计量经济学ess的自由度

1. 统计计量经济学中自由度及变量个数的计算

k 是变量个数。一般都包括常数项。鲜有不算常数项的（但不是绝对没有）。

正常的F distribution应该是你写的第一个，自由度是（k-1, n-k）。你写第二个很诡异。我估计是第二个定义的k，没有包括常数项。

DW里定义的k绝对包括常数项。

你的rho 是什么？correlation? 原始定义中的DW TEST，跟correlation没啥关系。一般DW TEST statistic都用d来表示。因为d是强调，error term之间正负autocorrelation的，所以有时候会被人拿来和rho比较。

2. ESS的自由度为什么是解释变量的个数

k为限制条件的个数。对于RSS，在得到OLS估计值时，对OLS施加了k+1个限制。这意味着，在给定残差中的n-(k-1)个，其余k+1个便是已知的：残差中只有n-(k+1)个自由度。对于TSS，一共有n个数值，应该有n个自由度，但是其中一个自由地用于估计了均值，so还剩次下n-1个。对于ESS，即拟合值与均值之差的平方和，那么知道拟合值需要知道k+1个系数就ok了，但是均值占用了一个自由度，所有能够自由取值的变量个数就只有k个。

3. 计量经济学中的自由度指什么

自由度指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。通常df=n-k。其中n为样本数量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。数学上，自由度是一个随机向量的维度数，也就是一个向量能被完整描述所需的最少单位向量数。

(3)计量经济学ess的自由度扩展阅读：

相关应用：

1.若存在两个变量a、b，而a+b=6那么他的自由度为1。因为其实只有a才能真正的自由变化，b会被a选值的不同所限制。

2、估计总体的平均数时，由于样本中的n个数都是相互独立的，任一个尚未抽出的数都不受已抽出任何数值的影响，所以自由度为n。

3、估计总体的方差时所使用的统计量是样本的方差s，而s必须用到样本平均数来计算。在抽样完成后已确定，所以大小为n的样本中只要n-1个数确定了，第n个数就只有一个能使样本符合方差的数值。

也就是说，样本中只有n-1个数可以自由变化，只要确定了这n-1个数，方差也就确定了。这里，平均数就相当于一个限制条件，由于加了这个限制条件，样本方差s的自由度为n-1。

4、统计模型的自由度等于可自由取值的自变量的个数。如在回归方程中，如果共有p个参数需要估计，则其中包括了p-1个自变量（与截距对应的自变量是常量）。因此该回归方程的自由度为p-1。

5、在一个包含n个个体的总体中，平均数为m。知道了n-1个个体时，剩下的一个个体不可以随意变化。

4. 计量经济学中的自由度怎么理解

计量经济学上的自由度（degree of freedom, df），是指当以样本的统计量来估计总体的参数时， 样本中独立或版能自由变化的资料的权个数，称为该统计量的自由度。
例如，在估计总体的平均数时，样本中的 个数全部加起来， 其中任何一个数都和其他资料相独立，从其中抽出任何一个数都不影响其他资料（这也是随机抽样所要求的）。 因此一组资料中每一个资料都是独立的，所以自由度就是估计总体参数时独立资料的数目，而平均数是根据 个独立资料来估计的，因此自由度为 。

5. 计量经济学rss. tss. ess. 是什么 他们的关系是什么

RSS: Resial Sum of Squares 残差平方和复：用连续曲线制近似地刻画或比拟平面上离散点组，以表示坐标之间函数关系的一种数据处理方法。用解析表达式逼近离散数据的一种方法。

TSS: Total Sum of Squares 总离差平方和/总平方和：反映全部数据误差大小的平方和。

ESS: Explained Sum of Squares 回归平方和/解释平方和：反映自变量与因变量之间的相关程度的偏差平方和。

RSS，TSS，ESS的关系是：TSS=RSS+ESS。

(5)计量经济学ess的自由度扩展阅读：

残差平方和的性质：

性质1 只有常数项没有其他解释变量的回归方程的RSS和TSS相等，其决定系数为0。

性质2 增加解释变量必然导致RSS减小。因此，如果想降低RSS，只要在回归方程中尽可能地加入解释变量就能达到目的。

性质3 包含常数项全部解释变量的个数K等于样本数n时，RSS为0，决定系数为1。

F检验和t检验之间的关系：

在一些场合t检验不仅可以进行双侧检验，也可以进行单侧检验。而F检验没有单侧和双侧的区别。当进行双侧检验的时候两种检验的P值相同。

6. 一元线性回归分析中的回归平方和ESS的自由度是多少

是K &*(&#(*&#$@##@

7. 计量经济学中，对于多元模型而言，SST、SSR、SSE各自的自由度是什么

对于一元线性回归模型，SST有n-1个自由度；SSE有1个自由度；SSR有n-2个自由度。
因为一元线性耽归方程在建立时要求离回归的平方和最小，即根据“最小二乘法”原理来建立回归方程。
回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析。
在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
多元回归中SST=SSE+SSR公式怎么推导出来，就是“最小二乘法”
计量和统计学中的rss ess 和sse ssr
但是Regression和Error是两个名词他们要用of 或者 from放在后面又因为意思的不同就变成了RSS=SSE ESS=SSR。
供参考。

8. 请问计量经济学中为什么TSS的自由度总为n-1

假设Y 为n*1自变量矩阵。TSS = Y'*Y 因为Y的变量数只为1。所以，TSS的自由度总是n-1。

当然这是建内立在你在计算简单的容线性模型的基础上。Y是可能为一个 n*k的矩阵的，比如VAR 模型。这时候的TSS已经不是一个数值而是一个矩阵了。

9. 计量经济学中ESS的自由度为k-1,K是什么

k为限制条件的个数。对于RSS，在得到OLS估计值时，对OLS施加了k+1个限制。这意味着，在给定残差中的n-(k-1)个，其余k+1个便是已知的：残差中只有n-(k+1)个自由度。

对于TSS，一共有n个数值，应该有n个自由度，但是其中一个自由地用于估计了均值，还剩次下n-1个。对于ESS，即拟合值与均值之差的平方和，那么知道拟合值需要知道k+1个系数就好了，但是均值占用了一个自由度，所有能够自由取值的变量个数就只有k个。

研究对象发生了较大变化。即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新的变化。

(9)计量经济学ess的自由度扩展阅读：

计量经济学与经济统计学决非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。

统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但各自并非是充分条件。

研究对象发生了较大变化。即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新的变化。

研究方法发生根本变化。计量经济学方法的基础是概率论和数理统计，是一种新的数学形式。学习中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。

10. 样本容量是多少 求rss ess与rss的自由度各是多少

k为限制条件的个数。对于RSS，在得到OLS估计值时，对OLS施加了k+1个限制。这意味着，在给定残差中的n-(k-1)个，其余k+1个便是已知的：残差中只有n-(k+1)个自由度。对于TSS，一共有n个数值，应该有n个自由度，但是其中一个自由地用于估计了均值