【一元回归模型】

一、一元线性回归模型

yi=α+βxi+ui（就是初中学的y=kx+b）

1、其中ui是随机项，每个ui均为独立同分布，分布服从正态分布的随机变量

2、e（ui）=0，v（ui）=σ^2=常数

3、随机项ui和任意观察值不相关（cov（ui，xj）=0

记住上面三个结论

二、样本回归函数

从总体中抽取一定样本，对于解释变量（自变量）x，被解释变量（因变量）y的样本观测值也可计算其条件均值，且这个均值随x而变化的轨迹，称为样本回归线。

三、可决系数（拟合优度）

回归直线和样本观察值拟合程度，就叫可决系数

公式：r^2=ess/tss=1-rss/tss=观测的得方差/估计值的方差

r^2就是看有多少点落在回归直线上。0<r^2<1

1、tss总离差平方和，反应全部总离差变化最好的量，

2、ess反映了tss中被y对x回归说明的部分（在样本回归线的点）

3、rss一切随机因素构成的

tss=ess+rss

四、回归参数

ols最小二乘准则