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&&&& &&&&&&&&&(1.3)&&& (0.1)&
&(-0.3)&&&&&&&& R2 = 0.000327, T = 739
40.055.9912
22019501972
Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 10/05/031&& Time: 11:02
Included observations: 23
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Sum squared resid
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Prob(F-statistic)
0.05t0.02521=2.08dL =1.26&& dU =1.44
&《计量经济学》课程期末试卷A卷
适用班级：统计0741& 统计0742
时&&& 间：120分钟&&&&& 闭卷&&&&&& &&&考试课程
课程开课系：经济系
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适用班级：统计0741& 统计0742
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湘潭大学出版社计量经济学课后习题讲解
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3秒自动关闭窗口计量经济学中的相关系数与模型参数表示的意义一样吗?
计量经济学中的相关系数与模型参数表示的意义一样吗?相关系数表示两个变量之间对称的相关程度,系数是自变量变动一个单位对因变量影响的程度.这两个的意思感觉差不多啊!
嗯 其实并不一样 从意思上不太好区分 但从数学上来看的话就会很容易了：一般我们常见的相关系数是两个随机变量X Y的协方差除以他们两个的标准差乘积 而如果你计算一下一个Y=a*X这样形式的X和Y协方差 就会发现COV=a*X的方差 所以系数a便是COV除以单独X的方差了 所以这两个还是不一样的 接下来看看你说的意思 其实这也有一定的区别 相关程度和影响程度其实并不一样 相关系数的取值范围是-1到1 得0的话就说明完全没关系了 这里最关键的一点 是这个相关关系并不牵扯影响大小 而系数则不一样 他的取值范围可不止-1到1 它可以去取得无限大 因此他描述的是影响大小 所以说这两个其实描述的是两个维度的特征举个例子：Y=aX 假设a=2 说明X对Y影响是2 可以说影响程度是2 a越大的话说明影响程度越大 但相关系数一直都是1 不论系数是多少P.S.看到计量经济有些激动 写了一大堆……思考的方向很好 希望你在计量的道路上越走越给力
我有更好的回答：
剩余:2000字
与《计量经济学中的相关系数与模型参数表示的意义一样吗?》相关的作业问题
多对数模型的解释变量与应变量都是对数形式,它的斜率系数可以衡量应变量Y关于解释变量X的弹性.也就是当X每变动百分之一时,应变量Y的均值变动的百分比、、、、
D(ut) = E[ut - E(ut) ]^2=常数.称误差项ui 具有同方差性,就是模型具有同方差.当其不为常数时,即存在异方差,一般用white检验,序列取对数可以消除异方差.
Durbin Watson 统计量用来检验残差一阶自相关 只能检验一阶不能检验高阶自相关DW = sum (eps_t - eps_{t-1})^2 / sum (eps_t)^2 约= 2(1 - r)r表示相邻残差之间的相关系数如果r = 0 也就是说近似于2的DW值表示残差不存在相关性如果r > 0 也就是说接近
简单线性：等式两边都不取对数对数：等式两边都取对数半对数：等式一边取对数显著性检验：单个系数t检验,联合显著性F检验
　　《计量经济学基础》阶段测试题（一）　　试题内容针对第一章内容　　一、单项选择题　　1、根据包含方程个数不同,计量经济模型分为（ ）　　A、 行为方程模型和技术方程模型 B、单一方程模型和联立方程模型　　C、制度方程模型和定义方程模型 D、简单方程模型与复杂方程模型　　2、在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数
参数显著的,就是说该参数估计量的统计性质可以拒绝 原假设：该参数=0,即该参数显著不等于0,也就是该参数前面的变量对y确实有影响,出现在回归方程里面是有道理的.参数的显著性,是实证模型有意义的关键所在.
没影响；F检验,变量T检验,过了就行!
应该没有,多重共线性是解释变量互相为线性关系,这几个不是线性关系,所以没有多重共线性
ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法,由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成.在市场研究中常用于长期追踪资料的研究,如：Panel研究中,用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中,用于具有季节变动特
回归,是必须的,否则就没有差分的必要. 再问： 其实差分法或者逐步回归法都能一步解决多重共线性？现在好迷惘啊。被人质疑，他说如果差分不行的话就直接用逐步回归法，不要差分后再做逐步回归法。 再答： 从实际上：“一步”解决？不，不，不，在这么多的“变量”面前，这是很危险的。从理论上：他所说的可能也就是对于有限性模型来说的。
LM检验和White检验都是看p值,如果p值小于你设定的显著性水平,也就是α,那么就表明自相关,ARCH异方差检验也是同理,如果对模型修正后,p>α了,那么就说明不存在异方差,自相关这些了,也就是你所说的通过了.正态性检验你看下点完弹出来的直方图,符合正态的形态就可以通过了.协整的话,你那样用EG两步法检验的话也可以,
看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要先进行因子分析,通过提取出几个主要因子后,再跟因变量之间构建
这个主要是根据经济学背景.和被解释变量的相关系数的正负,可尝试作为先验预期.
怎么会无法确定呢?检验自相关的方法有很多的,随便找本书翻翻好了,比如,DW、GB什么的.关键问题是,你直觉上要首先确定是否存在自相关.比如说,你选取了股票价格变量,那直觉上就会有自相关的问题.像你说的,不能确定,那么一般来说问题都不大,直接做好了.如果不放心,那么取个LN或者用增量.我觉得计量的问题往往是分析问题为关键
u1=0.5*0+10=10u2=0.5*10+0=5u3=0.5*5+0=2.5u4=0.5*2.5+0=1.25u5=0.5*1.25+0=0.625
简单点说边际是线性模型当中,自变量(X)与应变量(Y)也呈线性关系的模型里面的自变量前系数(参数),解释起来是X每增加(减少)一个单位,Y平均增加(减少)系数值个单位.弹性则是线性模型当中,对数模型里面自变量ln(X)前系数(参数),解释起来是X每增加(减少)1%,Y平均增加(减少)系数值%.具体边际与弹性的公式就不给
我看有人给你回答过很详细了 到底怎么调整模型你要自己看书然后做自己的数据 别人帮不了原因是相关系数是两个变量间的关系 而回归分析包括了多个变量 这些变量会互相影响可能影响1 是否每个系数都有统计学意义-t检验的p值2 是否有多重共线性－VIF3 自变量可由交互关系－如何建模已经有人详细说了
OLS是ordinary least square的简称,意思是普通最小二乘法.普通最小二乘估计就是寻找参数β1、β2……的估计值,使上式的离差平方和Q达极小.式中每个平方项的权数相同,是普通最小二乘回归参数估计方法.在误差项等方差、不相关的条件下,普通最小二乘估计是回归参数的最小方差的线性无偏估计.用这种方法可以算出
解释变量变化1%,能够造成被解释变量变化（解释变量前的系数）%. 再问： rd = 2.613+ 0.00030sales - 0.(sales）^2 （0.429） （0.00014） （0.） n = 32 R^2=0.1484苹果/安卓/wp
积分 306, 距离下一级还需 144 积分
权限: 自定义头衔, 签名中使用图片
道具: 涂鸦板, 彩虹炫, 雷达卡, 热点灯, 显身卡, 匿名卡, 金钱卡, 变色卡下一级可获得
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权限: 隐身
道具: 金钱卡, 变色卡, 彩虹炫, 雷达卡, 热点灯, 涂鸦板
由于本人计量基础较差，特在此向各位高手请教：
& &lnEM=a+blnX+clnD+ dlnREP+elnD*lnREP 这个回归方程中，最后一项交叉相乘前面的回归系数代表着什么？
& &是不是固定一个变量，看另一个变量对被解释变量有什么影响呢？
& &麻烦详细告知，万分感激
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& |主题: 12506, 订阅: 37
dlnEM / dlnD = c + e*lnREP
D的百分变化对EM的百分变化影响是依赖REP的值的 很小的REP也许会带来负的影响 而大的REP会放大D对EM的影响
同理可分析 dlnEM / dlnREP
还是没有明白呢 能否再详细一点呢
你对你的原来方程对LND微分下就可以了
http://down.cenet.org.cn/download.asp?code=Jmqprrurvnmpk0&site=www
http://p.ttyfund.com/?YJY
学习了，非常感谢，一直困扰的问题可以得到解决
解释得很清楚，不过如果交叉项的系数为负说明了什么呢？说明REP的影响是反方向的吗？
多重共线性怎么办？
计量模型中放入交叉项，通常有几种情况：一是这两个变量所代表的现象之间本身存在相互作用、相互影响的关系，而是一个自变量发挥作用要以另外一个变量为条件或基础，三是一个自变量在另一个自变量不同的取值或取值范围对因变量产生的影响是不同的，例如随着收入的不同消费者的边际消费倾向是不同的，并不是一个常数，这种情况下就需要引入交叉项，所以对交叉项系数的解释还得看模型设定的具体情况来看。
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计量模型中放入交叉项，通常有几种情况：一是这两个变量所代表的现象之间本身存在相互作用、相互影响的关系 ...请教八楼的前辈：在多层线性模型中，分类变量的交叉项，系数应该怎么解释？
比如：虚拟变量a=1表示国外子女，a=0表示国内子女
虚拟变量b=1表示“有回国意愿”，b=0表示“没有回国意愿”
模型设定是a*(beta0+beta1*b),结果显示系数beta0不显著，而beta1系数显著，应该怎么解释呢？
beta1是对比“有回国打算的移民子女”（a=1,b=1)和国内子女（a=0)吗？
frankyzj 发表于
计量模型中放入交叉项，通常有几种情况：一是这两个变量所代表的现象之间本身存在相互作用、相互影响的关系 ...请教八楼的前辈：在多层线性模型中，分类变量的交叉项，系数应该怎么解释？
比如：虚拟变量a=1表示国外子女，a=0表示国内子女
虚拟变量b=1表示“有回国意愿”，b=0表示“没有回国意愿”
模型设定是a*(beta0+beta1*b),结果显示系数beta0不显著，而beta1系数显著，应该怎么解释呢？
beta1是对比“有回国打算的移民子女”（a=1,b=1)和国内子女（a=0)吗？
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计量经济学
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1.4 系数的显著性检验
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?回归分析是要通过样本所估计的参数来代替总
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体的真实参数，或者说是用样本回归线代替总
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体回归线。
体回归线。
尽管从统计性质上已知，如果有足够多的重复
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抽样，参数的估计值的期望（均值）就等于其
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总体的参数真值，但在一次抽样中，估计值不
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一定就等于该真值。
一定就等于该真值。
那么，在一次抽样中，参数的估计值与真值的
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差异有多大，是否显著，这就需要进一步进行
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统计检验。
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主要包括拟合优度检验和显著性检验
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一、样本决定系数（可决系数）
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拟合优度检验：对样本回归直线与样
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本观测值之间拟合程度的检验。
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度量拟合优度的指标：样本决定系数
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（可决系数）R2
（可决系数）R
1、总离差平方和的分解
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已知由一组样本观测值（X , Y ），
已知由一组样本观测值（X , Y ），
i=1,2…,n得到如下样本回归直线
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y ?Y ?Y ?(Y ?Y) ?(Y ?Y) ?e ?yi i i i
即实际观测值落在样本回归 “线”上，则拟合最
即实际观测值落在样本回归 “线”上，则拟合最
好。可认为， “离差”全部来自回归线，而与 “残差”无关。
好。可认为， “离差”全部来自回归线，而与 “残差”无关。
对于所有样本点，则需考虑这些点与样本均
对于所有样本点，则需考虑这些点与样本均
值离差的平方和,可以证明：
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记 TSS? y ? (Y?Y)
总体平方和 （Total Sum
总体平方和 （Total Sum
of Squares）
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