計量經濟學第二章簡單線性回歸模型案例分析變量選擇：被解釋變量選擇能代表城鄉所有居民消費的“城鎮居民家庭平均每百戶計算機擁有量”(單位:臺)；解釋變量選擇表現城鎮居民收入水平的“城鎮居民平均每人全年家庭總收入”（單位:元）研究范圍：全國各省市2011年底的城鎮居民家庭平均每百戶計算機擁有量和城鎮居民平均每人全年家庭總收入數據。22011年中國各地區城鎮居民每百戶計算機擁有量和人均總收入為了初步分析城鎮居民家庭平均每百戶計算機擁有量(Y)與城鎮居民平均每人全年家庭總收入(X)的關系，作以X為橫坐標，以Y為縱坐標的散點圖。從散點圖可以看出城鎮居民家庭平均每百戶計算機擁有量(Y)與城鎮居民平均每人全年家庭總收入(X)大體呈現線性關系。可以建立如下簡單線性回歸模型：模型設定:5

估計參數假定模型中隨機擾動滿足基本假定，可用OLS法。

具體操作：使用EViews軟件，估計結果是：67用規范的形式將參數估計和檢驗的結果寫為：

（5.6228）(0.00024)t=(2.1267)(11.9826)

F=143.5836n=317大家應該也有點累了，稍作休息大家有疑問的，可以詢問和交流8

1.可決系數：模型整體上擬合較好。

2.系數顯著性檢驗：取，查t分布表得自由度為的臨界值為。因為應拒絕3.用P值檢驗

>>p=0.0000表明，城鎮居民人均總收入對城鎮居民每百戶計算機擁有量確有顯著影響。模型檢驗

應拒絕94.經濟意義檢驗：所估計的參數,說明城鎮居民家庭人均總收入每增加1元，平均說來城鎮居民每百戶計算機擁有量將增加0.002873臺，這與預期的經濟意義相符。1011點預測：如果西部地區某省城鎮居民家庭人均總收入能達到25000元/人，利用所估計的模型可預測城鎮居民每百戶計算機擁有量，點預測值為經濟預測(臺)區間預測:平均值區間預測上下限：已知:12由X和Y的描述統計結果平均值區間預測區間預測即是說：當地區城鎮居民人均總收入達到25000元時，城鎮居民每百戶計算機擁有量平均值置信度95%的預測區間為（80.6219，86.9473）臺。13個別值區間預測:即是說：當地區城鎮居民人均總收入達到25000元時，城鎮居民每百戶計算機擁有量個別值置信度95%的預測區間為（67.0656，100.5036）臺。13本章小結1、變量間的關系分為函數關系與相關關系。相關系數是對變量間線性相關程度的度量。2、現代意義的回歸是一個被解釋變量對若干個解釋變量依存關系的研究，回歸的實質是由解釋變量去估計被解釋變量的平均值。3、總體回歸函數（PRF）是將總體被解釋變量Y的條件均值表現為解釋變量X的某種函數。樣本回歸函數（SRF）是將被解釋變量Y的樣本條件均值表示為解釋變量X的某種函數。總體回歸函數與樣本回歸函數的區別與聯系。144、隨機擾動項是被解釋變量實際值與條件均值的偏差，代表排除在模型以外的所有因素對Y的影響。5、簡單線性回歸的基本假定：對模型和變量的假定、對隨機擾動項u的假定（零均值假定、同方差假定、無自相關假定、隨機擾動與解釋變量不相關假定、正態性假定）6、普通最小二乘法（OLS）估計參數的基本思想及估計量；OLS估計量的分布性質及期望、方差和標準誤差；OLS估計式是最佳線性無偏估計量。157、簡單線性回歸模型極大似然估計的思想和方法。8、對回歸系數區間估計的思想和方法。9、擬合優度是樣本回歸線對樣本