13多元线性回归与最小二乘估计.docx

1.3多元线性回归与最小二乘估计1假定条件、最小二乘估计量和高斯马尔可夫定理多元线性回归模型：yt(1.1)1Xt1+2Xt2+k-1Xtk-1+ut,其中yt是被解释变量（因变量），xt）是解释变量（自变量），ut是随机误差项，i=0,1,.,k-1是回归参数（通常未知）。对经济问题的实际意义：yt与xtj存在线性关系，备，j=0,1,k-1,是儿的重要解释变量。代表众多影响yt变化的微小因素。使儿的变化偏离了E（yt）=0+1xt1+2xt2+k代k1决定的k维空间平面。k-1tk-1当给定一个样本（yt,xt1，xt2，xtk-1）,t=1,2,T时，上述模型表示为量。y1=0+1X11+2X12+.+k1x11+u,经济意义:x是歹#的重要解释变k-11k-11tjt1X21+2X22+yT(1.2)1Xk1x21+u,代数意义:儿与x存在线性关系。k-12k-12ttj几何意义：yt表示一个多维平面。t+22X