最小二乘估计(13个结果)

最佳答案：斜率a=(N∑xy-∑x∑y)/(N∑x^2-(∑x)^2)顺序应该是先求斜率再推出截距他们之间的关系是y平均=a*（x平均）+

最佳答案：方法是正确的但是时间与温度是没有因果关系的没有做回归的必要.

最佳答案：Q(a,b)是指所求的回归直线在x1,...xn各点的值与真实值y1,...yn的误差的平方和,即：Q(a,b)=∑(axi+b-yi)^2

最佳答案：β=(X'X)^(-1)X'Y ,X'是X的转置.β的最小二乘估计是无偏估计.协方差矩阵为Var(β)*(X'X)^(-1)以上β都是估计向量

最佳答案：为什么在对参数进行最小二乘估计之前,要对模型提出古典假定?答：在古典假定条件下,OLS估计得到的参数估计量是该参数的最佳线性无偏估计,具有无偏性、有效性、线性.

最佳答案：icameisaw:计量的原理很简单.有人比喻经济学家是在看反光镜开车,说透了计量的本质.许多计量出来的结果很好,可信度很高,是百分之九十几,误差也很小,按说这

最佳答案：⑴ 在所有解释变量与随机误差项都不相关的条件下,如果采用普通最小二乘法估计,关于参数估计量的正规方程组为：⑵ 如果采用分部回归方法分别估计每个参数,例如估计 ,

最佳答案：1、为了使所有实际观测值和预测值离差的平方和达到最小,满足这样的条件的a,b认为是最好的,这是最小二乘估计法的思路和出发点2、因为回归直线始终过点（X的观测数据

最佳答案：已知y与x有线性关系：y = ax + b (1)但 a,b 未知!就可以根据x,y的 1组观测数据x1,x2,.,xny1,y2,.,yn用最小二乘法确定系数

最佳答案：一元线性回归模型中参数估计的方法有最小二乘法、最小一乘法、全最小一乘法等多种.最小二乘法是最常用的的方法.

最佳答案：E(ξ+η)=E(ξ)+E(η)．E(X+Y)=E(X)+E(Y)=0.X+Y的数学期望为0D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X,Y)ρXY=COV(

最佳答案：斜率缩小10倍,截距没影响

最佳答案：答案C只要样本数据确定,那么所求的参数就是唯一的．