原创力文档- 1、本文档共158页，可阅读全部内容。
- 2、原创力文档（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
第二章简单回归模型;ChapterOutline;PowerPoint演示文稿;SomeTerminolog;SomeTerminolog;术语注解;术语注解;术语注解;随机误差项主要包括下列因素的影;术语注解;简单回归模型例子（例2.2）;ASimpleAssump;ASimpleAssump;ZeroConditiona;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;条件期望;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;ZeroConditiona;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;ZeroConditiona;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;例2中，个别家庭的消费支出为：;SampleRegressi;核样本的散点图（scatter;这里将样本回归线看成总体回归线;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;四个概念;四个概念;估计;DerivingtheOr;PowerPoint演示文稿;DerivingOLSEs;使用矩方法推导普通最小二乘法;DerivationofO;DerivationofO;SotheOLSesti;Alternateappro;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;UsingEviewsfo;例2.4工资和受教育程度;例2.5投票结果和竞选支出;Example2.3:CEO;Example:CEOSa;Example:CEOSa;PowerPoint演示文稿;拟合值和残差;第二章简单回归模型（2）;ChapterOutline;AlgebraicPrope;AlgebraicPrope;AlgebraicPrope;AlgebraicPrope;常用的推导条件;拟合优度（Goodness;MoreTerminolog;MoreTerminolog;MoreTerminolog;SST,SSRandSS;证明SST=SSE+;Goodness-of-Fit;Goodness-of-Fit;Goodness-of-Fit;2.4度量单位和函数形式;UnitsofMeasur;UnitsofMeasur;UnitsofMeasur;UnitsofMeasur;在简单回归中加入非线性;TheNaturalLog;Log-log形式，弹性;Log-level形式，半弹性;Level-log形式;变量的原始形式和其自然对数的不;PowerPoint演示文稿;Example2.10;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;2.5OLS估计量的期望值和;补充：抽样与抽样分布;PowerPoint演示文稿;什么是推断统计？;主要用在下列两种情况：;第一节抽样;随机样本;第二节点估计与抽样分布;例;一、点估计;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;估计量和估计值;二、抽样分布;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;抽样分布(sampling;抽样分布的形成过程(sam;1、样本均值的抽样分布;PowerPoint演示文稿;样本均值的抽样分布;样本均值的抽样分布;样本均值的抽样分布;样本均值的分布与总体分布的比较;样本均值的抽样分布;PowerPoint演示文稿;（2）当总体分布未知时，需要用;中心极限定理(central;中心极限定理(centra;三、点估计量的性质：估计量优劣;PowerPoint演示文稿;无偏性(unbiasedne;有效性(efficiency;一致性(consistenc;为什么要研究最小二乘估计量的性;PowerPoint演示文稿;ExpectedValues;AssumptionSLR.;AssumptionSLR.;AssumptionsSLR;Theorem2.1(Un;UnbiasednessSu;例2.12;Performanceand;SamplingVarian;SamplingVarian;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;SamplingVarian;例2.13工资方程中的异;PowerPoint演示文稿;Theorem
文档评论（0）