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2012-12-30
最近在学习计量经济学,关于线性回归中对随机干扰项的假设有点不太明白的地方,学生在此向大家求教。先说简单的一元线性回归模型吧。

假设5:随机误差项与解释变量不相关,也就是说cov(Xi,ui)=0。

是不是可以这么认为,对于每一项具体的Xi,因为有多个样本点与之对应,即存在多个ui,这时候cov(Xi,ui)协方差怎么计算?
就比如说收入与储蓄的关系。假如甲乙丙丁4个家庭的收入都是5000元,但是他们的储蓄额分别为500,600,700,800.也就是说,当X=5000时,Ui=-150,-50,50,150.怎么说cov(Xi,ui)=0?
多元线性回归模型下的话。还是收入与储蓄的关系,假如有两个解释变量收入,家庭人口,假设还是甲乙丙丁4个家庭收入5000远,家庭人口4,储蓄额分别为500,600,700,800,ui分别为-150,-50,50,150.这是又怎么算cov(Xij,ui)?
可能我的想法根本不对,但是我就是不明白这个协方差到底怎么算?
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2012-12-30 15:08:06
随机误差项中本来就包括某些不是很重要的被模型省去的解释变量。。而随机变量与解释变量不相关,也就是为了减少序列相关所带来的模型估计和预测不准确问题。
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