年月日 本节 教学 通过本节学习，使学生了解最小二乘估计量的统计性质及分布，掌握一元线性回归 目的 模型统计检验中的拟合优度检验。 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 一、0LS估计量的统计性质 安 线性性：参数是解释变量的线性函数 ,无偏性：参数的均值或期望值等于其总体的真实值 >有效性：参数在所有线性无偏估计量中具有最小方差 学 二、参数估计量的分布 三、随机项方差o四的估计 容 四、一元线性回归模型的统计检验 拟合优度检验：对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验 ,总离差平方和的分解：TSS-ESS+RSS 判定系数 教学重 教学重点：普通最小二乘估计量的统计性质、拟合优度检验 点、难点 及教学 教学难点：总离差平方和的分解 方法 教学方法：多媒体讲授、板书推导 掌握O1S估计量的统计性质及判定系数的经济含义。 作业、思 2、采用普通最小二乘估计方法，己经保证了模型最好地拟合了样本观测值，为什么还 考题、阅 要检验拟合程度？ 读材料 3、作业：练习册及课后相关习题 题 公 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情祝及教学体会等。 88 年 月 日 本 节 教 学 目 的 通过本节学习，使学生了解最小二乘估计量的统计性质及分布，掌握一元线性回归 模型统计检验中的拟合优度检验。 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 一、OLS 估计量的统计性质 ➢ 线性性：参数是解释变量的线性函数 ➢ 无偏性：参数的均值或期望值等于其总体的真实值 ➢ 有效性：参数在所有线性无偏估计量中具有最小方差 二、参数估计量的分布 三、随机项方差 u 2 的估计 四、一元线性回归模型的统计检验 ➢ 拟合优度检验：对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验 ➢ 总离差平方和的分解：TSS=ESS+RSS ➢ 判定系数 教学重 点、难点 及教学 方法 教学重点：普通最小二乘估计量的统计性质、拟合优度检验 教学难点：总离差平方和的分解 教学方法：多媒体讲授、板书推导 作业、思 考题、阅 读材料 1、掌握 OLS 估计量的统计性质及判定系数的经济含义。 2、采用普通最小二乘估计方法，已经保证了模型最好地拟合了样本观测值，为什么还 要检验拟合程度？ 3、作业：练习册及课后相关习题。 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