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参数的OLS估计量
样本容量问题
参数估计实例
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一、待估参数
(1)模型结构参数——0、1……k
(2)模型分布参数——2
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二、模型参数的OLS估计
在多元线性回归模型中,要估计的乃是一个平面或超平面——拟合平面(通常仍称它为拟合直线)。
最优估计——实际点到拟合平面的纵向距离最小。
即拟合值尽可能逼近真实值,使残差的平方和最小。
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利用解析式估计模型参数
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利用矩阵表达式估计模型参数
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三、样本容量问题
样本是一个重要的实际问题。模型依赖于实际样本。获取样本需要成本,企图通过样本容量的确定减轻收集数据的困难。
1、最小样本容量
2、满足基本要求的样本容量
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2、满足基本要求的样本容量
一般经验认为:
n≥30或者n≥3(k+1)才能满足模型估计的基本要求。
只有当n≥30时,正态分布成立。
n-k≥8时,t分布才稳定,检验才较为有效。
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模型结构参数的估计
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