元线性回归模型( Regression Analysis) 1总体回归模型 y=C+Ac+er E(y)=a+(总体回归直线) E=Y-B(O):随机误差项 B(E1)=0 o2(=)( (Gauss-Markov:条件 cov(6,6) 0(1≠j) 261~N(0,2)3coV,x)=0 2样本回归模型 y=a+bx(样本回归线) (a=a, b=B) 残差• 一元线性回归模型(Regression Analysis) 1 总体回归模型 2 样本回归模型 y = + x + t E(y) = + x (总体回归直线) x y  =Y −E(Y):随机误差项 2 ~ 0 3 cov( , ) 0 (Gauss - Markov 0 (i j) ( ) cov( , ) E( ) 0 1 t t 2 t 2 j t =          = = = N x i j i        （ ， ） 条件） ：残差 样本回归线 Y ˆ ) Y - ˆ ( ˆ, b ˆ ( ) = = = t t = + t a e y a bx   