㈠ 計量經濟學中的普通最小二乘法（OLS）的4個基本假設條件是什麼在線等
1. 解釋變數是確定變數，不是隨機變數
2. 隨機誤差項具有零均值、同方差何不序列相關性
3. 隨機誤差項與解釋變數之間不相關
4. 隨機誤差項服從零均值、同方差、零協方差的正態分布
㈡ 計量經濟學中的「OLS」是什麼意思
OLS是ordinary least square的簡稱，意思是普通最小二乘法。普通最小二乘估計就是尋版找參數β1、β2……的估計值，使上式的離差平方權和Q達極小。式中每個平方項的權數相同，是普通最小二乘回歸參數估計方法。在誤差項等方差、不相關的條件下，普通最小二乘估計是回歸參數的最小方差的線性無偏估計。
用這種方法可以算出計量模型中的參數，它是計量經濟學中最基本，也是用的最多的方法。計算很復雜，你只要把原理搞清楚就可以了。現在都是將數據輸入軟體，由程序來計算的。
如果我沒有記錯的話，這是數學家高斯發明的方法，距今將近兩百年歷史，這個過程後來經過很多數學家改進。當然也有其局限性，當代的數學家又發明了一些新方法，比OLS要復雜很多。
㈢ 計量經濟學中的普通最小二乘法（OLS）的4個基本假設條件是什麼
計量經濟學中的普通最小二乘法（OLS）的4個基本假設條件分別為：
1、解釋變數是確定變數，不是隨機變數。
2、隨機誤差項具有零均值、同方差何不序列相關性。
3、隨機誤差項與解釋變數之間不相關。
4、隨機誤差項服從零均值、同方差、零協方差的正態分布。
通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，並使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。
最小二乘法還可用於曲線擬合。其他一些優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。
(3)計量經濟學試題ols擴展閱讀：
在我們研究兩個變數（x,y）之間的相互關系時，通常可以得到一系列成對的數據（x1，y1，x2，y2... xm，ym）；將這些數據描繪在x -y直角坐標系中，若發現這些點在一條直線附近，可以令這條直線方程。
在回歸過程中，回歸的關聯式不可能全部通過每個回歸數據點（x1，y1，x2，y2...xm，ym），為了判斷關聯式的好壞，可藉助相關系數「R」，統計量「F」，剩餘標准偏差「S」進行判斷；「R」越趨近於 1 越好；「F」的絕對值越大越好；「S」越趨近於 0 越好。
R = [∑XiYi - m （∑Xi / m）（∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m （∑Xi / m)2][∑Yi2 - m （∑Yi / m)2]}
m為樣本容量，即實驗次數；Xi、Yi分別為任意一組實驗數據X、Y的數值。
㈣ 計量經濟學題庫 什麼是ols估計
Ordinary Least Square
普通最小二乘