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單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型-資料下載頁(yè)

2026-05-03 11:33本頁(yè)面

　　

【正文】隨機(jī)因素的影響。產(chǎn)生并設(shè)計(jì)隨機(jī)誤差項(xiàng)的主要原因： 1）理論的含糊性； 2）數(shù)據(jù)的欠缺； 3）節(jié)省原則。四、樣本回歸函數(shù)（ SRF）問(wèn)題：能從一次抽樣中獲得總體的近似的信息嗎？如果可以，如何從抽樣中獲得總體的近似信息？問(wèn)：能否從該樣本估計(jì)總體回歸函數(shù) PRF？回答：能例：在例，表 2 . 1 . 3 家庭消費(fèi)支出與可支配收入的一個(gè)隨機(jī) 樣本 Y 8 00 1 1 0 0 1400 1700 2021 2300 2600 2900 3200 3500 X 594 638 1 1 2 2 1 1 5 5 1408 1595 1969 2078 2585 2530 總體的信息往往無(wú)法掌握，現(xiàn)實(shí)的情況只能是在一次觀測(cè)中得到總體的一個(gè)樣本。該樣本的散點(diǎn)圖（ scatter diagram)：樣本散點(diǎn)圖近似于一條直線，畫一條直線以盡好地?cái)M合該散點(diǎn)圖，由于樣本取自總體，可以該線近似地代表總體回歸線。該線稱為樣本回歸線（ sample regression lines）。記樣本回歸線的函數(shù)形式為： iii XXfY 10 ??)(? ?? ???稱為樣本回歸函數(shù) （ sample regression function， SRF）。這里將樣本回歸線看成總體回歸線的近似替代則注意：樣本回歸函數(shù)的隨機(jī)形式 /樣本回歸模型：同樣地，樣本回歸函數(shù)也有如下的隨機(jī)形式： iiiii eXYY ????? 10 ???? ???式中， ie 稱為（樣本）殘差（或剩余）項(xiàng) （ r e s i du a l ），代表了其他影響 iY 的隨機(jī)因素的集合，可看成是 i? 的估計(jì)量 i?? 。由于方程中引入了隨機(jī)項(xiàng)，成為計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，因此也稱為樣本回歸模型（ sample regression model）。 ▼ 回歸分析的主要目的：根據(jù)樣本回歸函數(shù) SRF，估計(jì)總體回歸函數(shù) PRF。注意：這里 PRF可能永遠(yuǎn)無(wú)法知道。即，根據(jù) iiiii eXeYY ????? 10 ??? ??估計(jì) iiiii XXYEY ???? ????? 10)

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2025-10-10 18:55

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2026-05-01 21:07

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2026-03-17 03:48

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