什么是随机扰动项和剩余项（残差）？它们之间的区别是什么？ 总体回归函数中，被解释变量个别值Yi 与条件期望E(Y|Xi) 的偏差是随机扰动项ui 。样本回归函数中，被解释变量个别值Yi 与样本条件均值的偏差是残差项ei 。残差项ei 在概念上类似总体回归函数中的随机扰动项ui ，可视为对随机扰动项ui 的估计。 总体回归函数中的随机误差项是不可以直接观测的；而样本回归函数中的残差项是只要估计出样本回归的参数就可以计算的数值。
总体回归函数中的随机误差项是不可以直接观测的；而样本回归函数中的残差项是只要估计出样本回归的参数就可以计算的数值。
最新试题
在t检验过程中，如果小概率事件竟然发生了，就认为原假设不真。
请论述计量经济学在现代经济研究中的应用及其重要性。
下列哪些是计量经济学的基本假设？（）
相关分析与回归分析的经济含义一样。
对于被解释变量平均值预测与个别值预测区间，（）。
下列哪种情况可能会导致自相关性？（）
如果一个时间序列中的数据与其自身过去的数据存在相关性，那么这个时间序列具有自相关性。
回归系数假设检验的原理是“小概率事件不易发生”。
请简述工具变量法的基本思想。
在计量模型中，X、Y代表参数和表示变量。
的偏差是残差项ei 。残差项ei 在概念上类似总体回归函数中的随机扰动项ui ，可视为对随机扰动项ui 的估计。