ECONOMETRICS CHAPTER2

♣回归函数/条件期望函数 Regression Function

前面已说过,回归分析是研究一个因变量对解释变量的依赖关系,将这种关系表示为函数形式就是回归函数,说明因变量的均值是如何随着解释变量的变化而变化的。这里为什么提到了均值/期望?举例来说,要研究家庭收入和家庭支出的关系,同一收入的家庭可能有不同的支出,我们关注的是同一收入家庭的支出均值/期望。这里提到的条件是什么意思?意思是解释变量是固定的。

♣总体回归函数PRF与样本回归函数SRF

明白了回归函数,那么PRF和SRF的区别只在于总体还是样本。样本回归函数是总体回归函数的估计量,我们所观测的只是总体的样本,从样本对总体做出推断。

♣真实值与估计值

上面提到了样本回归函数是总体回归函数的估计量,隐含的意思是样本的选取是有讲究的。其实对回归函数本身而言,通过函数计算出来的就是估计值而非真实值,如何在给定的合适样本内,给出尽量符合样本真实值的样本回归函数正是非常重要的内容。

♣随机误差项与残差

在PRF中,给定Xi算出的期望Yi(估计值)与真实值的误差ui,而残差是SRF里的。其实我感觉没有必要非要区分这两个概念,只要知道代表真实值和估计值的差异就可以了,因为残差和随机误差项很难说有什么对应关系,样本和总体的差异是在样本选取时造成的,一旦选好了样本,只要关注样本的残差就好了。个人意见。

上一篇:lintcode 中等题:Evaluate Reverse Polish notation逆波兰表达式求值


下一篇:SAP成都研究院安德鲁:自己动手开发一个Chrome Extension