简述线性回归方程中a与b的经济含义?

1. 简述线性回归方程中a与b的经济含义?

回归直线方程y=a+bx过定点(0,a)
 
表示自变量x每变动一个计量单位时因变量y的平均变动值，数学上称为直线的斜率，也称回归系数。
 
回归系数含义是说当其他因素不变时 自变量的以单位变化引起的因变量的变化程度
可决系数 用SSR（回归平方和）处以SST 或者是1减去SSE（残差平方和）处以SST的商
其中SST是因变量的样本方差
这个系数说明在因变量y的样本变化中，有多少部分是可以被自变量x的变化解释的
 
还有一种“无用”的说法。。
计量经济理论其实就是些数学统计的东西, 是工具而已, 如果不是应用在一定的经济领域里的话， 没有经济意义而言(这也是为什么有人计量经济是垃圾的一个原因). 所以, 只看你说的这个回归模型, 他没有半点经济意义, 他有的只是数学统计方面的意义. 不过如果你把他应用到某特定经济领域里,他就有经济意义了. 举个简单的例子(假如这个经济理论成立的话): 因变量是CONSUMPTION, 自变量是DISPOSABLE INCOME, 那么,a就是必需的那一部分消费(用来维持生存下来的花销), b 就是propensity to consume (消费系数?).

2. 在一元线性回归方程y=a+bx中回归系数b的实际意义是什么？

代表直线在y轴上的截距，b表示直线的斜率，回归系数的涵义是当自变量x每增加一个单位时，因变量y的平均增加值。
回归系数含义是说当其他因素不变时，自变量的以单位变化引起的因变量的变化程度。
回归分析就是要找出一个数学模型Y=f(X)，使得从X估计Y可以用一个函数式去计算。当Y=f(X)的形式是一个直线方程时，称为一元线性回归。这个方程一般可表示为Y=A+BX。
根据最小平方法或其他方法，可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值。A、B确定后，有一个X的观测值，就可得到一个Y的估计值。回归方程是否可靠，估计的误差有多大，都还应经过显著性检验和误差计算。

线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：
1、如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。
2、给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。

3. 线性回归方程y=bx+a中，b的意义是（　　

（Ⅰ）由程序框图可知：{xn}是等差数列，且首项x1=1，公差d=2，∴xn=1+2（n-1）=2n-1，y1=2=3-1，y2＝3×2+2＝8＝32?1，y3＝3×8+2＝26＝33?1，y4＝3×26+2＝80＝34?1，∴yn＝3n?1．       （Ⅱ）n=1时，z1=y1（x1+1）=4，n≥2，Znyn=2xn+1-2xn-1-1=2，∴Zn=2×yn=2×（3n-1），∴Zn=2×（3n-1），n≥1．∴Sn＝2×3(1?3n)1?3?2n＝3n+1?2n?3故∴Sn＝3n+1?2n?3(1≤n≤2014)．

4. 一元线性回归方程公式的公式以及ab怎么求？

一元线性回归方程公式的公式以及ab怎么求？
建议你先到baike.baidu/view/954762这个地方看一下.b的计算有两个公式,计算结果相同.（不过,我更喜欢使用△（即差值）计算的那个公式）.
回归流程我通常这样进行：
1）由所给出的系列值分别计算两个变量的平均值
x平均=(Σxi)/ny平均=（Σyi)/n【Σ是把相应的值加起来,n是数据组数】
2）计算一系列的差值（即△）
△xi=xi-x平均【应该有n个△x】；△yi=yi-y平均【也应该有n个】
3）求出两个和值A》Σ△xi△yi=△x1*△y1+...+△xn*△yn
B》Σ△2xi=（△x1）2+...+（△xn）2
4）由公式求出bb=Σ△xi△yi/Σ△2xi【通常2）、3）、4）并不分别进行】
5）由公式算出aa=y平均-b*x平均
然后按格式写出回归方程即得.,10,

5. 建立一元线性回归方程的目的是什么？

一元回归的主要任务是从两个相关变量中的一个变量去估计另一个变量，被估计的变量，称因变量，可设为Y；估计出的变量，称自变量，设为X。 回归分析就是要找出一个数学模型Y=f (X)，使得从X估计Y可以用一个函数式去计算。 
当Y=f (X)的形式是一个直线方程时，称为 一元线性回归 。 这个方程一般可表示为Y=A+BX。 根据 最小平方法 或其他方法，可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值。
 A、B确定后，有一个X的观测值，就可得到一个Y的估计值。 回归方程是否可靠，估计的误差有多大，都还应经过 显著性检验 和误差计算。 有无显著的相关关系以及样本的大小等等，是影响回归方程可靠性的因素。

一元线性回归
相关分析的目的在于测量变量之间的关系强度（r），回归分析的目的是考察变量之间的数量关系，主要解决以下几个问题：
（1）利用一组样本数据，确定变量之间的数学关系式；
（2）对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，找出哪些变量的影响是显著的，哪些是不显著的；
（3）利用关系式，根据一个或几个变量的取值来估计另一个变量的取值，并给出估计的可靠程度。

6. 一元线性回归的假设是什么啊？

一元线性回归模型通常有三条基本的假定：  
1、误差项ε是一个期望值为零的随机变量，即E(ε)＝0。这意味着在式y=β0＋β1＋ε中，由于β0和β1都是常数，所以有E(β0)=β0，E(β1)=β1。因此对于一个给定的x值，y的期望值为E(y)=β0＋β1x。
2、对于所有的x值，ε的方差盯σ2都相同。  
3、误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立。即ε～N(0，σ2)。独立性意味着对于一个特定的x值，它所对应的y值与其他2所对应的y值也不相关。

一元线性回归分析预测法
一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量Y的相关关系，建立x与Y的线性回归方程进行预测的方法。由于市场现象一般是受多种因素的影响，而并不是仅仅受一个因素的影响。所以应用一元线性回归分析预测法，必须对影响市场现象的多种因素做全面分析。
只有当诸多的影响因素中，确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量，才能将它作为自变量，应用一元相关回归分析市场预测法进行预测。

7. 一元线性回归方程公式的公式以及ab怎么求

建议你先到     http://baike.baidu.com/view/954762.htm    这个地方看一下。  b的计算有两个公式，计算结果相同。（不过，我更喜欢使用  △（即差值）计算的那个公式）。
回归流程  我  通常这样进行：
   1）由所给出的系列值分别计算两个变量的平均值
        x平均=(Σxi)/n           y平均=（Σyi)/n    【Σ是把相应的值加起来，n是数据组数】
   2）计算一系列的差值（即△）
       △xi=xi-x平均     【应该有n个△x】；△yi=yi-y平均   【也应该有n个】
   3）求出两个  和  值       A》    Σ△xi△yi=△x1*△y1+。。。+△xn*△yn
                                         B》   Σ△²xi=（△x1）²+。。。+（△xn）²
  4）由公式求出 b     b=Σ△xi△yi   /   Σ△²xi  【通常2）、3）、4）并不分别进行】
  5）由公式算出 a     a=y平均-b*x平均
 
然后按格式写出回归方程即得。

8. 一元线性回归中回归系数b的意义

回归系数越大表示x
对y
影响越大，正回归系数表示y
随x
增大而增大，负回归系数表示y
随x
增大而减小。
回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动1单位,平均而言，Y将变动b单位。