1樓：
這種說法應該復是在一定條件制下成立的。
同方bai
差時標準誤不du
隨自變數變化，異方zhi差時是變
dao化的。
但是大小是和你的抽樣有關。如果x都比較小，那算出來的就偏大；否則就偏小。
普通最小二乘估計就是尋找引數β1、β2……的估計值,使上式的離差平方和q達極小.式中每個平方項的權數相同,是普通最小二乘迴歸引數估計方法.在誤差項等方差、不相關的條件下,普通最小二乘估計是迴歸引數的最小方差的線性無偏估計.
用這種方法可以算出計量模型中的引數,它是計量經濟學中最基本,也是用的最多的方法.計算很複雜,你只要把原理搞清楚就可以了.現在都是將資料輸入,由程式來計算的.
迴歸係數的標準誤（s.e）就是它的標準差嗎？另外，迴歸的標準誤（s.e of regression）又是什麼意思？
2樓：匿名使用者
迴歸係數的標準誤差就是它的標準差，統計量的標準差一般叫做標準誤差，迴歸係數的估計其實就是均值估計哦。迴歸的標準誤應該是模型中隨機擾動項（誤差項）的標準差的估計值。它的平方實際上就是隨機擾動項（誤差項）的方差的無偏估計量，它實際上又叫做誤差均方，等於殘差的平方和/（樣本容量-待估引數的個數）。
可以參考一下張曉峒老師的《計量經濟學基礎》，講的很清晰！
存在異方差下，引數的ols估計的方差增大，為什麼又說ols估計低估了估計量的標準差？考試題，請快速幫幫忙
3樓：東臨秋後
這種說法應該是在一定條件下成立的。
同方差時標準誤不隨自變數變化，異方差時是變化的。
但是大小是和你的抽樣有關。如果x都比較小，那算出來的就偏大；否則就偏小。
普通最小二乘估計就是尋找引數β1、β2……的估計值,使上式的離差平方和q達極小.式中每個平方項的權數相同,是普通最小二乘迴歸引數估計方法.在誤差項等方差、不相關的條件下,普通最小二乘估計是迴歸引數的最小方差的線性無偏估計.
用這種方法可以算出計量模型中的引數,它是計量經濟學中最基本,也是用的最多的方法.計算很複雜,你只要把原理搞清楚就可以了.現在都是將資料輸入軟體,由程式來計算的.
迴歸估計的標準誤差怎麼計算 10
4樓：喵喵喵
用k個自變數來建立線性方程，**自因變數的值，則自由度公式：
其中sse是估計值與實際值的離差平方和。
估計標準誤差（se）是說明實際值與其估計值之間相對偏離程度的指標，主要用來衡量回歸方程的代表性。
估計標準誤差的值越小，則估計量與其真實值的近似誤差越小，但不能認為估計量與真實值之間的絕對誤差就是估計標準誤差。
擴充套件資料迴歸估計是通過對調查變數y以及該變數有線性關係的輔助變數x建立迴歸方程，然後運用迴歸方程對總體指標進行推斷、估計的方法。而回歸估計量是指回歸估計方法中所用到的調查變數以及與該變數有線性關係的輔助變數。
因此，對於調查的總體來說，總體均值的迴歸估計量為：
總體總量的迴歸估計量為：
5樓：w別y雲j間
計算公式如下：
估計標準誤差是說明實際值與其估計值之間相對偏離程度的專指標，主要用屬來衡量回歸方程的代表性。
作用：①它可以說明迴歸方程的理論值代表相應實際值的代表性大小;
②它可以說明以迴歸直線為中心的所有相關點的離散程度;
③它可以反映兩變數之間相關的密切程度;
④它可以表明迴歸方程實用價值的大小。
估計標準誤差的值越小，則估計量與其真實值的近似誤差越小，但不能認為估計量與真實值之間的絕對誤差就是估計標準誤差。
6樓：匿名使用者
迴歸估計的標準誤差怎麼計算？迴歸標記的誤差有很多種。
7樓：手機使用者
有以上功能的啊
我們的處理方式是將需要的資料利用迴歸求出來，然後根據公式計算統計誤差值
還有一種方法就是用求標準差的方法，來求得ssr和sst.
迴歸標準差（s.e. of regression） 10
8樓：隆末客
簡言之，就是ols，ordinary least squares之中的標準誤，
等於rss/(n-k)，即 rss dividend by degree of freedom
rss是指residuals of sum squares,n 指樣本量，即observations
k 指估計的parameters,包括截距！！入引入兩個 explanatory variables, k=3
主要是e-view中縮寫可能看不懂而已。
9樓：晨葉生香
迴歸標準差反映的是各變數值與其平均數的平均差異程度，表明其平均數對各變數值的代表性強弱；公式：各變數值與其平均數的差的平方和然後再求平均數，是方差，方差開平方就是標準差。公式不好打，我就口述了，不知是否表述清楚了，希望能幫到你
10樓：恢恢柳葉
迴歸標準差是在計量經濟學中，為解決經濟問題，將解釋變數和被解釋變數整合建立一個數學模型，然後對其進行迴歸所得到的標準差。迴歸標準差=迴歸方差開根。
11樓：匿名使用者
第一次聽過，等高人來
12樓：沐雪婼非
s.e＝rss／解釋變數個數（不包括截距項）
怎麼從eviews迴歸分析結果中看出有沒有顯著影響 10
13樓：空嵐沫
模型中解釋變數的估計值為-0.466102，標準差是0.069349,標準差是衡量回歸係數值的穩定性和可靠性的，越小越穩定，解釋變數的估計值的t值是用於檢驗係數是否為零的，若值大於臨界值則可靠。
估計值的顯著性概率值（prob)都小於5%水平，說明係數是顯著的。r方是表示迴歸的擬合程度，越接近1說明擬合得越完美。調整的r方是隨著變數的增加，對增加的變數進行的「懲罰」。
d-w值是衡量回歸殘差是否序列自相關，如果嚴重偏離2，則認為存在序列相關問題。f統計值是衡量回歸方程整體顯著性的假設檢驗，越大越顯著。
14樓：九月
1、引數顯著性檢驗t檢驗對應的prob，若小於0.05則引數的顯著性檢驗通過，再看r方，越接近1，擬合優度越高；f的p值，小於0.05的話模型才顯著，dw用來檢驗殘差序列的相關性的，在2的附近，說明殘差序列不相關。
2、標準差是衡量回歸係數值的穩定性和可靠性的，越小越穩定，解釋變數的估計值的t值是用於檢驗係數是否為零的，若值大於臨界值則可靠。
估計值的顯著性概率值（prob)都小於5%水平，說明係數是顯著的。r方是表示迴歸的擬合程度，越接近1說明擬合得越完美。調整的r方是隨著變數的增加，對增加的變數進行的「懲罰」。
d-w值是衡量回歸殘差是否序列自相關，如果嚴重偏離2，則認為存在序列相關問題。f統計值是衡量回歸方程整體顯著性的假設檢驗，越大越顯著。
擴充套件資料：
主要功能
引入了流行的物件概念，操作靈活簡便，可採用多種操作方式進行各種計量分析和統計分析，資料管理簡單方便。其主要功能有：
1、採用統一的方式管理資料，通過物件、檢視和過程實現對資料的各種操作；
2、輸入、擴充套件和修改時間序列資料或截面資料，依據已有序列按任意複雜的公式生成新的序列；
3、計算描述統計量：相關係數、協方差、自相關係數、互相關係數和直方圖；
4、進行t 檢驗、方差分析、協整檢驗、granger 因果檢驗；
5、執行普通最小二乘法、帶有自迴歸校正的最小二乘法、兩階段最小二乘法和三階段最小二乘法、非線性最小二乘法、廣義矩估計法、arch 模型估計法等；
6、對二擇一決策模型進行probit、logit 和gompit 估計；
7、對聯立方程進行線性和非線性的估計；
8、估計和分析向量自迴歸系統；
9、多項式分佈滯後模型的估計；
10、迴歸方程的**；
11、模型的求解和模擬；
12、資料庫管理；
13、與外部軟體進行資料交換。
多元線性迴歸模型引數估計量的方差為什麼是個矩陣
在多元線性迴歸模型中，引數的最小二乘估計量具備線性 無偏性 最小方差性，同時多元線性迴歸模型滿足經典假定，所以此時的最小二乘估計量是最優的線性無偏估計量，又稱blue估計量。研究的直接目的是確定總體迴歸函式yi b1 b2xi ui,然而能夠得到的只是來自總體的若干樣本的觀測值，要用樣本資訊建立的樣...
證明多元線性迴歸模型的最小二乘估計量的無偏性
帽子 x轉置x 1 x轉置y 這是 的估計值那麼由於你的模型是 y x e e是誤差項回,擾動項 服從正答態分佈均值是0,方差是sigma平方所以ey x ee x e的均值是0 e 帽子 e x轉置x 1 x轉置y 由於x是已知的常數矩陣 x轉置x 1 x轉置 e y x轉置x 1 x轉置 x x...
線性迴歸模型，解釋斜率的普通最小二乘估計量是如何決定的
為什麼在對引數進行最小二乘估計之前,要對模型提出古典假定?答 在古典假定條回件下,ols估計 答得到的引數估計量是該引數的最佳線性無偏估計,具有無偏性 有效性 線性.總之,作古典假定是為了使所作出的估計具有較好的統計性質和方便地進行統計推斷.只有兩個解釋變數的線性迴歸模型的引數最小二乘估計式的代數表...