計量經濟學中殘差的和的期望

① 計量經濟學中，關於對殘差檢驗的問題

LM檢驗來和White檢驗都是看p值，如果p值小於你自設定的顯著性水平，也就是α，那麼就表明自相關，ARCH異方差檢驗也是同理，如果對模型修正後，p>α了，那麼就說明不存在異方差，自相關這些了，也就是你所說的通過了。
正態性檢驗你看下點完彈出來的直方圖，符合正態的形態就可以通過了。
協整的話，你那樣用EG兩步法檢驗的話也可以，但比較麻煩，DF和ADF更好用些，直接看那3個值就OK了~

② 1、計量經濟學與經濟學的區別2、計量經濟學模型的特徵3、什麼叫殘差項

計量經濟學是經濟學的一個分支，主要為驗證經濟理論提供工具。
計量模型的特徵這個太寬泛了， 基本無從談起。但是有一個特點就是，都是數學模型，可以檢驗。
殘差指的是真實值與估計值之間的差。

③ 計量經濟學rss. tss. ess. 是什麼 他們的關系是什麼

RSS: Resial Sum of Squares 殘差平方和復：用連續曲線制近似地刻畫或比擬平面上離散點組，以表示坐標之間函數關系的一種數據處理方法。用解析表達式逼近離散數據的一種方法。

TSS: Total Sum of Squares 總離差平方和/總平方和：反映全部數據誤差大小的平方和。

ESS: Explained Sum of Squares 回歸平方和/解釋平方和：反映自變數與因變數之間的相關程度的偏差平方和。

RSS，TSS，ESS的關系是：TSS=RSS+ESS。

(3)計量經濟學中殘差的和的期望擴展閱讀：

殘差平方和的性質：

性質1 只有常數項沒有其他解釋變數的回歸方程的RSS和TSS相等，其決定系數為0。

性質2 增加解釋變數必然導致RSS減小。因此，如果想降低RSS，只要在回歸方程中盡可能地加入解釋變數就能達到目的。

性質3 包含常數項全部解釋變數的個數K等於樣本數n時，RSS為0，決定系數為1。

F檢驗和t檢驗之間的關系：

在一些場合t檢驗不僅可以進行雙側檢驗，也可以進行單側檢驗。而F檢驗沒有單側和雙側的區別。當進行雙側檢驗的時候兩種檢驗的P值相同。

④ 計量經濟學殘差平方和公式

SSE（Sum of Squares for Error）是誤差項平方和,反映誤差情況,RSS (resial sum of squares)反映的也是誤差項情況···公式都是一樣的···

⑤ 求大神，計量經濟學中 ，殘差矩陣是什麼，裡面的元素是什麼

殘差resial就是當你做完了回歸之後，你肯定會得到被解釋變數Y的擬合值，也稱為估計值，通常記內為Yhat，你容用原來樣本觀測值Y減去估計值，得到的就是殘差。因為做計量時，你會有許多個樣本，這些樣本就是觀測值observations，每個樣本都有解釋變數X和被解釋變數Y，在擬合了以後你就用前面的方法肯定是可以得到殘差的，每一個殘差都是對應一個樣本觀測值，所以你會得到和樣本數目一樣多的殘差數。為了便於記號，把這些殘差寫成列向量就形成了殘差矩陣。

⑥ 計量經濟學殘差什麼意思

在計量經濟學中，殘差是指實際觀察值與通過回歸模型等得出的估計值（擬合值）之間的差。
一般線性模型用ols估計，要求殘差和為0。

⑦ 為什麼很多人稱SSE為殘差平方和而我的計量經濟學書上寫的卻是RSS

SSE是誤差項平方和,反映誤差情況,RSS 反映的也是誤差項情況·；都是一樣的意思。