①总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值。答案是错，为什么？

Question

②线性回归模型 的0均值假设可以表示为 1/n∑μ=0
③样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解
释变量的解释能力。
答案都是错，麻烦大神解释！

Answer 1

1、错，因为给出的是因变量的期望值或者估计值。

2、错，因为那个平均值是对一个样本的平均，而零均值条件是对所有可能样本组合取值的平均。

3、错，系数检验可检验解释变量对被解释变量的解释能力。

总体回归函数就是回归方程中的y、x和扰动项都看成是随机变量，而系数是实际存在而不知道的数。整个回归函数反映了一种总体上的因果关系，这种因果关系来自于经济学理论，和计量经济学无关，可看成是客观规律或者原假设。

扩展资料：

线性函数形式最为简单．其中参数的估计与检验也相对容易，而且很多非线性函数可转换为线性形式，因此为了研究方便，总体回归函数常设定成线性形式。

总体回归函数表明被解释变量Y的平均状态(总体条件期望)随解释变量X变化的规律。至于具体的函数形式，是由所考察总体固有的特征来决定的。

由于实践中总体往往无法全部考察到，因此总体回归函数形式的选择就是一个经验方面的问题，这时经济学等相关学科的理论就显得很重要。

参考资料来源：百度百科-总体回归函数

Answer 2

因为总体回归函数给出的是因变量的期望值或者估计值。

总体回归函数表明被解释变量Y的平均状态(总体条件期望)随解释变量X变化的规律。至于具体的函数形式，是由所考察总体固有的特征来决定的。

其分类：

线性函数形式最为简单，其中参数的估计与检验也相对容易，而且多数非线性函数可转换为线性形式，因此，为了研究的方便，计量经济学中总体回归函数常设定成线性形式。

需注意的是，经典计量经济方法中所涉及的线性函数，指回归系数是线性的，即回归系数只以它的一次方出现，对解释变量则可以不是线性的。

(1)在总体同归函数中，当f(x)为线性函数时，称为线性回归(Linear regression)；

(2)当f(x)为非线性函数时，称为非线性回归(Nonlinear regression)；

(3)当f(x)中的自变量只有一个时，称为一元回归；

(4)当f(x)中的自变量多于一个时，称为多元回归。

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Answer 3

错，因为给出的是因变量的期望值或者估计值

错，因为那个平均值是对一个样本的平均，而零均值条件是对所有可能样本组合取值的平均

错，系数检验可检验解释变量对被解释变量的解释能力

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