第二章 简单线性回归, 模型的建立及其假定条件 普通最小二乘估计(OLS) 参数估计的显著性检验 回归方程检验 普通最小二乘估计的特性 预测 模型应用及有关软件操作 Monte Carlo 模拟,模型的建立及其假定条件,回归的由来,回归(Regression)一词来源于19世纪英国生物学家葛 尔登(Francis Galton, 1822-1911)对人体遗传特征的 实验研究。他根据实验数据发现，双亲高的孩子个子 高，双亲矮的孩子个子矮，然而高和矮却不是无限制 的，总是越来越趋向于人的平均身高，他称这种现象 为“回归”。 现在统计学上回归指的是变量之间的依存关系。,两变量线性模型,由于所有点不可能恰在直线上，因此上式需添加 一随机扰动，误差或随机项 ，这样上式成为：,反映因变量和自变量之间的近似线性关系,因变量或 被解释变量,参数,自变量或 解释变量,简单线性回归模型的重要假设,1) X与Y之间的关系是线性的； 2) X是非随机的变量，它的值是确定的； 3) 误差项的期望为0； 4) 对于所有观测值，误差项具有相同的方差； 5) 随机误差之间相互独立； 6) 误差项服从
