可以这样理解:
常数项为零时，ax1+bx2+cx3=0等价于ax1+bx2+cx3=0x 方程中每一项都可以看成x的一次项，所以叫齐次的
这只是帮助理解的一种方式，不同地方齐次有不同含义
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线性代数里为什么吧常数项为零的方程组叫做齐次方程组？ 不为零就叫非齐次。 这齐次是什么意思？...
2014-12-29 12:01:00可以这样理解:常数项为零时，ax1+bx2+cx3=0等价于ax1+bx2+cx3=0x 方程中每一项都可以看成x的一次项，所以叫齐次的这只是帮助理解的一种方式，不同地方齐次有不同含义 转载于:...展开全文转载于:https://www.cnblogs.com/porter/p/4191381.html
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ols回归模型是什么意思_【计量经济学笔记】多元线性回归2--古典线性回归模型的假设&OLS的小样本性质...
2021-01-14 12:19:53古典线性回归模型（classical linear regression model, CLRM）的假定【1】线性性（linearity）（linear...是可变的，那我们可以把平方项、交叉项视作一个新的变量，这样他们的系数还是常数，就依然符合线性性的假设...展开全文古典线性回归模型（classical linear regression model, CLRM）的假定
【1】线性性（linearity）（linear in parameters）
本来是说，解释变量x们对y的边际效应（也就是那些系数β们）是常数，即线性的，但是如果说某些变量对y的边际效应不是常数，是可变的，那我们可以把平方项、交叉项视作一个新的变量，这样他们的系数还是常数，就依然符合线性性的假设。
那这样看来，其实这个线性性的假设，本质上就成了：回归函数是对参数βi线性的（linear in parameters）。
【2】严格外生性（strict exogeneity）→扰动项与解释变量不相关&正交
指的是，样本i的扰动项均值独立于所有样本的解释变量的观测数据，并非仅仅是样本i的解释变量。表示如下：
这意味着，样本i的扰动项与所有的解释变量都不相关。
一点补充：关于正交&不相关。
【3】不存在严格多重共线性→保证βhat可求得
也可以描述为，数据矩阵X满列秩，亦即，X中没有多余的变量。
一般来说，如果X满列秩，那么可以推得：X’X是正定矩阵，其可逆。这样βhat就可以求得。
而如果X没有满列秩，则X’X逆矩阵不存在，就无法定义估计量βhat，此时称β“不可识别”。
【4】球型扰动项
即，扰动项条件同方差、无自相关。
其协方差矩阵如下：
叫“球型扰动项”是因为，其协方差矩阵与单位矩阵成正比，每个分量到原点的距离都是σ平方。
（主对角线上的值——自己的方差；非主对角线上的值——不同个体的扰动项之间的协方差，此处全部为0）
同方差就体现在：对角线上的各个分量的方差都是一样的。
无自相关/无序列相关体现在：不同个体扰动项之间的协方差全为0。
（无自相关指的是扰动项ε自己的分量跟分量之间没有相关性，“无序列相关”常用于年度数据的表述）
OLS的小样本性质
OLS的估计量是样本数据的函数，也是一个随机变量，它的分布就称为“抽样分布”。
【性质1】线性性
指的是，βhat是一个线性估计量，它是y的线性组合，（X’X）-1X是系数矩阵。
【性质2】无偏性
即，估计量βhat不会系统地高估/低估β。
证明如下：
由此可以推得，βhat的期望=β（利用迭代期望定律）。
【性质3】估计量的协方差矩阵
βhat的估计是点估计，要判断它估计得好不好，与协方差有关。
要求βhat的协方差矩阵，可以先求X条件的协方差矩阵，然后利用迭代期望定律求得最终的结果。
在初期的时候，扰动项ε的协方差矩阵非常难计算，于是有了球型扰动项假定，代入其协方差矩阵：
【性质4】高斯—马尔可夫定理：OLS是最佳线性无偏估计（best linear unbiased estimator, BLUE）
指的是，在某个范围内，OLS估计是最有效率的。
这个范围是：线性无偏估计量。
最有效率指的是：方差最小。
非线性时，最大似然估计更有效率。
【性质5】扰动项方差的无偏估计
在性质3里，我们为了判断估计量的好坏，需要求得估计量的协方差矩阵。经过推算以及球型扰动项的应用，估计量的条件协方差矩阵化为一个含有扰动项方差的表达式。
我们需要知道扰动项方差，才能进一步计算估计量βhat的协方差矩阵，来判断βhat是否可靠。
而扰动项是不可观测的，其方差无法计算，所以我们将残差视为扰动项的实现值，将残差的方差视为扰动项的方差的估计值：
关于标准误（差）：
误差的标准差，又叫做标准误（差）。此处s是残差ei的标准差，残差ei其实就是拟合值对于真实值y的误差。
更一般而言，对于某个统计量的标准差的估计值，称为它的标准误（差）。
有了标准误，才能知道估计的准确程度。
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回归模型的score得分为负_SPSS中 回归 B值为负数什么意思
2021-01-14 03:47:12展开全部B值是指回归系数和截距(常数项)，可以是负数(负相关时回归系数出现负值)。e5a48de588b63231313335323631343130323136353331333431366262SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能...展开全文展开全部
B值是指回归系数和截距(常数项)，可以是负数(负相关时回归系数出现负值)。e5a48de588b63231313335323631343130323136353331333431366262
SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。
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扩展资料：
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数学rect什么意思_呆哥数学每日一题 ——典型而又比较难的数列题目
2021-01-08 00:57:59首先看到数列，我们第一反应是：求通项但是，这个数列却没有办法求通项碰到这种没法求通项的题目我们怎么办呢？我们肯定是要对递推式做一些变化的可以看出递推式是个对勾的形式，我们尝试平方一下：为什么这里平方...展开全文
如果想要获取往期每日一题电子版，可以加我微信：daigemath166，备注：知乎 每日一题
呆哥解析:
这是一道比较典型而又比较难的数列题目。
首先看到数列，我们第一反应是：求通项
但是，这个数列却没有办法求通项
碰到这种没法求通项的题目我们怎么办呢？
我们肯定是要对递推式做一些变化的
可以看出递推式是个对勾的形式，我们尝试平方一下：
为什么这里平方一下呢？
因为平方之后可以多出一个常数，这个后面是会有用的
根据递推式，我们发现，每一项都会比上一项增加一点，所以这个数列是递增的，也就是说这个数列会越来越大
所以我们把平方的倒数项舍弃掉，也就是进行放缩，这样误差就减小了，得出结果的效果肯定是最好的
然后会得到下面这个重要不等式
这个关系式非常像什么呢？
没错，就是等差数列
只不过等差数列是等号，而这里是大于号而已
实际上，我们可以把它看作这种数列：an的平方的公差大于2的数列
所以会有：
右边就是公差为2，首项为1的等差数列！
这里的妙处在于：把一个公差大于2的等差数列放小了
到这里，我们顺着思路代入平方后的关系式放缩：
是不是非常熟悉了呢？没错，左边就是裂项求和了
如果我们对两边求和，会得到：
那这个分数是怎么求和的呢？这里我希望大家记住一个重要结论：
套用结论后，我们发现这恰好有题目给出来的数值条件！
直接代入就可以马上得出答案了：
答案也就是真命题
明日预告：
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