回归分析一——线性回归回归分析一——线性回归.ppt

文档介绍：线性回归分析返回§1一元线性回归返回一、标准的一元线性回归模型(一)(二)样本回归函数(三)误差项的标准假定假定1:误差项的期望值为0,即对所有的t总有假定2:误差项的方差为常数,即对所有的t总有假定3:误差项之间不存在序列相关关系,其协方差为零,即当t≠s时有:假定4:自变量是给定的变量,与随机误差项线性无关。假定5:随机误差项服从正态分布。 满足以上标准假定的一元线性模型,称为标准的一元线性回归模型。二、一元线性回归模型的估计(一)回归系数的点估计回归分析的主要任务就是建立能够近似反映真实总体回归函数的样本回归函数。在根据样本资料确定样本回归方程时,一般总是希望Y的估计值从整体来看尽可能地接近实际观测值,即残差的总量越小越好。为了防止简单代数和会相互抵消,因此采用残差平方和作为衡量总偏差的尺度。最小二乘法就是通过使残差平方和为最小来估计回归系数的一种方法。