第二章 一元线性回归模型 基 本 要 求 ： 1、了解相关与回归的概念 2、理解线性回归模型的假定 3、掌握普通最小二乘法 4、理解最小二乘估计量的性质 5、会进行回归模型的检验 第一节 一元线性回归模型概述 一 、相关与回归的基本概念 （一）变量之间的关系 各种经济变量之间的关系，一般可以分成两类，即完全确定的关系和非确定性的依存关系。 1．确定性关系或函数关系 如果一个变量值能被一个或若干个其他变量值按某一规律唯一的确定，则这类变量之间就具有完全确定的关系。 例如，当每吨水的价格为 P 元时，居民应缴纳的水费 Y（元）与用水量X（吨）之间的关系可表示为 Y=PX。 2．非确定性关系 如果变量之间既存在密切的数量关系，又不能由一个（或几个）变量之值精确的求出另一个变量之值，但在大量统计资料的基础上，可以判别这类变量之间的数量变化具有一定的规律性，也称为统计相关关系。 例如消费支出 Y 与可支配收入 X 之间有一定的关系，在一定范围内，收入增加，在理论上可以估计出增加的消费支出额。但应看到，可支配收入虽然是影响消费支出的重要因素，却不是唯一的因素。因此，根据可支配收入并不能精确的求出消费支出，也就不能用精确的函数关系表达式来表示这两个变量之间的关系。 计量经济学就是研究变量间的非确定关系的，变量间的统计相关关系可以通过相关分析和回归分析来研究。 （二）相关分析 1、涵义 相关分析是通过对经济现象的依存关系的分析，找出现象间的相互依存的形式和相关程度，以及依存关系的变动规律。 2、类型——从变量间的依存形式看，可分为线性相关和非线性相关。 线性相关反映变量间的依存关系可以近似的表示为一条直线；变量间的依存关系近似的表示为一条曲线则称为非线性相关。 3、指标 从变量间的相关程度看，可以通过相关系数来度量。两个变量之间的相关程度可以用简单相关系数来衡量；多个变量之间的相关程度可以用复相关系数、偏相关系数等来衡量。 （三）回归分析 1．回归的定义 回归分析是研究某一被解释变量（因变量）与另一个或多个解释变量（自变量）间的依存关系，其目的在于根据已知的解释变量值或固定的解释变量值（重复抽样）来估计和预测被解释变量的总体平均值。 在研究某一社会经济现象的发展变化规律时，所研究的现象或对象称为被解释变量，它是分析的对象，把引起这一现象变化的因素称为解释变量，它是引起这一现象变化的原因。 被解释变...
