示我及不太清楚了 但是只有异方差,序列相关和内生性最重要.
@琴贩4783：计量经济学中经典线性回归的5个基本假定是什么? - 作业帮
顾码13818362207…… [答案] 零均值、同方差、无自相关、随机扰动项与解释变量不相关、正态性
@琴贩4783：计量经济学中经典线性回归的5个基本假定是什么?
顾码13818362207…… 零均值、同方差、无自相关、随机扰动项与解释变量不相关、正态性
@琴贩4783：简述经典回归分析中的5个经典假设及其相关检验,模型修正 -
顾码13818362207…… 多重共线性:cov(Xi,Xj)=0 序列相关性:cov(Ei,Ej)=0 随机解释变量:cov(Ei,Yi)=0 正态性:E(u)=0 用均值检验 同方差 theata w=0
@琴贩4783：多元线性回归模型的古典假设有哪些 -
顾码13818362207…… 多元线性回归模型的一般形式为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+μi i=1,2,…,n其中 k为解释变量的数目,βj(j=1,2,…,k)称为回归系数(regression coefficient).上式也被称为总体回归函数的随机表达式.它的非随机表达式为E(Y∣X1i,X2i,…...
@琴贩4783：回归分析中关于随机误差的基本假设是什么?
顾码13818362207…… 1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量;2、对于解释变量的所有观测值,随机误差项有相同的方差;3、随机误差项彼此不相关;4、解释变量是确定性变量,不是随机变量,与随机误差项彼此之间相互独立;5、解释变量之间不存在精确的(完全的)线性关系,即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵;6、随机误差项服从正态分布.
@琴贩4783：假设模型 - 一元线性回归模型的基本假设有哪些?会导致什么结果?一元线性回归模
顾码13818362207…… 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.
顾码13818362207…… 1、模型对参数为线性 2、重复抽样中X是固定的或非随机的 3、干扰项的均值为零 4、u的方差相等 5、各个干扰项之间无自相关 6、无多重共线性,即解释变量间没有完全线性关系 7、u和X不相关 8、X要有变异性 9、模型设定正确
@琴贩4783：计量经济学中回归分析的经典假设? -
顾码13818362207…… E(U) = 0 正态 E(XU) = 0 外生性 Var(U|X)= Sigma^2 同方差 E(X1X2) = 0 多重共线性 E(XX(-1)) = 0 序列相关性 怎么表示我及不太清楚了 但是只有异方差,序列相关和内生性最重要.
@琴贩4783：计量经济学中经典线性回归的5个基本假定是什么? - 作业帮
顾码13818362207…… [答案] 零均值、同方差、无自相关、随机扰动项与解释变量不相关、正态性
@琴贩4783：计量经济学中经典线性回归的5个基本假定是什么?
顾码13818362207…… 零均值、同方差、无自相关、随机扰动项与解释变量不相关、正态性
@琴贩4783：简述经典回归分析中的5个经典假设及其相关检验,模型修正 -
顾码13818362207…… 多重共线性:cov(Xi,Xj)=0 序列相关性:cov(Ei,Ej)=0 随机解释变量:cov(Ei,Yi)=0 正态性:E(u)=0 用均值检验 同方差 theata w=0
@琴贩4783：多元线性回归模型的古典假设有哪些 -
顾码13818362207…… 多元线性回归模型的一般形式为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+μi i=1,2,…,n其中 k为解释变量的数目,βj(j=1,2,…,k)称为回归系数(regression coefficient).上式也被称为总体回归函数的随机表达式.它的非随机表达式为E(Y∣X1i,X2i,…...
@琴贩4783：回归分析中关于随机误差的基本假设是什么?
顾码13818362207…… 1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量;2、对于解释变量的所有观测值,随机误差项有相同的方差;3、随机误差项彼此不相关;4、解释变量是确定性变量,不是随机变量,与随机误差项彼此之间相互独立;5、解释变量之间不存在精确的(完全的)线性关系,即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵;6、随机误差项服从正态分布.
@琴贩4783：假设模型 - 一元线性回归模型的基本假设有哪些?会导致什么结果?一元线性回归模
顾码13818362207…… 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.
