1、1-4章复习及练习,第一章,计量经济学研究步骤？,第二章 一元线性回归模型,1.相关分析与回归分析； 2.总体回归函数含义；样本回归函数；,3、最小二乘法(含义，基本思想) 估计量表达式,要求会计算参数估计值、Y的估计值、残差、随机扰动项方差（见32页）,4、回归线性质 5、最小二乘估计式性质 （线性性、无偏性、最小方差性。各自的含义） 6、基本假定,多元随机扰动项的方差如何估计？,=,统计检验 知识点,1、拟合优度（可决系数）的含义、公式总离差平方和的分解; TSS=RSS+ESS 自由度分别是？ n-1 n-k k-1 2.相关系数 r与可决系数的关系R2 =（r2）,2、t检验计算过程,
2、提出假设 H0: b2 = 0 H1: b2 0 计算检验的统计量,确定显著性水平，并进行决策 tt，拒绝H0； tt，接受H0,2. 调整的可决系数含义,公式（会计算）,第三章 多元线性回归模型,1.多元线性回归模型的基本假定（与古典线性回归模型相区别）,3.一般了解调整的可决系数与可决系数的关系4.偏回归系数的显著假设检验、总体方程的显著性检验 （会计算）F和可决系数的关系（会计算）,熟练掌握下表中各个值的计算,1、计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤（） A确定科学的理论依据、模型设定、模型修定、模型应用 B模型设定、估计参数、模型检验、模型应用 C搜集数据、模型设定、估计参数、预测
3、检验 D模型设定、模型修定、结构分析、模型应用 2、计量经济学模型分为单方程模型和（ ） A. 随机方程模型 B. 非随机方程模型 C. 行为方程模型 D. 联立方程模型,3.设OLS法得到的样本回归直线为， 则点 （ ） A.一定不在回归直线上 B.一定在回归直线上 C.不一定在回归直线上 D.在回归直线上方,4.最小二乘准则是指（ ） A. 使,达到最小值,C. 使,D. 使,达到最小值,B. 使,达到最小值,达到最小值,5、价格(X，元)与供给量(Y，吨)之间的回归方程为： i=350+2Xi 说明( )A. 价格每上涨一元，供给量增加300吨 B. 价格每上涨一元，供给量增加2吨 C.
4、 价格每上涨一元，供给量平均增加2吨 D. 价格每上涨一元，供给量平均增加300吨,6、下图中“”所指的距离是（）,A. 随机误差项 B. 残差 C.,的离差 D.,的离差,7、多元线性回归分析中的 TSS反映了（ ） A、因变量观测值总变差的大小 B、因变量回归估计值总变差的大小 C、因变量观测值与估计值之间的总变差 D、自变量观测值总变差的大小,8.调整后的判定系数与判定系数之间的关系叙述不正确的有（ ） A. 均非负 B.判断多元回归模型拟合优度时，使用 C.模型中包含的解释变量个数越多， R2与 就相差越大 D.只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1，则,9、若k为回归模型中的参数
5、个数，n为样本容量。则对多元线性回归方程的显著性检验，所用的F统计量可表示为（ ） A. B.C. D.,10、参数的估计量具备最小方差性是指（） A. =0 B. 为最小 C. D. 为最小12、已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为 ，样本容量为n=44，则随机误差项的方差估计量为( )。 A.33.33 B.20 C.38.09 D.36.36,13、反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是( )。 A.总体平方和 B.回归平方和 C.残差平方和 14、回归模型 中，总体方差未知，检验 时，所用的检验统计量 服从（）。 A. B. C. D.,15、根据可决系数R2与F
6、统计量的关系可知，当R2=0时有（ ）。 A.F=1 B.F=1 C.F+ D.F=0 16、对于普通最小二乘法求得的样本回归直线，下列特性错误的是( )。 A. 样本回归直线通过点( 、 ) B. ei0 C. i=Yi D. ei与解释变量Xi不相关,17、用一组有30个观测值的样本估计模型Yi=1+2X2i+3X3i+i，并在0.05的显著性水平下对总体显著性作F检验，则检验拒绝零假设的条件是统计量F大于( )A. F0.05(3,30) B.F0.025(3,30) C. F0.05(2,27) D. F0.025(2,27),下表给出二元线性回归模型的回归结果：平方和数值 自由度 回
7、归平方和ESS 65965 （ ） 残差平方和RSS （ ） （ ） 总体平方和 TSS 66042 14,1、样本容量是多少？ 2、求RSS？ 3、ESS 和RSS的自由度分别是多少？ 求可决系数和调整的可决系数 检验假设：X2、X3对Y无影响，你用什么假设检验？在0.05的显著性水平下，请检验。 （已知：F0.05(1,13)=4.67 F0.05(2,12)=3.89 F0.05(3,11)=3.59）,设某商品的需求量Y （百件），消费者平均收入X1，（百元），该商品价格X2（元）。经Eviews软件对观察的10个月份的数据用最小二乘法估计，结果如下：（被解释变量为Y）,VARIABL
8、E COEFFICIENT STD.ERROR T-STAT PC 99.469 13.473 7.383 0X1 2.502 0.754 （ ） X2 - 6.581 1.376 （ ） R-squared 0.949 Mean of dependent var 80.000 Adjusted R- squared （ ） S.D. of dependent var 19.579 S.E of regression 4.997 Sum of squared resid 174.792 Durbin-Watson stat F statistics （ ）,完成以下问题：（至少保留三位小数）
9、1写出需求量对消费者平均收入、商品价格的线性回归估计方程。 2解释偏回归系数的经济含义。 3对该模型做经济意义检验。 4估计调整的可决系数。 5在95%的置信度下对方程整体显著性进行检验。 6在95%的置信度下检验偏回归系数(斜率)的显著性。,偏回归系数统计意义:当X2保持不变，增加1个单位X1，Y平均增加2.50单位；当X1保持不变，增加1个单位X2，Y平均减少6.58单位。经济意义：当商品价格保持不变，消费者平均收入增加100元，商品需求平均增加250件；当消费者平均收入不变，商品价格升高1元，商品平均减少658件。,提示： t1= 2.502/0.754 =3.318t2= - 6.581/1.376 =4.783,
