设定随机误差项的原因

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回归模型中随机误差项产生的原因是什么 -
…… 寿诚2347 随机误差又称为偶然误差(accidental error).由于测试过程中诸多因素随机作用而形成的具有抵偿性的误差.它是不可避免的,可以设法将其减少,但又不能完全消除.随机误差具有统计性,在多次重复测量中,绝对值相同的正、负误差出现的机会大致相同,大误差出现的机会比小误差出现的机会少.由于随机误差中正、负误差相互抵偿的特性,多次测量平均值的随机误差要比单次测量值的随机误差小,多次测量的随机误差的平均值趋向于零,因此不影响测量的准确度.随机误差使测量值产生波动,影响测量结果的精密度. 随机误差项一般包括的因素是:未知的影响因素,残缺数据,数据观察误差,模型设定误差及变量内在随机性.

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为什么在计量经济模型中存在随机误差项?
…… 寿诚2347 好,不同意,因为一楼给出的例子是错的.计量经济学解决异常值问题并不是通过随机扰动项,而是通过扩大样本这种较为直接的方法,即虽然有一两家单月支出较大,...

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从经济学的角度说明,为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机误差项 -
…… 寿诚2347 1、在分析被解释变量(因变量)的影响因素时,不可能囊括所有的解释变量(自变量),只能选取一个或几个重要的解释变量,这样,就把剩下的未解释因素用随机误差来表示. 2、被解释变量和解释变量之间的关系本来就是不准确的关系或含随机因素、扰动因素的关系,随机误差则表达了这种随机因素、扰动因素的影响.

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设定误差产生的原因是什么?好的计量经济学模型具有哪些性质 -
…… 寿诚2347 1、设定误差产生的原因是: (1)模型的制定者不熟悉相应的理论知识; (2)对经济问题本 身认识不够或不熟悉前人的相关工作; ( 3) 模型制定者缺乏相关变量的数据; (4)解释变量无法测量或数据本身存在测量误差. 2、一个好的计量经济学模型应当具有如下性质: (1)随机干扰项的期望值为0; (2)消除了异方差,即总体回归函数中的随机误差项满足同方差性; (3)解释变量无多重共线性; (4)消除了模型中由于惯性、设定偏误、滞后等带来的自行关.

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产生随机误差项e的原因是什么? -
…… 寿诚2347 随机误差是指在实际相同条件下,多次测量同一量值时,其绝对值和符号无法预计的测量误差.它的特点:大小和方向都不固定,也无法测量或校正.随机误差的性质是:随着测定次数的增加,正负误差可以相互低偿,误差的平均值将逐渐趋向...

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回归分析中的随机误差项 有什么作用 它与残差 有何区别 -
…… 寿诚2347 随机误差项是在建模的时候引入,用来解释由于数据本身具有测量误差而导致的由模型确定性因素得到的最终结果与实际有所偏差的原因.而残差是回归分析得到的估计值与实际值的偏差,用来衡量回归效果的好坏.一个是模型建立时候为了保障模型合理性,一个是衡量模型结果的量.

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计量经济学中为什么只能对经济模型进行设定 -
…… 寿诚2347 单项数值与平均值之间的差称为离差,它是一个不可观测的随机变量,又称为随机干扰项或随机误差项.一般计算离差平方和来表示数据分布的集中程度,反映了估计量与真实值之间的差距.可能出现结果与平均预期的偏离程度,代表风险程度的大小.在总体回归函数中引入随机干扰项,主要有以下几个方面的原因:(1)代表未知的影响因素.由于对所考察总体认识上的非完备性,许多未知的影响因素还无法引入模型,因此,只能用随机干扰项代表这些未知的影响因素.(2)代表残缺数据.即使所有的影响变量都能够被包括在模型中,也会有某些变量的数据无法取得.(3)代表众多细小影响因素.有一些影响因素已经被认识,而且其数据也可以收集到,

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线性回归模型 为什么要求随机误差的均值为0 -
…… 寿诚2347 1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量;2、对于解释变量的所有观测值,随机误差项有相同的方差;3、随机误差项彼此不相关;4、解释变量是确定性变量,不是随机变量,与随机误差项彼此之间相互独立;5、解释变量之间不存在精确的(完全的)线性关系,即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵;6、随机误差项服从正态分布.

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什么是随机误差项和残差,它们之间的区别是什么? -
…… 寿诚2347 一、性质不同 1、随机误差项: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. 2、残差:残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差. 二、作用不同 1、随机误差项:各种随机因素对模型的影响...

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在线性回归中为什么假定随机误差项的均值为零 -
…… 寿诚2347 因为在主要的解释变量都被纳入考虑的情况下,干扰项所代表的是那些未被纳入考虑的次要变量,即数量多,影响细微,可以看成相互独立的变量,根据大数定律和中心极限定理,这些随机变量总和分布为正态.而方程中,未被主要变量考虑的余值被归入截距项.因此干扰项均值为零.