一、单项选择题 1、在满足经典假定条件的回归分析中，下列有关解释变量和被解释变量的 说法正确的有（ C ） A．被解释变量和解释变量均为非随机变量 B. 被解释变量和解释变量均为随机变量 C．被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量 D. 被解释变量为非随机变量，解释变量为随机变量

重庆工商大学：《计量经济学》课程教学资源（讲义）第4章 非线性回归模型的线性化 The Nonlinear Single Regression Model

本章主要介绍计量经济模型的二级检检验问题，即计量经济检验。主要讨论对回归模 型的若干基本经典假定是否成立进行检验、当检验发现不成立时继续采用 OLS 估计模型所 带来的不良后果以及如何修正等问题。具体包括异方差性问题、序列相关性问题、多重共线 性问题以及随机解释变量这四大类问题

一、 拟和优度检验 总体平方和、回归平方和与残差平方和 1、总体平方和：TSS= 2( ˆ )i i  y − y 大小反映 y 的变动度

2.1 介绍 2.2 最小二乘法和回归模型

随机解变量 澤后变量 虚拟变量 时间变量 随机解释变量 估计量的渐进特征 随机解释变量模型最小二乘估计量的统计特征 工具变量法 工具变量法估计量的统计性质 工具变量估计法的例题 课题和数据 工具变 EViews量法的估计 滞后变量 外生变量分布滞后模型 有限分布滞后模型的估计 内生变量分布滞后模型 虚拟变量 为什么引入虚拟变量 测量截距变动 测量斜季变动 分段线性回归 时间变量 最简单的 EViews编程示例

重庆工商大学：《计量经济学》课程教学资源（讲义）第3章 多元线性回归模型 The Multiple Linear Regression Model

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的 个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数( discriminant function)o然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量( grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因”变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量。它们与类型变量的关系从本质上并没有越过相关的范畴。 不过,既然我们要参照其值来进行分组,权且称之为自变量

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量

统计学假设检验是通过指标数量上的差异判断有 无质量上的区别,也可理解为分析事物间有无关 系。分析两个事物间的关系时有以下三种情况: