Mikey_Sun的博客

文章目录1. 引言2. 样本外点估计3. 样本外区间估计写在最后1. 引言2. 样本外点估计3. 样本外区间估计写在最后欢迎感兴趣的小伙伴来跟作者一起挑刺儿~ 包括但不限于语言上的、排版上的和内容上的不足和疏漏~ 一起进步呀！有任何问题，欢迎在本文下方留言，或者将问题发送至勘误邮箱： mikeysun_bugfix@163.com谢谢大家！...

文章目录1. 前文回顾2. 一些引理2.1 引理12.2 引理22.3 引理32. 拟合优度评价指标I——R方改进R方2.1 R方2.2 改进R方3. 拟合优度评价指标——AIC/BIC/SIC1. 前文回顾2. 一些引理2.1 引理1【引理1】 样本真值与模型拟合值的残差和为0，即：∑i=1N(yi−yi^)=0\sum_{i=1}^{N} ( y_i- \hat{y_i})= ...

文章目录1. 单参数显著性检验——t检验2. 回归方程显著性检验——F检验3. 拟合优度评价指标I——R方/改进R方4. 拟合优度评价指标AIC/BIC/SIC写在最后1. 单参数显著性检验——t检验2. 回归方程显著性检验——F检验3. 拟合优度评价指标I——R方/改进R方4. 拟合优度评价指标AIC/BIC/SIC写在最后欢迎感兴趣的小伙伴来跟作者一起挑刺儿~ 包括但不限于语言上的...

文章目录1. 前文回顾1. 前文回顾在上一篇文章中，我们分别研究了最小二乘估计量 β^OLS 和 σ^OLS 的相关性质，证明了 β^OLS 是 β 的一个最优线性无偏估计量（BLUE）， σ^2OLS 是 σ2 的一个无偏估计量，并得到了其在正态性误差假设下所对应的分布：β^OLS∼N(β,σ2(XTX)−1)\bm{\hat\beta}_{OLS} \thicksim N(\...

文章目录1. 综述2. 误差（Error）——模型的总体性质3. 离差（Deviation）——因变量真实值与平均值之间的差4. 残差（Residual）——因变量真实值与模型拟合值之间的差5. 三者之间的关系5.1 残差 V.S. 离差5.2 残差 V.S. 误差5.3 离差 V.S. 误差写在最后1. 综述有不少小伙伴在初学多元回归模型的时候，会被一些术语搞得晕头转向，其中就包括经常出现...

文章目录1. 前文回顾2. 衡量参数估计的指标2.1 无偏性2.2 一致性2.3 有效性3. 一些引理3.1 期望运算的线性性3.2 期望运算的线性性4. *β*^~OLS~ 的性质4.1 *β*^~OLS~ 服从的分布4.2 *β*^~OLS~ 与误差项之间的关系4.3 *β*^~OLS~ 的无偏性4.4 *β*^~OLS~ 的一致性4.5 *β*^~OLS~ 的有效性5. *σ*^~OLS~ ...

文章目录1. 前文回顾2. 最小二乘法估计（Ordinary Least Squared, OLS）3. 极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate, MLE）4. 结论参考文献写在最后1. 前文回顾在上一篇文章中，我们建立了多元回归正yi=β0+∑j=1pxijβj+ϵi, i=1,...,Ny_i= \beta_0 + \sum_{j=1}^...