Question

计量经济学中的最小二乘法的前提是什么？

Answer 1

计量经济学中的普通最小二乘法（OLS）的4个基本假设条件分别为：

1、解释变量是确定变量，不是随机变量。

2、随机误差项具有零均值、同方差何不序列相关性。

3、随机误差项与解释变量之间不相关。

4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。

通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。

最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

扩展资料：

在我们研究两个变量（x,y）之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据（x1，y1，x2，y2... xm，ym）；将这些数据描绘在x -y直角坐标系中，若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程。

在回归过程中，回归的关联式不可能全部通过每个回归数据点（x1，y1，x2，y2...xm，ym），为了判断关联式的好坏，可借助相关系数“R”，统计量“F”，剩余标准偏差“S”进行判断；“R”越趋近于 1 越好；“F”的绝对值越大越好；“S”越趋近于 0 越好。

R = [∑XiYi - m （∑Xi / m）（∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m （∑Xi / m)2][∑Yi2 - m （∑Yi / m)2]} 

m为样本容量，即实验次数；Xi、Yi分别为任意一组实验数据X、Y的数值。 

参考资料来源：百度百科--最小二乘法