1、第三章 多元线性回归模型 学习目的理解多元线性回归模型的矩阵表示，掌握多元线性回归模型的参数估计、检验和预测。 基本要求1)理解多元线性回归模型的矩阵表示，了解多元线性回归模型的基本假设； 2)掌握多元线性回归模型的普通最小二乘参数估计方法，了解多元线性回归 模型的普通最小二乘参数估计量与样本回归线的性质、多元线性回归模型的随机误差项方差的普通最小二乘参数估计；3)学会对多元线性回归模型进行拟合优度检验，对多元线性回归模型的参数进行区间估计，对多元线性回归模型进行变量显著性检验和方程显著性检验； 4)学会进行多元线性回归模型被解释变量的总体均值和个别值的预测；5)学会利用 EViews软件进行
2、多元线性回归模型的参数估计、检验和预测。第三章 多元线性回归模型 多元线性回归模型的矩阵表示与基本假设 多元线性回归模型的参数估计 多元线性回归模型的拟合优度检验 多元线性回归模型的统计推断第 5章 多元线性回归模型 多元线性回归模型的预测第一节 多元线性回归模型的 矩阵表示与基本假设多元线性回归模型的一般形式是其中， Y为被解释变量， 为解释变量， 、 、 、 、为待估参数，即回归系数， 为解释变量个数， 为 随机 误 差 项 ， 为观测值 下 标 ， 为样 本容量。 待估参数 、 、 、 、 ，反映其他解释变量保持不变情况下，对应解释变量每变化一个单位引起的被解释变量的变化，也被称为 偏回
3、归系数 。 第一节 多元线性回归模型的 矩阵表示与基本假设一、多元线性回归模型的矩阵表示二、多元线性回归模型的基本假设一、多元线性回归模型的矩阵表示（ 3-1） （ 3-2） 记有（ 3-3） 多元线性总体回归模型的矩阵形式多元线性总体回归函数可用矩阵形式表示为（ 3-4） 二、多元线性回归模型的基本假设包括对解释变量的假设、对随机误差项的假设、对模型设定的假设几个方面，主要如下：1）解释变量是确定性变量，不是随机变量，解释变量之间不相关； 2）随机误差项具有 0均值、同方差，且在不同样本点相互独立，不存在序列相关性 3）解释变量与随机误差项不相关 4）随机误差项服从正态分布 5）回归模型是正确设定的。 第二节 多元线性回归模型的参数估计 任务 方法 模型结构参数 、 、 、 、 的估计 随机 误 差 项 的方差 的估 计 普通最小二乘法 一、参数的普通最小二乘估计二、参数的普通最小二乘估计量的性质三、普通最小二乘样本回归函数性质五、样本容量问题四、随机误差项的方差的普通最小二乘估计内容
