年月日 本 通过本节的学习，使学生掌据一元线性回归模型的统计检验步骤和要点，了解回归 教学 分析的预测问题，并能够应用Ev1软件进行简单的计量经济学分析。 目的 第二章一元线性回归模型 第三节一元线性回归模型的统计检验 第四节一元线性回归分析的应用：预测问题 一、变量的显著性检验：在一元线性模型中，变量的显著性检验就是判断X是否对Y具 有显著的线性性影响，变量的显著性检验所应用的方法是数理统计学中的假设检验，判 断结果合理与否，是基于“小概率事件不易发生”这一原理的， 1= 8-B_B-B~m-2) 6/∑x5a 是 若|t>ta/2(n-2),则以(1-a)的置信度(confidence coefficient)拒绝Ho, 接受l:若|t≤ta/2(a-2),则以(1一a)的置信度不拒绝H0。 容 二、参数的置信区间：P(B-6≤B≤+6)=1-a,如果存在这样一个区间，称之为 置信区间：1-a称为置信系数（置信度）(confidence coefficient),a称为显著性 水平；置信区间的端点称为置信限(confidence limit)。 三、一元线性回归分析的应用：预测问题 预测值条件均值或个值的一个无偏估计 总体条件均值与个值预测值的置信区间 四、案例分析：中国城镇居民人均消费支出模型：截面数据模型 教学重 教学重点：变量的显著性检验，掌握参数的估计量、t检验值和标准差之间的关系。 点、难点 教学难点：线性回归模型的区间预测。 及教学 方法 教学方法：多媒体讲授、运用案例教学总结该章重点内容、Eviw软件应用演示。 作业、思 1、自学教材P53例题，学会检验的全过程。 考题、阅 2、多做练习，掌握1=B,/S。 读材料 3、作业：完成课后及练习册剩余习题 题后记 课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等。 9 年 月 日 本 节 教 学 目 的 通过本节的学习，使学生掌握一元线性回归模型的统计检验步骤和要点，了解回归 分析的预测问题，并能够应用 Eview 软件进行简单的计量经济学分析。 教 学 内 容 第二章 一元线性回归模型 第三节 一元线性回归模型的统计检验 第四节 一元线性回归分析的应用：预测问题 一、变量的显著性检验：在一元线性模型中，变量的显著性检验就是判断 X 是否对 Y 具 有显著的线性性影响，变量的显著性检验所应用的方法是数理统计学中的假设检验，判 断结果合理与否，是基于“小概率事件不易发生”这一原理的。 ~ ( 2) ˆ ˆ ˆ 1 ˆ 1 1 2 2 1 1 − − = − =  t n x S t i       若|t|> t /2(n-2)，则以（1－α）的置信度（confidence coefficient）拒绝 H0 ， 接受 H1 ；若|t| t /2(n-2)，则以（1－α）的置信度不拒绝 H0 。 二、参数的置信区间： P( ˆ −     ˆ + ) =1− ，如果存在这样一个区间，称之为 置信区间； 1- 称为置信系数（置信度）（confidence coefficient），  称为显著性 水平；置信区间的端点称为置信限（confidence limit）。 三、一元线性回归分析的应用：预测问题 ➢ 预测值条件均值或个值的一个无偏估计 ➢ 总体条件均值与个值预测值的置信区间 四、案例分析：中国城镇居民人均消费支出模型：截面数据模型 教学重 点、难点 及教学 方 法 教学重点：变量的显著性检验，掌握参数的估计量、t 检验值和标准差之间的关系。 教学难点：线性回归模型的区间预测。 教学方法：多媒体讲授、运用案例教学总结该章重点内容、Eview 软件应用演示。 作业、思 考题、阅 读材料 1、自学教材 P53 例题，学会检验的全过程。 2、多做练习，掌握 1 1 ˆ / ˆ  t =  S 3、作业：完成课后及练习册剩余习题 题后记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等