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简述样本回归函数与总体回归函数的区别
如题所述
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推荐答案 2011-04-21
总体回归线是未知的,只有一条。样本回归线是根据样本数据拟合的,每抽取一组样本,便可以拟合一条样本回归线。
总体回归函数中的β1和β2是未知的参数,表现为常数。而样本回归函数中的 是随机变量,其具体数值随所抽取的样本观测值不同而变动。
总体回归函数中的ut是Yt与未知的总体回归线之间的纵向距离,它是不可直接观测的。而样本回归函数中的et是Yt与样本回归线之间的纵向距离,当根据样本观测值拟合出样本回归线之后,可以计算出et的具体数值。
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第1个回答 推荐于2016-12-02
总体回归函数也成为理论回归函数,
模型为 E(y | x)= a + b x
其中参数ab存在但未知,是一个期望值,
样本回归函数也成为经验回归函数
模型为 y^ = a^ + b^ x
其中a^ 、b^为根据样本数据估计出来的值,y^也是通过估计所得的方程预测出来的值。
非实际模型,知识用来拟合实际模型。
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?
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在计量经济学中,
样本回归和总体回归的区别
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