gauss-markov定理为什么要求解释变量与随机误差项不相关

随机变量randomvariable表示随机现象（在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象称为随机现象）各种结果的变量（一切可能的样本点）。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等，都是随机变量的实例。

欢迎追问现行归比于两变量xy假设用解释变量x程式表示y确定x才能应y预测值x随机变量

解释变量与随机误差项相关，是产生多重共线性的主要原因。这个说法不对。多重共线性主要有3个方面：（1）经济变量相关的共同趋势（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。扩展资料多重共线性使参数估计值的方差增大，如果方差膨胀因子值越大，说明共线性越强。相反 因为，容许度是方差膨胀因子的倒数，所以，容许度越小，共线性越强。可以这样记忆：容许度代表容许，也就是许可，如果，值越小，代表在数值上越不容许，就是越小，越不要。而共线性是一个负面指标，在分析中都是不希望它出现，将共线性和容许度联系在一起，容许度越小，越不要，实际情况越不好，共线性这个“坏蛋”越强。进一步，方差膨胀因子因为是容许度倒数，所以反过来。需要注意：即使出现较高程度的多重共线性，OLS估计量仍具有线性性等良好的统计性质。但是OLS法在统计推断上无法给出真正有用的信息。

经典假设中,解释变量是非随机变量,被解释变量是随机变量 例如：双变量模型中y=a+bx+u,x是非随机的,u是随机的,故y是随机的且与u有相同的正态分布形式.

（1）随机变??量的不应该是很难理解的，随机过程是一个随机变量的有序排列（通常按时间顺序排列）系列，这一系列的随机变量满足一定的法律（2）似乎并不随机变量维或二维的说法（3）对于平稳随机过程，任何一个时间分界点的平均，和整群随机过程的均值相等。非平稳过程不一定。的图案随机过程（类型随机过程包括几个类别，如在正常过程中，独立增量过程）可以得到的平均的函数，可以看出，从在不同的时间的随机过程的平均值的平均函数是一个函数的时间。

某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法。在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与误差项相关的随机解释变量的变量，称为工具变量。作为工具变量，必须满足下述四个条件：1、与所替的随机解释变量高度相关；2、与随机误差项不相关；3、与模型中其他解释变量不相关；4、同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。扩展资料：工具变量的相关性和工具变量的外生性，其中相关性是指工具变量与回归因子相关，外生性是指工具变量与残差项u无关。为了在具体操作能够实现，常常分两步来做：1、第一步将X分解两部分：一个是可能与回归误差项相关的有问题的部分，另一个是与回归误差项无关的没有问题的部分；2、第二步就是使用这个没有问题的部分来估计参数。工具变量可以起到随机抽样的结果，同时，除第一阶段的影响外，工具变量不会通过其他影响被解释变量。参考资料来源：百度百科-工具变量法

都是随机变量。样本数据为其观察值。

经典回归分析中假定解释变量为确定变量，这样是为了让参数检验时能方便地到处一些参数的分布。比如，在得到被解释变量的分布时，y=a+bx+u，因为前面的a+bx是缺点变量，则y与u有相同的分布。 在实证中，经济数据不像其它科学实验那样可以设定控制...

X~P(λ)，即随机变量X服从泊松分布，也就是P(X=i)=λ^(i)e^(-λ)/i!，i=0,1,2...P(X=2)=P(X=3)将上述公式中的i分别换成2,3即可温馨提醒：你一定要对一些分布的字母表示熟悉，考试时如果不告诉你什么分布，你就完了。比如，X~U[a,b]是均匀分布，P泊松分布，N正态分布，B二项分布，

经典假设中，解释变量是非随机变量，被解释变量是随机变量例如：双变量模型中y=a+bx+u，x是非随机的，u是随机的，故y是随机的且与u有相同的正态分布形式。

是的，回归分析中因变量y是随机变量,但是众x都是一般变量.相关分析是要考虑两组变量之间的关系,比如工厂原料的质量x1到xp和产品的质量y1到yq,这些x和y都是随机变量.

import java.io.*;import java.net.*;public class URLTest{public static void main(String[] args){try{

二维随机变量（X，Y）独立的定义式为：F（x，y）=F（x）*F（y ）等价的命题如下：二维离散型随机变量X，Y独立的充分必要条件为 ：对（X，Y）任意可能的取值（xi，yj）均有P（X=xi，Y=yj）=P（X=xi）*P（Y=yj）2. 二维连续型随机变量X，Y独立的充分必要条件为 ：f(x，y)=f（x）*f（y ）这里，f（x，y）为（X，Y）的联合概率密度函数，f（x）为一维随机变量X的概率密度函数，f（y ）为一维随机变量Y的概率密度函数。参考资料百度知道：https://zhidao.baidu.com/question/565021512959105724.html

就是这个量的取值不是随机的，就是随机变量的反义词嘛。例子：线性回归分析中的解释变量就是假设为非随机变量因为是线性回归了，比如对于两个变量的，x，y，假设了用解释变量x的方程式表示y，此时只有确定x，才能有对应的y预测值因此x此时不是随机变量

对于离散型随机变量，它的取值只能是一些分立的值，而分布函数F(x)定义为随机变量X小于等于x的概率，即F(x)=P{X<=x}。假定离散型随机变量相邻的两个可能取值（也就是相差最小的两个取值）为X1，X2(X1<X2)，那么当x的取值在区间[X1,X2)时，无论x的值为多少，由于随机变量不可能取到X1和X2之间的值，所以X小于等于x的概率与X小于等于X1的概率是相等的，亦即函数F(x)在区间[X1,X2)上为一个常数。同理，X2，X3为相邻的两个可能取值(X2<X3)，那么函数F(x)在区间[X2,X3)上也为常数。反映到图像上来，就是阶梯型曲线。

不一样。随机扰动项是被解释变量实际值与条件均值的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定）。所以是不一样的。

就是这个量的取值不是随机的，就是随机变量的反义词嘛。例子：线性回归分析中的解释变量就是假设为非随机变量因为是线性回归了，比如对于两个变量的，x，y，假设了用解释变量x的方程式表示y，此时只有确定x，才能有对应的y预测值因此x此时不是随机变量

回归分析：自变量给定 因变量随机相关分析中两个变量都是随机

因为是现行回归了，比如对于两个变量的，x，y，假设了用解释变量x的方程式表示y，此时只有确定x，才能有对应的y预测值因此x此时不是随机变量，

因为在计量经济模型中不可能穷尽或找出所有的变量对被解释变量的影响，因此加入扰动项表示其它未知变量对被解释变量的影响，扰动项也可以用来估量误差的大小。

统计学发展史说明，先有社会统计学后有数理统计学，先有变量后有随机变量；社会统计学以变量为基楚，数理统计学以随机变量为基础。且变量与随机变量是在一定条件下可以相互转化的数学概念。我们知道变量与随机变量是既有联系又有区别的。当变量取值的概率不是1时，变量就变成了随机变量；当随机变量取值的概率为1 时，随机变量就变成了变量。解读：通俗的讲就是先有谁后有谁，在统计学中先有变量后有随机变量，它俩个是既有联系又有区别，切在一定的条件下可以相互转化的数学概念。通俗的讲：就是确定它们两个有血缘关系，也就是说先有老子后有儿子。现在是儿子不认老子，还要当老子，称自己为科学统计；统计学就是数理统计学。这不是乱了套了吗，连老子都不认了，连辈分都不讲，这天下那有儿子当老子的道理，简直是岂有此理，这孩子真是三天不打上房揭瓦；非得把他关起来，三天不让他出门在家狂写作业吧。 社会统计学与数理统计学的统一理论，确立了社会统计学流派变量在统计学的主导地位；使以，美国为代表的发达国家数理统计学流派随机变量，走下了神坛及领导地位成为支流。近70年，由于数理统计学的飞速发展，大有“吃掉”社会统计学的势头，尤其是 以美国为代表的发达国家几乎认为统计学就是数理统计学，称为科学统计。实际上，这是一个极大的误区。就是一个大呼悠，是一种统计学的错误学说。

欢迎追问现行归比于两变量xy假设用解释变量x程式表示y确定x才能应y预测值x随机变量

某一个变量与模型中内生解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数的一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法(IV Method)。作为工具变量，必须满足下述四个条件：　　（1）与所替的内生解释变量高度相关；　　（2）与随机误差项不相关；　　（3）与模型中其他解释变量不相关；　　（4）同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。 举个例子：比如，令GDP增长率为被解释变量，需要研究GDP增长率与出口开放程度的关系，可以引入工具变量“各省区到海岸线的距离”来替代“出口开放程度”。认为：1.各省区到海岸线的距离与各省区的出口密切相关；2.各省区到海岸线的距离与随机误差项无关。 希望对你有帮助

解释变量与随机误差项相关，是产生多重共线性的主要原因。这个说法不对。多重共线性主要有3个方面：（1）经济变量相关的共同趋势（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。扩展资料多重共线性使参数估计值的方差增大，如果方差膨胀因子值越大，说明共线性越强。相反 因为，容许度是方差膨胀因子的倒数，所以，容许度越小，共线性越强。可以这样记忆：容许度代表容许，也就是许可，如果，值越小，代表在数值上越不容许，就是越小，越不要。而共线性是一个负面指标，在分析中都是不希望它出现，将共线性和容许度联系在一起，容许度越小，越不要，实际情况越不好，共线性这个“坏蛋”越强。进一步，方差膨胀因子因为是容许度倒数，所以反过来。需要注意：即使出现较高程度的多重共线性，OLS估计量仍具有线性性等良好的统计性质。但是OLS法在统计推断上无法给出真正有用的信息。

随机变量（random variable）表示随机现象（在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象称为随机现象）各种结果的变量（一切可能的样本点）。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等，都是随机变量的实例。 一个随机试验的可能结果（称为基本事件）的全体组成一个基本空间Ω 。 随机变量X是定义在基本空间Ω上的取值为实数的函数，即基本空间Ω中每一个点，也就是每个基本事件都有实轴上的点与之对应。例如，随机投掷一枚硬币 ，可能的结果有正面朝上 ，反面朝上两种 ，若定义X为投掷一枚硬币时正面朝上的次数 ， 则X为一随机变量，当正面朝上时，X取值1；当反面朝上时，X取值0。又如，掷一颗骰子 ，它的所有可能结果是出现1点、2点、3点、4点、5点和6点 ，若定义X为掷一颗骰子时出现的点数，则X为一随机变量，出现1，2，3，4，5，6点时X分别取值1，2，3，4，5，6。 要全面了解一个随机变量，不但要知道它取哪些值，而且要知道它取这些值的规律，即要掌握它的概率分布。概率分布可以由分布函数刻画。若知道一个随机变量的分布函数，则它取任何值和它落入某个数值区间内的概率都可以求出。 有些随机现象需要同时用多个随机变量来描述。例如 ，子弹着点的位置需要两个坐标才能确定，它是一个二维随机变量。类似地，需要n个随机变量来描述的随机现象中，这n个随机变量组成n维随机向量 。描述随机向量的取值规律 ，用联合分布函数。随机向量中每个随机变量的分布函数，称为边缘分布函数。若联合分布函数等于边缘分布函数的乘积 ，则称这些单个随机变量之间是相互独立的。独立性是概率论所独有的一个重要概念。

在回归分析中,两个变量先确定一个为解释变量，另一个就是预报变量，不是给定的。

随机扰动项的方差不是随机变量。随机误差项（randomerrorterm）亦称“随机扰动项”，简称“随机误差”、“随机项”、“误差项”、“扰动项”。不包含在模型中的解释变量和其他一些随机因素对被解释变量的总影响项。随机误差项包括：1）模型中省略的对被解释变量不重要的影响因素（解释变量）。2）解释变量和被解释变量的观测误差。3）经济系统中无法控制、不易度量的随机因素。模型数学形式的误差，如用线性模型近似非线性经济关系，不属于随机误差。将随机误差项引入模型，是经济计量学与数理经济学的根本区别。

随机变量的解释 概率论的基本 概念 。描述随机现象某一 侧面 的数量。如同一台机器生产一种规格的螺钉，其直径大小就是一个随机变量。随机变量分为离散型和连续型两类。 词语分解 随机的解释 依照情势 必须 具有 一定 的随机应变的 能力 ,才能完成 任务 ∶ 自由 组合随机抽样详细解释依照情势；顺应 时机 。《陈书·徐世谱传》：“ 世谱 性机巧，谙解旧法，所造器械，竝随机损益，妙思出人。” 宋 陈亮 《 变量的解释 可假定为一组特定值中之任一值的量 代表数学公式中一个可变量的符号 函数 的值 取决于 变量的值 数值可变的量详细解释 数值可以变化的量。如一天内的气温就是变量。

变异系数又称“标准差率”，是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。 标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C.V。变异系数可以消除单位和（或）平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。

这个建议去看书。有一定的概率的基础应该还是好理解的。

在经典模型中，被解释变量是随机变量，解释变量是非随机的，两者之间是线性关系，y=a+bx+u，其中干扰项设定为正态分布，被解释变量与随机干扰项是线性关系，利用正态分布的线性变换也是正态分布可以得出，被解释变量也是正态变量，y~N(,a+bx,σΛ2)，得到了其方差为σΛ2

有些随机变量，它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，称为离散型随机变量 若随机变量X的分布函数F(x)，存在非负函数f(x)，使f(x)积分为F(x)(下限为负无穷)

随机变量百度百科解释为随机现象（在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象称为随机现象）各种结果的实值函数（一切可能的样本点）。在高等数学书里面分为离散型和连续性两种。有些书会提到混合型随机变量。我目前认识到的就这三种。离散型直接列取值取值概率比两点布P(X=1)=0.6P(X=0)=0.4连续型取特定值概率0取值区间面意义所用布函数概率密度函数描述布函数F(x)表示随机变量X≤x概率F(x)=P(X≤x)概率密度函数F(x)导数记f(x)满足P(a≤X≤b)=∫(ab)f(x)dx但是在一些题目当中或者老师的讲课或者某些书中会提到混合型随机变量，而且这个是在多维随机变量中才会有，以二维为例，取个例子可能更清楚

题库内容：随机变量的解释 概率论的基本 概念 。描述随机现象某一 侧面 的数量。如同一台机器生产一种规格的螺钉，其直径大小就是一个随机变量。随机变量分为离散型和连续型两类。 词语分解 随机的解释 依照情势 必须 具有 一定 的随机应变的 能力 ,才能完成 任务 ∶ 自由 组合随机抽样详细解释依照情势；顺应 时机 。《陈书·徐世谱传》：“ 世谱 性机巧，谙解旧法，所造器械，竝随机损益，妙思出人。” 宋 陈亮 《 变量的解释 可假定为一组特定值中之任一值的量 代表数学公式中一个可变量的符号 函数 的值 取决于 变量的值 数值可变的量详细解释 数值可以变化的量。如一天内的气温就是变量。

2）以1978—2003年的时间序列研究中国城镇居民消费函数时发现，1991年前后城镇居民消费性支出Y对可支配收入X的回归关系明显不同。如果不加处理的在整个时间序列区间应用普通最小二乘法，会带来结果的偏差。可以考虑以下哪一种方法克服此问题：（）。A、虚拟变量方法B、分时段建立模型C、增加样本容量D、采用滞后变量的模型3）计量经济学的核心思路是（b）A.回归分析B.建立经济模型C.最小二乘估计D.统计推断4）关于包含虚拟变量的模型，下列哪个描述不准确（c）A．模型的解释变量可以仅由虚拟变量构成。B．模型的解释变量必须包含定量变量。C．模型的解释变量可以包含定性变量与定量变量。D．在季度分析模型中不能将四个季度同时作为虚拟变量纳入模型中。7）回归分析中定义的(b)A.解释变量和被解释变量都是随机变量B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量C.解释变量和被解释变量都为非随机变量D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量8）对于滞后模型，解释变量的滞后长度每增加一期，可利用的样本数据就会(b)A.增加1个B.减少1个C.增加2个D.减少2个9）若回归模型中的随机误差项存在较强的一阶正自相关，则估计模型参数应采用(d)A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.一阶差分法11）违背了下列哪条性质后最小二乘估计量仍然是BLUE估计量（）A．线性性B.一致性C.有效性D.无偏性12）如果误把非线性关系作为线性关系直接用普通最小二乘法回归会导致（）A．误差项均值非零B.误差序列相关C．异方差D.多重共线性13）常见判别模型好坏的参考标准包括（）（多选）A．节省性B.数据优质性C.可识别性D.理论一致性14）随机扰动项产生的原因是（abcd）（多选）（A）客观现象的随机性（人的行为、社会环境与自然影响的随机性）（B）模型省略变量（被省略的具有随机性的变量归入随机扰动项）（C）数学模型函数的形式的简化（D）数学模型函数的形式的误定（E）经济数据的来源问题补充：判断改错1、标准线性回归模型的参数表示了解释变量引起被解释变量的相对变化，而对数模型回归参数则表示解释变量引起被解释变量的绝对变化。（f）2、如果存在异方差，普通最小二乘估计量是无偏的和无效的。（f）3、当R2=1，F=0；当R2=0，F=∞。（）4、回归分析的结果要通过统计意义检验和计量经济意义检验后方可应用。（t）5、在多元回归分析中，方程Y=β0+β1X1+β2X2+ε中的偏回归系数β2表示X2变化一个单位引起Y的平均变化。（t）抱歉有些题不会做

随机过程即在随机变量的基础上引入时间的概念，也可以简单理解为随机变量关于时间的函数。比如骰子的例子，假定在N个时间点上（N为离散时间点，N可以趋近无穷）抛骰子，每一个时间点上都有一个随机的点数，则骰子点数关于时间N的函数即可理解为一个随机过程。重复相同的实验，每一个时间点上每次获得的点数都是不同的，都可以看作一个随机变量。注：此处是用离散随机过程解释的，连续随机过程与此类似。

“社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义 2011-10-23 23:05 王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。 我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。 下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学的混战局面，使它们回到正确的轨道上来。 由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的·范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。

高斯马尔科夫定理 高斯-马尔科夫定理：在给定经典线性回归模型的假定下，最小二乘估计量，在无偏线性估计一类中，有最小方差，就是说，它们是BLUE(best linear unbiased estimator) 在统计学中，高斯－

如果是分散分布当然每个值都是一一对应的即变量的每个可能取值对应其相应的概率而连续分布的话就只能一个区间对应一个概率单独点的话，其概率为零

某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法。

概率函数，即用函数的形式来表达概率。 pi = P(x = i)(i = 1,2,3,4,5,6) 在此函数中，自变量（x）是随机变量的取值，因变量（pi）是取值的概率。 它代表了每个取值的概率，比如 P(x = 1) = 1/6，这代表用概率函数的形式来表示，当随机变量取值为1的概率为1/6，一次只能代表一个随机变量的取值。 即上面是取值，下面是取值所对应的概率。 For example: 一颗6面的骰子，有1,2,3,4,5,6这6个取值，每个取值取到的概率都为1/6. 那以下的列表是不是这个骰子取值的“概率分布”？ 其实不是，对于一颗骰子来说，它列出的不是全部的值，把6漏掉了！ 以上公式中F（x）即代表概率分布函数，又叫累积概率函数。 连续型随机变量也有它的“概率函数”和“概率分布函数”，但是连续型随机变量的“概率函数”换了一个名字，叫做“概率密度函数”！ 其解释如下： 如果不好理解的话，看看下面的公式： （上述公式中应该是f(x)） 概率密度函数用数学公式表示就是一个定积分的函数，定积分在数学中是用来求面积的，在这里，概率即是面积！ For example: 左边是F（x）连续型随机变量的分布函数，右边是f（x）连续型随机变量的概率密度函数，它们之间的关系就是：概率密度函数是分布函数的导函数！

因为变量 你最终只是用到它的一个数值而已 这个值以什么形式出现都不太重要。参数线性是因为 你这是在用一个叫 多元线性模型 的模型啊 这就是它假设的基础

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2）以1978—2003年的时间序列研究中国城镇居民消费函数时发现，1991年前后城镇居民消费性支出Y对可支配收入X的回归关系明显不同。如果不加处理的在整个时间序列区间应用普通最小二乘法，会带来结果的偏差。可以考虑以下哪一种方法克服此问题：（ ）。 A、虚拟变量方法 B、分时段建立模型 C、增加样本容量 D、采用滞后变量的模型 3）计量经济学的核心思路是（ b ） A.回归分析 B.建立经济模型 C.最小二乘估计 D.统计推断 4）关于包含虚拟变量的模型，下列哪个描述不准确（ c ） A． 模型的解释变量可以仅由虚拟变量构成。 B． 模型的解释变量必须包含定量变量。 C． 模型的解释变量可以包含定性变量与定量变量。 D． 在季度分析模型中不能将四个季度同时作为虚拟变量纳入模型中。 7）回归分析中定义的( b ) A.解释变量和被解释变量都是随机变量 B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C.解释变量和被解释变量都为非随机变量 D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 8）对于滞后模型，解释变量的滞后长度每增加一期，可利用的样本数据就会( b ) A.增加1个 B.减少1个 C.增加2个 D.减少2个 9）若回归模型中的随机误差项存在较强的一阶正自相关，则估计模型参数应采用( d ) A.普通最小二乘法 B.加权最小二乘法 C.广义差分法 D.一阶差分法 11）违背了下列哪条性质后最小二乘估计量仍然是BLUE估计量（ ） A．线性性 B.一致性 C.有效性 D.无偏性 12）如果误把非线性关系作为线性关系直接用普通最小二乘法回归会导致（ ） A．误差项均值非零 B.误差序列相关 C．异方差 D.多重共线性 13）常见判别模型好坏的参考标准包括（ ）（多选） A．节省性 B .数据优质性 C.可识别性 D.理论一致性 14）随机扰动项产生的原因是（ abcd ）（多选）（A）客观现象的随机性（人的行为、社会环境与自然影响的随机性）（B）模型省略变量（被省略的具有随机性的变量归入随机扰动项）（C）数学模型函数的形式的简化（D）数学模型函数的形式的误定（E）经济数据的来源 问题补充：判断改错 1、标准线性回归模型的参数表示了解释变量引起被解释变量的相对变化，而对数模型回归参数则表示解释变量引起被解释变量的绝对变化。（ f ） 2、如果存在异方差，普通最小二乘估计量是无偏的和无效的。（ f ） 3、当R2 =1，F=0；当R2 =0，F=∞。（ ） 4、回归分析的结果要通过统计意义检验和计量经济意义检验后方可应用。（ t ） 5、在多元回归分析中，方程Y=β0+β1X1+β2X2+ε中的偏回归系数β2表示X2变化一个单位引起Y的平均变化。（ t ）抱歉 有些题不会做

1、计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式。由于是随机变量，意味着影响被解释变量的因素是复杂的，除了解释变量的影响外，还有其它无法在模型中独立列出的各种因素的影响。这样，理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量来代表这些所有无法在模型中独立表示出来的影响因素，以保2、线性回归模型的基本假设有两大类一类是关于随机干扰项的，包括零均值，同方差，不序列相关，满足正态分布等假设；另一类是关于解释变量的，主要有：解释变量是非随机的，如果是随机变量，则与随机干扰项不相关。实际上，这些假设都是针对普通最小二乘法的。在违背这些假设的情况下，普通最小二乘估计量就不再是最佳线性无偏估计量，因此使用普通最小二乘法进3、（1）、记X*为原变量X单位扩大10倍的变量，则X=X*/10，所以 Y=β0+β1X =β0+β1×X*/10 =β0+β1/10×X*可见，解释变量的单位扩大10倍时,回归系数的截距项不变，而斜率项变为原回归系数的1/10。 同样地，记Y*为原变量Y单位扩大10倍的变量，则Y=Y*/10，所以Y*/10=β0+β1X 即Y*=10β0+10β1X可见，被解释变量的单位扩大10倍时，截距项与斜率项都会比原回归系数扩大10倍。（2）记X*=X+2，则原回归模型为Y=β0+β1X =β0+β1（X*-2） =（β0+2β1）+β1X*记Y*=Y+2，则原回归模型为Y*-2=β0+β1X Y*=（β0+2）+β1可见，无论解释变量还是被解释变量以加法的

二项分布，就是说一个实验重复多次，每次独立，且这个实验有两种结果可能发生。X~B(n,p)翻译成文字就是：一项实验被独立重复进行n次，每一次成功的概率是p比如射击，那么这个就是表示，射击了n次，每次射中靶的概率为p望采纳

1、0均值假设 同方差假设 随机扰动与解释变量不相关 无自相关假设 正态性假设数据预处理 理论模型设定 模型参数估计 模型的检验 伪回归是指变量间本来不存在相依关系，但回归结果却得出存在相依关系的错误结论。造成“伪回归”的根本原因在于时序序列变量的非平稳性2、拟合优度是样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度 拟合优度的度量建立在对总变差分解的基础上3、在回归方程中，解释变量可以用来解释被解释变量的依据是通过各种检验的参数估计值4、在原假设为参数显著为零成立的条件下，变量参数估计的|t值|与|t临界值|比较，若|t值|<|t临界值|，则参数显著为零，或者用t值的伴随概率P-值与显著水平比较，P-值<α,拒绝原假设，参数对应的解释变量对被解释变量的影响显著。

a＋0指a的右极限.P是概率,F指随机变量ξ的分布函数. 这个内容主要是要在大学学的,在这里解释一下定义： 随机变量ξ的分布函数定义为F（x）=P(ξ

【理论】概率分布 基本概念： 随机变量；古典概率；条件概率；离散变量；连续变量；期望值 离散变量概率分布 二项分布；伯努利分布；泊松分布 连续变量概率分布 均匀分布；正态分布；指数分布；伽玛分布；偏态分布；贝塔分布；威布尔分布；卡方分布；F分布 一、基本概念 随机变量： 随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。简单地说，随机变量是指随机事件的数量表现。例如一批注入某种毒物的动物，在一定时间内死亡的只数；某地若干名男性健康成人中，每人血红蛋白量的测定值；等等。 古典概率： 古典概率通常又叫事前概率，是指当随机事件中各种可能发生的结果及其出现的次数都可以由演绎或外推法得知，而无需经过任何统计试验即可计算各种可能发生结果的概率。 因为古典事件的结果数目已知，且每种结果对应的发生概率相等。例如扔骰子，不管如何扔，出现某个点数的概率等于1/6 条件概率：变量 离散变量 连续变量 期望值 期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值。 二、离散变量概率分布 二项分布 二项分布是由伯努利提出的概念，指的是重复n次独立的伯努利试验，发生的结果只有两个。 特点： 1.每次试验只有两种可能得结果：“成功”与“失败”，两个结果只会出现一个； 2.每次试验前，如果“成功”的概率是p，那么“失败”的概率是(1-p)； 3.每次试验相互独立，每次试验结果不受其他各次试验结果的影响 伯努利分布 伯努利分布是二项分布在n=1时的特例. 伯努利分布又称为两点分布, 需要引入伯努利实验. 伯努利试验是只有两种结果的单次随机试验, 进行一次伯努利试验, 成功(X=1)概率为p(0<=p<=1), 失败(X=0)的概率1-p, 则称随机变量X服从伯努利分布 泊松分布 泊松概率分布是在连续时间或空间单位上发生随机事件次数的概率。通俗解释就是基于过去某个随机事件在某段时间或某个空间内发生的平均次数，预测该随机事件在未来同样长的时间或同样大的空间内发生n次的概率。 应用：经常被用于销售较低的商品库存控制，特别是价格昂贵、需求量不大的商品 连续性变量概率分布 指数分布： 指数分布描述的事两次随机事件发生的时间间隔的概率分布情况，这里的时间间隔指的是一次随机事件发生到下一次随机事件再发生的时间间隔。 指数分布与泊松分布正好互补 均匀分布 均匀概率分布是古典概率分布的连续形式，是指随机事件的可能结果是连续型数据变量，所有的连续型数据结果所对应的概率相等。 概率密度函数如下： 则称X在区间（a，b）上服从均匀分布. 记为X~U(a，b） 正态分布 正态概率分布是所有概率分布中最重要的形式，它能够表示被测事物处于稳定状态的原因。正态分布曲线酷似古代的大钟，曲线被穿过均值的垂线分成完全相等的两半。 曲线的总面积为1，代表100%的概率，其中50%位于均值垂线的左侧，另外50%位于均值垂线的右侧。 普通的正态分布概率密度公式: 当出现均值=0, 标准差=1, 标准正态分布时: 正态分布中还具有特殊的性质:经验法则(6西格玛法则) 68.3% 的数据会分布在均值± 1个标准差范围内; 95.4% 的数据会分布在均值± 2个标准差范围内; 99.7% 的数据会分布在均值± 3 个标准差范围内. 卡方分布 卡方分布是概率统计里常用的一种概率分布，也是统计推断里应用最广泛的概率分布之一，在假设检验与置信区间的计算中经常能见到卡方分布的身影。 卡方分布能用于从样本方差到总体方差的推断性分析，甚至还能用于非参数检验，被称为卡方检验 beta分布 贝塔分布（Beta Distribution) 是一个作为伯努利分布和二项式分布的共轭先验分布的密度函数，在机器学习和数理统计学中有重要应用。在概率论中，贝塔分布，也称Β分布，是指一组定义在(0,1) 区间的连续概率分布。

一个心灵美的人　　用双眼去过滤世界，有得有失，不幸失比得多。因为当我捕捉到一些美的身影时，发现自己并没有打捞到那最具魅力的心灵之美。怅然之际，忧伤的心不禁唱出一首烙着忧伤的歌，但愿忧伤唱来也美丽。一个别心灵美的人,儿童时代的一件件往事，随着岁月的流逝，在我的脑海中渐渐淡忘。可是唯一有一件事就像刻在我心上一样，怎么也不会忘记，每当回想起它，还是历历在目，好像是刚刚发生不久似的。　那是我读三年级的一个六月中旬的一天下午。放学了，我刚想回家，但是，六月的天空像孩子的脸一样说变就会变，刚才还是万里晴空。此时，却蒙上了一层阴影。忽然，一道闪电划破天空，发出霹雳的巨响，接着一个又一个地响遍大地，紧接着，大雨瓢泼似的倾泻而下。望着外面的瓢泼大雨，我发愁了！心想：“爸爸各妈妈出去了还未回来，就连妹妹也跟着出去了，现在，谁能给我送伞呢？‘早知如此，又何必当初呢"这句话一点也没错。唉！我出门时也该带一把雨伞来啊！”　　　看见同学们一个个陆续被接走，我的心更犹如火上添油，更加躁动不安。这时，个性急躁的我终于待不下去了，不管三七二十一就冲出雨帘，一个劲儿往回家的路奔去。突然，我滑倒在地，腿在地上擦伤了，看见自己这样狼狈的样子不由自主地哭了起来，“小弟弟，你干什么哭啊！”一句话从背后传来，我回头一看，原来是一位身材魁梧的在哥哥打着雨伞在我身后。　　　那位在哥哥走了前来问：“小弟弟，你没雨伞吗？”我点了点头，大哥哥笑了笑，伸出了一只手说：“我送你回家吧！”年纪还小的我不懂事，只知道妈妈说的话——小心坏人，不要随便让人送你回家，所以我并没有伸手出去。那位大哥哥却看透了我的心思，笑着说：“小弟弟，别怕，我不是坏人。”说完，他又伸出手来，我憖憖然地拉着他的手站了起来。这时，我的腿在流着血。那位大哥哥看见了急忙说：“你受伤了，得赶快包扎，我背你回家吧！你告诉我你家在哪里。”“在某某路17号”我小声说着。　　　那位大哥哥背着我走在路上，雨伞下的我，身子很冷，但是心里却是暖烘烘的。回到家，那位大哥哥就拿了一些纸，把我的伤口擦干净，然后找了一些药敷伤口上，接着他就走出门口，身影渐渐消失在雨帘里……　　　这件事虽过去了很久，但我永远也不会忘记，它就像印章一样印在我心中，我永远也会记住那位打着雨伞的魁梧身影。