导图社区 计量经济学导论(伍德里奇)第四章:多元回归分析:推断
这是一篇关于第四章:多元回归分析:推断的思维导图,主要内容包括:检验对多个总体参数的假设:F检验,检验对单个总体参数的假设:t检验,OLS估计量的抽样分布。
这是一篇关于第五章:多元回归分析:OLS的渐进性(大样本)的思维导图,主要内容包括:拉格朗日乘数统计量(Lagrange Multiplier, LM),渐近有效性,渐进正态和大样本推断,一致性(consistency)。
这是一篇关于第七章:含有定性信息的多元回归分析:虚拟变量的思维导图,主要内容包括:政策分析和项目评价(自选择问题),二值因变量:线性概率模型LPM,虚拟变量的交互作用,使用多类别虚拟变量,只有一个虚拟变量的情况,对定性信息的描述。
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第四章:多元回归分析:推断
OLS估计量的抽样分布
MLR.6 正态性:总体误差μ服从均值为0,方差为σ方的正态分布
MLR.1-MLR.6被称为经典线性模型假定
MLR.1-MLR.6下的模型被称为经典线性模型(CLM)
在CLM假定下,以自变量的样本值为条件,系数估计量服从正态分布
检验对单个总体参数的假设:t检验
在用σhat取代σ后,即用se代替sd后,在CLM假定下,系数估计量服从t分布
H0:总体参数βj=0
计算p值
检验对多个总体参数的假设:F检验
无约束模型和约束模型
无约束模型是原模型
约束模型是添加了多个系数为0条件后的模型
约束模型的参数总比无约束模型的参数少
F统计量的构建和P值计算
残差形式
R方形式