计量经济学中的线性回归模型(Linear Model)通常用以下公式表示:
[ Y = beta_0 + beta_1X_1 + beta_2X_2 + ... + beta_nX_n + epsilon ]
其中:
( Y ) 是因变量,即我们想要预测或解释的变量。
( X_1, X_2, ..., X_n ) 是自变量,即我们用来预测或解释因变量的变量。
( beta_0 ) 是截距项,表示当所有自变量都为零时因变量的期望值。
( beta_1, beta_2, ..., beta_n ) 是自变量的系数,表示每个自变量对因变量的影响程度。
( epsilon ) 是误差项,表示模型未能解释的随机扰动。
这个公式是线性回归模型的基础,其中 ( Y ) 和 ( X_i ) 之间的关系是线性的。在具体应用中,可能还会包括多项式项、交互项等,以更复杂的方式捕捉变量之间的关系。
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