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待估参数参数的OLS估计量样本容量问题参数估计实例,3.2 多元线性回归模型的参数估计,一、待估参数,（1）模型结构参数 0、1 k（2）模型分布参数 2,二、模型参数的OLS估计,在多元线性回归模型中，要估计的乃是一个平面或超平面拟合平面（通常仍称它为拟合直线）。最优估计实际点到拟合平面的纵向距离最小。即拟合值尽可能逼近真实值，使残差的平方和最小。,利用解析式估计模型参数,模型结构参数的估计,利用矩阵表达式估计模型参数,模型分布参数的估计,三、样本容量问题,样本是一个重要的实际问题。模型依赖于实际样本。获取样本需要成本，企图通过样本容量的确定减轻收集数据的困难。1、最小样本容量2、满足基本要求的样本容量,1、最小样本容量,所谓“最小样本容量”，即从最小二乘原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限。样本最小容量必须不少于模型中结构参数的数目，即 n k+1,2、满足基本要求的样本容量,一般经验认为：n30或者n3(k+1)才能满足模型估计的基本要求。只有当n30时，正态分布成立。n-k8时，t分布才稳定，检验才较为有效。,四、参数模型估计实例,
