第三章 多元线性回归, 多元线性回归模型 OLS估计 参数估计的性质 相关检验 预测 矩阵表示 模型设定误差 应用,多元线性回归模型,问题的提出,现实生活中引起被解释变量变化的因素并非仅只一个解释变量，可能有很多个解释变量。例如，产出往往受各种投入要素资本、劳动、技术等的影响；销售额往往受价格和公司对广告费的投入的影响等。 所以在一元线性模型的基础上，提出多元线性模型解释变量个数=2,解题思路,在多元模型中要估计的乃是一个平面或超平面。 选取最好“平面”的准则，仍然是实际点到拟合平面（通常仍称它为拟合直线）的纵向距离最小拟合值尽可能逼近真值使残差平方和最小。 于是将问题转化为一个求极值的数学问题,二元(三变量)线性模型,多元线性回归模型一般形式,被解释变量,解释变量,随机误差,OLS估计,普通最小二乘估计,令,正规方程,参数估计,令,相关检验,回归标准误,二元回归模型的系数估计的标准误,多重判定系数,修正的多重判定系数,1、由于增加自变量将影响到因变量中被估计的回归方程所解释的变异性的数量，为避免高估这一影响，需要用自变量的数目去修正R2的值 2、用n表示观察值的数目，k表
