1、2：随机误差项的性质（1）误差项代表了未纳入模型变量的影响；（2）即使模型中包括了决定数学分数的所有变量，其内在随机性也不可避免，这是做任何努力都无法解释的；（3）u代表了度量误差；（4）“奥卡姆剃刀原则”，即描述应该尽可能简单，只要不遗漏重要的信息。3：解释回归结果的步骤（1）看整个模型的显著性，看F统计量的值；（2）看单个参数的显著性；（3）解释斜率的经济含义；（4）解释R。4：古典线性回归模型的基本假定（同多元线性回归模型的基本假定相同）（1）所有自变量是确定性变量；（2）（3）自变量之间不存在完全多重共线性。12：样本回归方程，为残差项，总体回归方程，为随机误差项5：样本回归函数：随机
2、样本回归函数：总体回归函数：随机总体回归方程：观察值可表示为：6：普通最小二乘法就是要选择参数、，使得参差平方和最小。7：R的计算公式：( R度量了回归模型对Y变异的解释比例)TSS：总离差平方和ESS：回归平方和RSS：残差平方和（1） （2）（3）8：F检验9：F与判定系数R2之间的重要关系当R20，F0，当R21，F值为无穷大10：校正的判定系数R11：普通最小二乘估计量的一些重要性质: 13：不同函数形式的总结模型形式斜率=弹性=线性Y=B1+B2XB2B2双对数lnY=B1+B2lnXB2B2对数-线性lnY=B1+B2XB2YB2(X)线性-对数Y= B1+B2lnXB2B2倒数-B2-B2
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