计量经济学ols法回归结果中"值"指的哪个数值
就是y的估计值
Ordinary Least Square
普通最小二乘
OLS 回归结果有很多值，每一个值都有不同的检验意义。
笼统的说，
1. 一般会看R 值，或者是有调整的R值。这个是数值是检验整个模型拟合的好坏。
2. 各个自变量的 系数值，这些数值是否在方向上是合乎预期的。其给出了这个自变量对因变量的影响的大小。
3. 系数值的P值。得到系数值后，在统计上是否显著，也是要考量的。如果P值一般大于0.1 就说明，自变量与因变量在统计上是没有联系。
4.有特别考察需要的，会看标准差值，如果标准差值过大，可能数据有需要调整的地方，如处理离群值。
5. 其他检验数据值，如 D-W 值，这个数值一般接近于2 是最好，如果过小或者过大，都说明模型存在自相关的问题。
以上仅是大多数实证分析会在文章中有说明的数值。
计量经济学公式
计量经济学中有很多公式，下面列举一些比较重要的：1、OLS回归方程：y = β0 + β1x1 + ... + βkxk + ε，其中 y 表示因变量，x1 到 xk 表示自变量，β0 到 βk 是回归系数，ε 是误差项。2、t检验公式：t = (β - β0) \/ SE(β)，其中 β 是样本回归系数，β0 是假设值，...
ols、 gls、 fgls、 wls的区别是什么?
因此在GLS方法下我们可以得到估计量的无偏和一致估计,并可以对其进行OLS下的t检验和F检验。二、概念上的区别 OLS是最小二乘法，用于一元或多元回归，其基本思想是min Q=∑（Yi-β0-β1Xi）；FGLS又称可行的GLS，用于解决当异方差函数未知的情况下采用的方法；WLS是加权最小估计量，当方差函数已知的...
同方差性同方差性(等方差性)的定义
在计量经济学的线性回归分析中，最小二乘法（OLS，Ordinary Least Square）的有效性依赖于两个关键的假设条件，即白色噪音假设和同方差性。第一个假设，"No Autocorrelation"，也称为无自相关性，意味着误差项u1和u2之间不存在任何关联。具体来说，误差项之间的协方差被设定为零，即COV(u1, u2) = 0...
如何理解最小二乘法(OLS)?
探索最小二乘法（OLS）的奥秘：从本质出发理解参数估计 在计量经济学的世界里，参数估计方法犹如三驾马车：最小二乘法（OLS）、最大似然估计（ML）和矩估计（MM）。其中，最小二乘法因其直观且广泛应用而备受瞩目。它并不局限于特定模型，而是承载着一种寻找最优参数的深刻思想。让我们从一元线性回归...
OLS估计值是什么东西啊?做实证时看到的一个概念。求解……
综述：OLS是ordinary least square的简称,意思是普通最小二乘法.普通最小二乘估计就是寻找参数β1、β2……的估计值,使上式的离差平方和Q达极小.式中每个平方项的权数相同。是普通最小二乘回归参数估计方法.在误差项等方差、不相关的条件下,普通最小二乘估计是回归参数的最小方差的线性无偏估计。...
计量经济学什么是方差最小二乘估计方法?
方差最小二乘（OLS）估计方法是计量经济学中常用的一种参数估计方法，用于在回归模型中估计未知参数。该方法的目标是通过最小化残差的平方和来寻找最佳的参数估计。具体而言，方差最小二乘估计方法通过以下步骤进行：1、构建回归模型：首先，根据研究问题和数据特点构建回归模型，包括确定因变量和自变量，以及...
ols回归和线性回归的区别
线性回归是一种预测模型，用于描述两个或多个变量之间的线性关系。它通过一条直线来拟合数据点，从而建立变量之间的近似关系。在线性回归模型中，自变量和因变量之间存在一种近似的线性依赖关系，可以通过一个线性方程来表示这种关系。线性回归模型广泛应用于各个领域，如经济学、医学、生物学等。三、OLS回归...
ols, gls, fgls, wls分别代表什么意思?
首先我们来看下ols、gls、fgls和wls的大致意思：ols：词性为名词，普通最小二乘法（Ordinary Least Squares）是一种经济学中使用的方法，通过最小化残差平方和来估计线性回归模型的参数。gls：词性为名词，广义最小二乘法（Generalized Least Squares）是一种回归分析方法，适用于具有异方差性（...
计量经济学基础第一讲(OLS 模型基本假设及主要性质)
计量经济学基础第一讲，主要聚焦于OLS模型的基本假设与主要性质。理解这些概念对于构建和评估回归模型至关重要。基本假设部分为理解模型的有效性与可靠性奠定了基石。第一个基本假设明确指出，模型的误差项与任何自变量之间不存在线性关系，这是确保模型参数估计无偏的重要条件。第二个基本假设则涉及到误差项的...
计量经济学中的普通最小二乘法(OLS)的4个基本假设条件是什么?_百度...
计量经济学中的普通最小二乘法（OLS）的4个基本假设条件分别为：1、解释变量是确定变量，不是随机变量。2、随机误差项具有零均值、同方差何不序列相关性。3、随机误差项与解释变量之间不相关。4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
迪致当归： OLS是ordinary least square的简称,意思是普通最小二乘法.普通最小二乘估计就是寻找参数β1、β2……的估计值,使上式的离差平方和Q达极小.式中每个平方项的权数相同,是普通最小二乘回归参数估计方法.在误差项等方差、不相关的条件下,普通最小二乘估计是回归参数的最小方差的线性无偏估计.用这种方法可以算出计量模型中的参数,它是计量经济学中最基本,也是用的最多的方法.计算很复杂,你只要把原理搞清楚就可以了.现在都是将数据输入软件,由程序来计算的.如果我没有记错的话,这是数学家高斯发明的方法,距今将近两百年历史,这个过程后来经过很多数学家改进.当然也有其局限性,当代的数学家又发明了一些新方法,比OLS要复杂很多.
西乡塘区18231271787： 计量经济学ols法回归结果中＂值＂指的哪个数值 - ？
迪致当归： 这个问题说实话,模糊的让人不知道如何回答.OLS 回归结果有很多值,每一个值都有不同的检验意义.笼统的说,1. 一般会看R 值,或者是有调整的R值.这个是数值是检验整个模型拟合的好坏.2. 各个自变量的 系数值,这些数值是否在方...
西乡塘区18231271787： 计量经济学中的普通最小二乘法(OLS)的4个基本假设条件是什么? - ？
迪致当归： 计量经济学中的普通最小二乘法(OLS)的4个基本假设条件分别为: 1、解释变量是确定变量,不是随机变量. 2、随机误差项具有零均值、同方差何不序列相关性. 3、随机误差项与解释变量之间不相关. 4、随机误差项服从零均值、同方差...
西乡塘区18231271787： 当随机误差项不服从正态分布时,估计结果是否无偏? - ？
迪致当归： 这是因为二项分布的极限是正态分布,组成大量的随机现象的样本服从二项分布,比如今天路过某个十字路口车辆的总数这一随机现象,对于该地区单独一辆车来说,它要么通过该路口,概率为(p),要么不通过该路口,概率为(1-P).
西乡塘区18231271787： 计量经济学的S.E of regression怎么算 - ？
迪致当归： 计量经济学的S.E of regression算法如下:1. 假设你的模型是 y = Xb + u,假设你的X矩阵是 n*k2. 首先要把系数b,用回归的方法算出来.比如OLS 就是 b = (X'*X)^{-1}*X'*y.3. 然后把残差项算出来, u = y - Xb4. 最后SE of regression 就等于 s^2 = u'*u/(n-k).
