Ⅰ 計量經濟學中樣本回歸線經過哪個點
總體回歸函數也成為理論回歸函數,
模型為
e（y
|
x）=
a
+
b
x
其中參數ab存在但未知,是一個期望值,
樣本回歸函數也成為經驗回歸函數
模型為
y^
=
a^
+
b^
x
其中a^
、b^為根據樣本數據估計出來的值,y^也是通過估計所得的方程預測出來的值.
非實際模型,知識用來擬合實際模型.
Ⅱ 請教幾個計量經濟學的判斷題！
第一題應該是錯的，因為我們不可能得到一個問題的整個總體數據，我們只能得到其樣本值，估計樣本回歸方程。
第二個題應該是錯的，就算是總體回歸函數給出的也不是對應於每一個自變數的因變數的值，而是給出的估計值，或說理論值、期望值。
第三題是應該是錯誤的，單純的回歸模型里，就算相關系數很高，統計很顯著，也可能存在「偽回歸」現象，即因變數不一定是因變數的因。
Ⅲ 一元回歸模型的樣本回歸線和總體回歸線有什麼關系
總體回歸線是解釋變數取給定值被解釋變數的條件均值的軌跡
樣本回歸線是不同的抽樣波動而得到的不同回歸線
Ⅳ 解釋回歸模型,經驗回歸方程,理論回歸方程的含義
第一章：導論
1
、
什麼是統計學？統計方法可以分為哪兩大類
？
統計學是收集、分析、表述和解釋數據的科學。統計方法可分為描述統計方法和推斷統計方法。
2
、
統計數據可分為哪幾種類型？不同類型的數據各有什麼特點
？
按照所採用的計量尺度不同，分為分類數據、順序數據和數值型數據；按照統計數據的收集方法，分為觀測的數據和實驗的數據；按照被描述的對
象與時間的關系，分為截面數據和時間序列數據。
按計量尺度分時
：分數數據中各類別之間是平等的並列關系，各類別之間的順序是可以任意改變的；順序數據的類別之間是可以比較順序的；數值
型數據其結果表現為具體的數值。
按收集方法分時
：觀測數據是在沒有對事物進行人為控制的條件下等到的；實驗數據的在實驗中控制實驗對象而
收集到的數據。
按被描述的對象與時間關系分時
：截面數據所描述的是現象在某一時刻的變化情況；時間序列數據所描述的是現象隨時間而變化的
情況。
3
、
舉例說明總體、樣本、參數、統計量、變數這幾個概念
。
總體
是包含研究的全部個體的集合。比如要檢驗一批燈泡的使用壽命，這一批燈泡構成的集合就是總體。
樣本
是從總體中抽取的一部分元素的集合。
比如從一批燈泡中隨機抽取
100
個，這
100
個燈泡就構成了一個樣本。
參數
是用來描述總體特徵的概括性數字度量。比如要調查一個地區所有人口
的平均年齡，
「平均年齡」即為一個參數。
統計量
是用來描述樣本特徵的概括性數字度量。比如要抽樣調查一個地區所有人口的平均年齡，樣本中的
「平均年齡」即為一個統計量。
變數
是說明現象某種特徵的概念。比如商品的銷售額是不確定的，這銷售額就是變數。
第二章：數據的收集
1
、
調查方案包括哪幾個方面的內容？
調查目的
，是調查所要達到的具體目標。
調查對象和調查單位
，是根據調查目的確定的調查研究的總體或調查范圍。
調查項目和調查表
，要解決的
是調查的內容。
2
、數據的間接來源（二手數據）主要是公開出版或公開報道的數據；數據的直接來源一是調查或觀察，二是實驗。
3
、
統計調查方式
：抽樣調查、普查、統計報表等。
抽樣調查
是從調查對象的總體中隨機抽取一部分單位作為樣本進行調查，並根據樣本調查結果來推斷總體數量特徵的一種數據收集方法。
特點
：經
濟性，時效性強，適應面廣，准確性高。
普查
是為某一特定目的而專門組織一次性全面調查。我國進行的普查主要有人中普查、工業普查、農業普
查等。
統計報表
是按照國家有關法規的規定，自上而下地統一布置、自下而上地逐級提供基本統計數據的一種調查方式。
除此之外，還有重點調查和典型調查。
4
、
統計數據的誤差
通常是指統計數據與客觀現實之間的差距，誤差的主要類型有抽樣誤差和非抽樣誤差兩類。
抽樣誤差
主要是指在樣本數據進行推斷時所產生的隨機誤差（無法消除）
；
非抽樣誤差
是人為因素造成的（理論上可以消除）
5
、
統計數據的質量評價標准
：精度，即最低的抽樣誤差或隨機誤差；准確性，即最小的非抽樣誤差或偏差；關聯性，即滿足用戶決策、管理和研究
的需要；及時性，即在最短的時間里取得並公布數據；一致性，即保持時間序列的可比性；最低成本，即在滿足以上標準的前提下，以最經濟的方
式取得數據。
6
、
數據的收集方法
分為詢問調查與觀察實驗。
7
、
統計調查方案包括哪些內容？
調查目的
即調查所要達到的具體目標；
調查對象和調查單位
，調查對象是根據調查目的確定的調查研究的總體或調查范圍，調查單位是構成調查對
象中的每一個單位；
調查項目和調查表
，就是調查的具體內容；
其它問題
，即明確調查所採用的方式和方法、調查時間及調查組織和實施細則。
第三章：數據整理與展示
1
、對於通過調查取得的原始數據，應主要從
完整性
和
准確性
兩個方面去審核。
2
、對分類數據和順序數據主要是做分類整理，對數值型數據則主要是做分組整理。
3
、數據分組的步驟：確定組數、組距，最後製成頻數分布表
統計分組時「上組限不在內」
，相鄰兩組組限間斷，上限值採用小數點。
組中值＝（下限值
+
上限值）
/2
4
、
頻數
：落在各類別中的數據個數；頻數分布指把各個類別及落在其中的相應頻數全部列出，並用表格形式表現出來；
比例
：某一類別數據佔全部
數據的比值；百分比：將對比的基數作為
100
而計算的比值；
比率
：不同類別數值的比值；分類數據的圖示包括條形圖和餅圖。
5
、
直方圖與條形圖的差別
：條形圖是用條形的長度表示各類別頻數的多少，寬度則是固定的，直方圖是用面積表示各組頻數的多少，矩形的高度表
示每一組的頻數或頻率，寬度則表示各組的組距，因此其高度與寬度均有意義。其次，直方圖的各矩形通常是連續排列，而條形圖則是分開排列。
最後，條形圖主要用於展示分類數據，而直方圖則主要用於展示數值型數據。
第四章：數據分布特徵的測度
1
、
一組數據的分布特徵可以從哪幾個方面進行測度？
一是
分布的集中趨勢
反映各數據向其中心值靠攏或聚集的程度；二
是分布的離散程度
，反映各數據據遠離其中心值的趨勢；三
是分布的形狀
，反映
數據分布偏斜程度和峰度。
2
、
簡述眾數、中位數和均值的特點和應用場合及關系。
眾數
是一組數據分布的峰值，不受極端值的影響，缺點是具有不唯一性。眾數主要作為分類數據的集中趨勢測度值。
中位數
是一組數據中間位置上的代表值，不受數據極端值的影響。中位數以及其他分位數主要適合於作為順序數據的集中趨勢測度值。
均值
是就數值型數據計算的，具有優良的數學性質，缺點是易受數據極端值的影響。均值主要適合於作為數值型數據的集中趨勢測度值。
關系
：如果數據的分布是對稱的，眾數、中位數和均值必定相等，即
Mo=Me=xbar
；如果數據是左偏分布，說明數據存在極小值，三者之間的關系
表現為：
xbar
＜
Me
＜
Mo
；如果數據是右偏公布，說明數據存在極大值，必然拉動均值向極大值一方靠，則
Mo
＜
Me
＜
xbar
（圖）
3
、
為什麼要計算離散系數？
第一，極差、平均差、方差和標准差等都是反映數據分散程度的絕對值，其數值的大小取決於原變數值本身水平高低的影響。第二，它們與原變數
值的計量單位相同，採用不同計量單位計量的變數值，其離散程度的測度值也就不同。因此，為消除變數值水平高低和計量單位不同對離散程度的
測度值的影響，需要計算離散系數。
4
、均值是集中趨勢的最主要測度值，它主要適用於數值型數據，而不適用於分類數據和順序數據。
5
、四分位差主要用於測度順序數據的離散程度，數值型數據也可以計算四分位差，但不適合於分類數據。
6
、方差是各變數值與其均值離差平方的平均數。方差的平方根是標准差。
方差、標准差計算公式（分組數據、未分組數據兩種，自己寫）
樣本方差和標准差計算公式（同上）
7
、對於分類數據，主要用異眾比率來測度其離散程度；對於順序數據，主要用四分位差來測度其離散程度；對於數值型數據，主要用方差或標准差
來測度其離散程度。
8
、
經驗法則
：
68%
－
1
；
95%
－
2
；
99%
－
3
第五章：抽樣與參數估計
1
、常用的概率抽樣方法主要有：簡單隨機抽樣，分層抽樣，系統抽樣，整群抽樣
2
、置信水平（
P115
）
第七章：相關與回歸分析
1
、
解釋相關關系的含義，並說明其特點。
相關關系是變數與變數之間存在的不確定的數量關系。
特點
是：一個變數的取值不能由另一個變數唯一確定，當變數
x
取某個值時，變數
y
的取值
可能有幾個。
2
、
簡述相關系數的取值及其意義，並說明相關程度的幾種情況。
相關系數－
1
≤
r
≤
1
。若
0
≤
r
≤
1
，表明
x
與
y
之間存在正線性相關關系；若－
1
≤
r
＜
0
，表明
x
與
y
之間存在負線性相關關系；若
r
＝
1
，表明
x
與
y
之間為完全正線性相關關系；若
r
＝－
1
，表明
x
與
y
之間為完全負線性相關關系。
｜
r
｜≥
0.8
時，可視為高度相關；
0.5
≤｜
r
｜＜
0.8
時，可視為中度相關；
0.3
≤｜
r
｜＜
0.5
時，視為低度相關；當｜
r
｜＜
0.3
時，說明兩個變數之間
的相關程度極弱。
3
、
解釋回歸模型、回歸方程、估計的回歸方程的含義
回歸模型
是描述因變數
y
如何依賴於自變數
x
和誤差項的方程。
回歸方程
是描述因變數
y
的期望值如何依賴於自變數
x
的方程。
估計的回歸方程
是
利用最小二乘法，根據樣本數據求出的回歸方程的估計。
4
、
簡述參數最小二乘估計的基本原理。
x
y
1
0
ˆ
ˆ
ˆ
這一公式的
x
和
y
的
n
對觀察值，用於描述其關系的直線有多條，用距離觀測點最近的一條直線，用它來表示
x
與
y
之間的關系與實際
數
據
的
誤
差
比
其
它
任
何
直
線
都
小
。
根
據
這
一
思
想
確
定
直
線
中
未
知
常
數
0
ˆ
和
1
ˆ
的
方
法
稱
為
最
小
二
乘
法
，
即
：
最小
n
i
i
i
n
i
i
x
y
y
y
1
2
1
0
1
2
)
ˆ
ˆ
(
)
ˆ
(
5
、
簡述判定系數的含義和作用
回歸平方和占總平方和的比例，稱為判定系數。它測度了回歸直線對觀測數據的擬合程度，它反映了在因變數
y
的總變數差中由於
x
與
y
之間的線
性關系所解釋的比例。
第八章：時間序列分析和預測
1
、
利用增長率分析時間序列時應注意哪些問題？
首先，當時間序列中的觀察值出現
0
或負數時，不宜計算增長率；其次，在有些情況下，不能單純就增長率論增長率，要注意增長率與絕對水平的
結合分析。
第九章：指數
1
、
什麼是指數？它有哪些性質？
反映復雜現象在不同場合下綜合變動的一種特殊相對數，稱為指數。
性質
：相對性；綜合性；平均性；動態和靜態兼有的特性。
2
、
指數有哪些類型？
根據對比場合不同，分為動態指數和靜態指數；根據指數研究對象的范圍不同，分為個體指數和總指數。
；根據編制方法的不同，總指數分為綜合指
數和平均指數；根據指數反映的性質不同，分為質量指數、數量指數；根據比較時所採用的基期不同，分為定基指數和環比指數；根據計算採用權
數與否，分為簡單指數和加權指數。
Ⅳ 在計量經濟學中，樣本回歸和總體回歸的區別與聯系
總體回歸函數也成為理論回歸函數,
模型為 E（y | x）= a + b x
其中參數ab存在但未知,是一個期望值,
樣本回歸函數也成為經驗回歸函數
模型為 y^ = a^ + b^ x
其中a^ 、b^為根據樣本數據估計出來的值,y^也是通過估計所得的方程預測出來的值.
非實際模型,知識用來擬合實際模型.
Ⅵ 樣本回歸模型與總體回歸模型有何區別
區別在於總體回歸模型比樣本回歸模型更能精確地反映事物的本質特徵,樣本回歸的誤差大。 總體回歸模型和樣本回歸模型都是對隨機社會現象的描述，但是總體回歸模型是基於研究對象總體數據而進行的回歸描述，他對經濟現象的解釋和說明比較准確