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 教学内 容及学 三、随机项方差σu?的估计 时分配 (2学时) 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 重点、难 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。 点及对策 对策：理解总离差平方和的分解图，这样就能批较容易的把握总离差平方和分解的过程。 教学方法：课堂讲授，学生参与讨论。 教学方 教学辅助手段：以多媒体为辅助、板书为主导进行OLS估计量的统计性质及统计检验 法、手段 及教具 的推导. 教具：投影仪。 教研室主任签字： 年月日4教研室主任签字： 年 月 日 14 教学内 容及学 时分配 （2 学时） 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 u2 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 重点、难 点及对策 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。 对策：理解总离差平方和的分解图，这样就能比较容易的把握总离差平方和分解的过程。 教学方 法、手段 及教具 教学方法：课堂讲授，学生参与讨论。 教学辅助手段：以多媒体为辅助、板书为主导进行 OLS 估计量的统计性质及统计检验 的推导。 教具：投影仪