一、关于总体与样本 总体根据一定目的确定的所要研究对象的全体称为总体或母体;

一、模型估计方法的比较 二、为什么普通最小二乘法被普遍采用 三、模型的检验

一、识别的概念 二、从定义出发识别模型 三、结构式识别条件 四、简化式识别条件 五、实际应用中的经验方法

•变量 •结构式模型 •简化式模型 •参数关系体系

1、OLS估计量的概率分布 B的概率分布 首先,服从正态分布的随机变量的线性组合仍然 服从正态分布。 其次,B分别是的线性组合,因此B的概率分 布取决于随机误差项μ 因此在μ是正态分布的假设下,每一个B也 服从正态分布,其分布特征(密度函数)由其均值和方差唯 一决定

●t分布 ◎t分布也称“学生分布” ◎t分布是对称分布,以0为对称轴。 ①t分布是一个与自由度有关的分布

一、多重共线性的概念 二、多重共线性的后果 三、多重共线性的检验 四、克服多重共线性的方法 五、案例

一、序列相关性的概念——违反基本假设的定义及违反的原因 二、序列相关性的后果——违反基本假设会造成什么样的后果 三、序列相关性的检验——怎样诊断是否违反基本假设 四、具有序列相关性模型的估计——如何消除或减弱对基本假设的违反 五、案例

一、参数估计量的区间估计—不做介绍 二、预测值的区间估计

一、多元线性回归模型一般形式 二、多元线性回归模型的参数估计 三、OLS估计量的统计性质 四、样本容量问题 五、多元线性回归模型实例