一元线性回归方程中a，b的经济意义是什么
回归直线方程y=a+bx过定点(0，a)
表示自变量x每变动一个计量单位时因变量y的平均变动值，数学上称为直线的斜率，也称回归系数。
回归系数含义是说当其他因素不变时，自变量的以单位变化引起的因变量的变化程度。
回归分析就是要找出一个数学模型Y=f(X)，使得从X估计Y可以用一个函数式去计算。当Y=f(X)的形式是一个直线方程时，称为一元线性回归。这个方程一般可表示为Y=A+BX。
根据最小平方法或其他方法，可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值。A、B确定后，有一个X的观测值，就可得到一个Y的估计值。回归方程是否可靠，估计的误差有多大，都还应经过显著性检验和误差计算。
扩展资料：
如果只有一个自变量X，而且因变量Y和自变量X之间的数量变化关系呈近似线性关系，就可以建立一元线性回归方程，由自变量X的值来预测因变量Y的值，这就是一元线性回归预测。
在给定了X和Y的样本观察值之后，离差平方总和的大小依赖于a和b的取值，客观上总有一对a和b的数值能够使离差平方总和达到最小。
由于离差有正有负，正负会相互抵消，通常采用观测值与对应估计值之间的离差平方总和来衡量全部数据总的离差大小。因此，回归直线应满足的条件是：全部观测值与对应的回归估计值的离差平方的总和为最小。
参考资料来源：百度百科——一元线性回归方程
回归直线方程y=a+bx过定点（0，a)
表示自变量x每变动一个计量单位时因变量y的平均变动值，数学上称为直线的斜率，也称回归系数。
回归系数含义是说当其他因素不变时，自变量的以单位变化引起的因变量的变化程度。
回归分析就是要找出一个数学模型Y=f(X)，使得从X估计Y可以用一个函数式去计算。当Y=f(X)的形式是一个直线方程时，称为一元线性回归。这个方程一般可表示为Y=A+BX。
根据最小平方法或其他方法，可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值。A、B确定后，有一个X的观测值，就可得到一个Y的估计值。回归方程是否可靠，估计的误差有多大，都还应经过显著性检验和误差计算。
线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：
1、如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。
2、给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。
表示自变量x每变动一个计量单位时因变量y的平均变动值,数学上称为直线的斜率,也称回归系数.
回归系数含义是说当其他因素不变时 自变量的以单位变化引起的因变量的变化程度
可决系数 用SSR（回归平方和）处以SST 或者是1减去SSE（残差平方和）处以SST的商
其中SST是因变量的样本方差
这个系数说明在因变量y的样本变化中,有多少部分是可以被自变量x的变化解释的
还有一种“无用”的说法.
计量经济理论其实就是些数学统计的东西,是工具而已,如果不是应用在一定的经济领域里的话,没有经济意义而言(这也是为什么有人计量经济是垃圾的一个原因).所以,只看你说的这个回归模型,他没有半点经济意义,他有的只是数学统计方面的意义.不过如果你把他应用到某特定经济领域里,他就有经济意义了.举个简单的例子(假如这个经济理论成立的话):因变量是CONSUMPTION,自变量是DISPOSABLE INCOME,那么,a就是必需的那一部分消费(用来维持生存下来的花销),b 就是propensity to consume (消费系数?).
