由于总体中包含的个体的数量往往非常多，总体回归函数的具体形式一般无法精确确定，是未知的，通常只能根据经济理论或实践经验对总体回归函数进行合理的假设，然后根据有限的样本观察数据对总体回归函数进行估计。根据样本数据对总体回归函数作出的估计称为样本回归函数（simplereg ression function）。
引入样本回归函数中的代表各种随机因素影响的随机变量，称为样本残差项、回归残差项或样本剩余项、回归剩余项，简称残差项或剩余项（residual），通常用ei表示。在样本回归函数中引入残差项后，得到的是随机方程，成为了计量经济学模型，称为样本回归模型。
（简答题）
什么是样本回归函数？什么是样本回归模型？
正确答案
答案解析
略
相似试题
（简答题）
什么是总体回归函数和样本回归函数？它们之间的区别是什么？
（简答题）
做显著性检验时，针对的是总体回归函数（PRF）的系数还是样本回归函数（SRF）的系数？为什么？
（简答题）
什么是随机扰动项和剩余项（残差）？它们之间的区别是什么？ 总体回归函数中，被解释变量个别值Yi 与条件期望E(Y|Xi) 的偏差是随机扰动项ui 。样本回归函数中，被解释变量个别值Yi 与样本条件均值的偏差是残差项ei 。残差项ei 在概念上类似总体回归函数中的随机扰动项ui ，可视为对随机扰动项ui 的估计。 总体回归函数中的随机误差项是不可以直接观测的；而样本回归函数中的残差项是只要估计出样本回归的参数就可以计算的数值。
（简答题）
若要将一个被解释变量对两个解释变量作线性回归分析： 1）写出总体回归函数和样本回归函数； 2）写出回归模型的矩阵表示； 3）说明对此模型的古典假定； 4）写出回归系数及随机扰动项方差的最小二乘估计式，并说明参数估计式的性质。
（简答题）
在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？
（简答题）
总体回归函数和样本回归函数之间有哪些区别与联系？
（简答题）
总体回归函数（PRF）与样本回归函数（SRF）有何区别？
（简答题）
使用30年的年度数据样本，得到某地区生产函数模型回归结果如下： 其中，Y=地区生产总值（亿元），L=劳动投入（亿元），K=资本存量（亿元）。（计算结果保留三位小数）。 检验回归模型的整体显著性；
（简答题）
使用30年的年度数据样本，得到某地区生产函数模型回归结果如下： 其中，Y=地区生产总值（亿元），L=劳动投入（亿元），K=资本存量（亿元）。（计算结果保留三位小数）。
