2018年中級(jí)經(jīng)濟(jì)師《經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)》考點(diǎn)：一元線性回歸模型
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【內(nèi)容導(dǎo)航】
一、最小二乘法
二,、回歸模型的擬合效果分析
【所屬章節(jié)】
本知識(shí)點(diǎn)屬于《經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)》科目 第二十六章回歸分析
【知識(shí)點(diǎn)】一元線性回歸模型
一元線性回歸模型
一,、最小二乘法
(一)最小二乘法：使得因變量的觀測(cè)值與估計(jì)值之間的離差平方和最小來估計(jì)參數(shù)β0和β1的方法。(單選)
(二)最小二乘法是對(duì)回歸模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的方法,。(單選)
二,、回歸模型的擬合效果分析
1.在使用估計(jì)的回歸方程之前，需要對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)：
①結(jié)合經(jīng)濟(jì)理論和經(jīng)驗(yàn)分析回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義是否合理;
②分析估計(jì)的模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果如何;
③對(duì)模型進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),。
2.決定系數(shù)：也稱為R2,，可以測(cè)度回歸直線對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合程度。說明回歸模型所能解釋的因變量變化占因變量總變化的比例,。
3.決定系數(shù)的取值：在0到1之間,。決定系數(shù)越高，模型的擬合效果就越好,，即模型解釋因變量的能力越強(qiáng),。
R2=1，說明回歸直線可以解釋因變量的所有變化,。
R2=0,，說明回歸直線無法解釋因變量的變化，因變量的變化與自變量無關(guān),。
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