2018年中級經(jīng)濟師《經(jīng)濟基礎》考點：一元線性回歸模型
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【內(nèi)容導航】
一、最小二乘法
二、回歸模型的擬合效果分析
【所屬章節(jié)】
本知識點屬于《經(jīng)濟基礎》科目 第二十六章回歸分析
【知識點】一元線性回歸模型
一元線性回歸模型
一、最小二乘法
(一)最小二乘法：使得因變量的觀測值與估計值之間的離差平方和最小來估計參數(shù)β0和β1的方法。(單選)
(二)最小二乘法是對回歸模型進行參數(shù)估計的方法。(單選)
二、回歸模型的擬合效果分析
1.在使用估計的回歸方程之前，需要對模型進行檢驗：
①結合經(jīng)濟理論和經(jīng)驗分析回歸系數(shù)的經(jīng)濟含義是否合理;
②分析估計的模型對數(shù)據(jù)的擬合效果如何;
③對模型進行假設檢驗。
2.決定系數(shù)：也稱為R2，可以測度回歸直線對樣本數(shù)據(jù)的擬合程度。說明回歸模型所能解釋的因變量變化占因變量總變化的比例。
3.決定系數(shù)的取值：在0到1之間。決定系數(shù)越高，模型的擬合效果就越好，即模型解釋因變量的能力越強。
R2=1，說明回歸直線可以解釋因變量的所有變化。
R2=0，說明回歸直線無法解釋因變量的變化，因變量的變化與自變量無關。
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