精选优质文档-倾情为你奉上第四章 方差分量线性回归模型本章考虑的线性模型不仅有固定效应、随机误差，而且有随机效应。我们先从随机效应角度理解回归概念，导出方差分量模型，然后研究模型三种主要解法。最后本章介绍关于方差分量模型的两个前沿研究成果，是作者近期在应用数学学报与国际数学杂志Communications in Statistics上发表的。第一节 随机效应与方差分量模型 一、随机效应回归模型前面所介绍的回归模型不仅都是线性的，而且自变量看作是固定效应。我们从资料对出发建立回归模型，过去一直是把Y看作随机的，X1，Xp看作非随机的。但是实际上，自变量也经常是随机的，而并不是我们可以事先设计好的设计矩阵。我们把自变量也是随机变量的回归模型称为随机效应回归模型。究竟一个回归模型的自变量是随机的还是非随机的，要视具体情况而定。比如一般情况下消费函数可写为 （4.1.1）这里X是居民收入，T是税收，C0是生存基本消费，b是待估系数。加上随机扰动项，就是一元线性回归模型（4.1.2）
