計量經濟學中的自由度

㈠ 請問計量經濟學中為什麼TSS的自由度總為n-1

假設Y 為n*1自變數矩陣。TSS = Y'*Y 因為Y的變數數只為1。所以，TSS的自由度總是n-1。

當然這是建內立在你在計算簡單的容線性模型的基礎上。Y是可能為一個 n*k的矩陣的，比如VAR 模型。這時候的TSS已經不是一個數值而是一個矩陣了。

㈡ 計量經濟學中ESS的自由度為k-1,K是什麼

k為限制條件的個數。對於RSS，在得到OLS估計值時，對OLS施加了k+1個限制。這意味著，在給定殘差中的n-(k-1)個，其餘k+1個便是已知的：殘差中只有n-(k+1)個自由度。對於TSS，一共有n個數值，應該有n個自由度，但是其中一個自由地用於估計了均值，so還剩次下n-1個。對於ESS，即擬合值與均值之差的平方和，那麼知道擬合值需要知道k+1個系數就ok了，但是均值佔用了一個自由度，所有能夠自由取值的變數個數就只有k個。

㈢ 計量經濟學中的自由度怎麼理解

計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎，運用數學、統計學方法與電版腦技術，權以建立經濟計量模型為主要手段，定量分析研究具有隨機性特性的經濟變數關系的一門經濟學學科。主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。理論經濟計量學主要研究如何運用、改造和發展數理統計的方法，使之成為隨機經濟關系測定的特殊方法。應用計量經濟學是在一定的經濟理論的指導下，以反映事實的統計數據為依據，用經濟計量方法研究經濟數學模型的實用化或探索實證經濟規律。

㈣ 計量經濟學中，F檢驗中的自由度N-K的問題

形如Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3的回歸方程中，復進制行F檢驗時的自由度K-1和N-K中的K不包括常數項，因為k是解釋變數的個數，進行f檢驗的時候應該是分子的自由度是g（約束條件的個數），分母是n-k-1。

自由度樣本中獨立或能自由變化的數據的個數，一般來說，自由度等於獨立變數減掉其衍生量數。舉例來說，變異數的定義是樣本減平均值，因此對N個隨機樣本而言，其自由度為N-1。

(4)計量經濟學中的自由度擴展閱讀：

理論計量經濟學（Theoretical
Econometrics）以介紹、研究計量經濟學的理論與方法為主要內容，側重於理論與方法的數學證明與推導，與數理統計聯系極為密切。

理論計量經濟學除了介紹計量經濟學模型的數學理論基礎和普遍應用的計量經濟學模型的參數估計方法與檢驗方法外，還研究特殊模型的估計方法與檢驗模型。

編輯

㈤ 計量經濟學選擇題，有關分布滯後模型的自由度問題

df=n-m-(m+1)-1=n-2(m+1),m+1是隨機變數的個數，m是損失的自由度。所以是n-3-4-1=30,n=38

㈥ 計量經濟學中總離差自由度與樣本容量是什麼關系

總離差自由度等於樣本容量n-1,
ESS自由度為樣本中解釋變數的個數k
RSS自由度為n-k-1.

㈦ 統計計量經濟學中自由度及變數個數的計算

k 是變數個數。一般都包括常數項。鮮有不算常數項的（但不是絕對沒有）。

正常的F distribution應該是你寫的第一個，自由度是（k-1, n-k）。你寫第二個很詭異。我估計是第二個定義的k，沒有包括常數項。

DW里定義的k絕對包括常數項。

你的rho 是什麼？correlation? 原始定義中的DW TEST，跟correlation沒啥關系。一般DW TEST statistic都用d來表示。因為d是強調，error term之間正負autocorrelation的，所以有時候會被人拿來和rho比較。

㈧ 計量經濟學中的自由度怎麼理解

在統計學中，自由度指的是計算某一統計量時，取值不受限制的變數個數。通常df=n-k。其中回n為樣本含量，答k為被限制的條件數或變數個數，或計算某一統計量時用到其它獨立統計量的個數。自由度通常用於抽樣分布中。 我學的時候基本是死記的，理解的話大概是為了減小抽樣誤差blabla?

㈨ 李子奈計量經濟學第三版P47，那個t為啥是服從自由度（n-2）的t分布啊

當方差是真值（我們不清楚）的時候是服從標准正態分布。當方差是估計出來的時候是服從t分布。這個過程有三個步驟。
首先把方差是真值的beta1標准化，你得到一個服從標准正態分布的量Z，但是，方差的真值你不知道，Z算不出來，無法推斷！
所以就有了第二個步驟，樣本計算出的方差X（表達式中包含標准差的真值，真值是一個參數）服從卡方分布，自由度為（n-2），因為計算兩個beta失去了這兩個自由度。（這個也在概率論中有說到）
第三步，Z和X是不相關的，所以Z和X可以把共同的真值除掉，用Z和X構造出的就是t分布。（概率論書上有證明）
要搞清楚過程，你必須知道t分布，卡方分布和標准正太分布的關系。格林的計量經濟學上有證明。

㈩ 計量經濟學中的自由度指什麼

自由度指的是計算某一統計量時，取值不受限制的變數個數。通常df=n-k。其中n為樣本數量，k為被限制的條件數或變數個數，或計算某一統計量時用到其它獨立統計量的個數。自由度通常用於抽樣分布中。數學上，自由度是一個隨機向量的維度數，也就是一個向量能被完整描述所需的最少單位向量數。

(10)計量經濟學中的自由度擴展閱讀：

相關應用：

1.若存在兩個變數a、b，而a+b=6那麼他的自由度為1。因為其實只有a才能真正的自由變化，b會被a選值的不同所限制。

2、估計總體的平均數時，由於樣本中的n個數都是相互獨立的，任一個尚未抽出的數都不受已抽出任何數值的影響，所以自由度為n。

3、估計總體的方差時所使用的統計量是樣本的方差s，而s必須用到樣本平均數來計算。在抽樣完成後已確定，所以大小為n的樣本中只要n-1個數確定了，第n個數就只有一個能使樣本符合方差的數值。

也就是說，樣本中只有n-1個數可以自由變化，只要確定了這n-1個數，方差也就確定了。這里，平均數就相當於一個限制條件，由於加了這個限制條件，樣本方差s的自由度為n-1。

4、統計模型的自由度等於可自由取值的自變數的個數。如在回歸方程中，如果共有p個參數需要估計，則其中包括了p-1個自變數（與截距對應的自變數是常量）。因此該回歸方程的自由度為p-1。

5、在一個包含n個個體的總體中，平均數為m。知道了n-1個個體時，剩下的一個個體不可以隨意變化。