残差是随机误差项吗

因为残差针对样本,随机误差针对总体.随机误差是统计模型中假定总体拥有的性质,残差是根据样本对总体的随机误差项的估计,对残差进行正态性检验可以看作对回归模型的检验,所以残差是随机误差的估计. 统计模型[stochasticmodel:statisticmodel:probabilitymodel]指以概率论为基础,采用数学统计方法建立的模型.有些过程无法用理论分析方法导出其模型,但可通过试验测定数据,经过数理统计法求得各变量之间的函数关系,称为统计模型.常用的数理统计分析方法有最大事后概率估算法.

随机误差项包括因素:未知的影响因素,残缺数据,数据观察误差,模型设定误差及变量内在随机性. 随机误差,又称为偶然误差.由于测试过程中诸多因素随机作用而形成的具有抵偿性的误差.它是不可避免的,可以设法将其减少,但又不能完全消除.随机误差具有统计性,在多次重复测量中,绝对值相同的正.负误差出现的机会大致相同,大误差出现的机会比小误差出现的机会少.由于随机误差中正.负误差相互抵偿的特性,多次测量平均值的随机误差要比单次测量值的随机误差小,多次测量的随机误差的平均值趋向于零,因此不影响测量的准确度.随机

原因有: 1.大小和方向都不固定: 2.无法测量或校正: 3.随着测定次数的增加,正负误差可以相互低偿,误差的平均值将逐渐趋向于零: 4.样本间的差异: 5.重复测定多次,其结果会有某些波动: 6.电磁场的微变,零件的摩擦.间隙.热起伏.空气扰动.气压及湿度的变化等物理因素. 7.测量人员的感觉器官的生理变化等.

含义: 1.随机误差也称为偶然误差和不定误差,是由于在测定过程中一系列有关因素微小的随机波动而形成的具有相互抵偿性的误差. 2.残差是指实际观察值与回归估计值的差. 随机误差和残差的区别: 1.随机误差与观测者,测量工具,被观测物体的性质有关,只能尽量减小,却不能避免.残差与预测有关,残差大小可以衡量预测的准确性.残差越大表示预测越不准确.残差与数据本身的分布特性,回归方程的选择有关. 2.随机误差项反映除自变量外其他各种微小因素对因变量的影响.它是Yt与未知的总体回归线之间的纵向距离,是不可直

异方差(heteroscedasticity)是为了保证回归参数,估计量具有良好的统计性质. 经典线性回归模型的一个重要假定是:总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差.如果这一假定不满足,则称线性回归模型存在异方差性.若线性回归模型存在异方差性,则用传统的最小二乘法估计模型,得到的参数估计量不是有效估计量,甚至也不是渐近有效的估计量:此时也无法对模型参数的进行有关显著性检验.对存在异方差性的模型可以采用加权最小二乘法进行估计.

产生异方差的原因主要是常来源于截面数据,来源于测量误差和模型中被省略的一些因素对被解释变量的影响:有时产生于计量经济模型所研究问题的本身:用分组数据估计经济计量模型也是异方差性的重要来源. 异方差性(heteroscedasticity)是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质,经典线性回归模型的一个重要假定是:总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差.如果这一假定不满足,则称线性回归模型存在异方差性.

DW检验是J.Durbin(杜宾)和G.S.Watson(沃特森)于1951年提出的一种适用于小样本的检验方法.DW检验只能用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题.计量经济,统计分析中常用的一种检验序列一阶自相关最常用的方法.

意思是指零均值,常方差的稳定随机序列,计量模型中的随机误差项必须是白噪声,模型才有经济意义. 白噪声或白杂讯是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程. 此信号在各个频段上的功率是一样的,由于白光是由各种频率的单色光混合而成,因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是白色的,此信号也因此被称作白噪声.

序列相关性,在计量经济学中指对于不同的样本值,随机干扰之间不再是完全相互独立的,而是存在某种相关性.又称自相关,是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系. 在回归模型的古典假定中是假设随机误差项是无自相关的,即在不同观测点之间是不相关的.如果该假定不能满足,就称与存在自相关,即不同观测点上的误差项彼此相关.