计量经济学中的自由度

㈠ 请问计量经济学中为什么TSS的自由度总为n-1

假设Y 为n*1自变量矩阵。TSS = Y'*Y 因为Y的变量数只为1。所以，TSS的自由度总是n-1。

当然这是建内立在你在计算简单的容线性模型的基础上。Y是可能为一个 n*k的矩阵的，比如VAR 模型。这时候的TSS已经不是一个数值而是一个矩阵了。

㈡ 计量经济学中ESS的自由度为k-1,K是什么

k为限制条件的个数。对于RSS，在得到OLS估计值时，对OLS施加了k+1个限制。这意味着，在给定残差中的n-(k-1)个，其余k+1个便是已知的：残差中只有n-(k+1)个自由度。对于TSS，一共有n个数值，应该有n个自由度，但是其中一个自由地用于估计了均值，so还剩次下n-1个。对于ESS，即拟合值与均值之差的平方和，那么知道拟合值需要知道k+1个系数就ok了，但是均值占用了一个自由度，所有能够自由取值的变量个数就只有k个。

㈢ 计量经济学中的自由度怎么理解

计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电版脑技术，权以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

㈣ 计量经济学中，F检验中的自由度N-K的问题

形如Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3的回归方程中，复进制行F检验时的自由度K-1和N-K中的K不包括常数项，因为k是解释变量的个数，进行f检验的时候应该是分子的自由度是g（约束条件的个数），分母是n-k-1。

自由度样本中独立或能自由变化的数据的个数，一般来说，自由度等于独立变量减掉其衍生量数。举例来说，变异数的定义是样本减平均值，因此对N个随机样本而言，其自由度为N-1。

(4)计量经济学中的自由度扩展阅读：

理论计量经济学（Theoretical
Econometrics）以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切。

理论计量经济学除了介绍计量经济学模型的数学理论基础和普遍应用的计量经济学模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验模型。

编辑

㈤ 计量经济学选择题，有关分布滞后模型的自由度问题

df=n-m-(m+1)-1=n-2(m+1),m+1是随机变量的个数，m是损失的自由度。所以是n-3-4-1=30,n=38

㈥ 计量经济学中总离差自由度与样本容量是什么关系

总离差自由度等于样本容量n-1,
ESS自由度为样本中解释变量的个数k
RSS自由度为n-k-1.

㈦ 统计计量经济学中自由度及变量个数的计算

k 是变量个数。一般都包括常数项。鲜有不算常数项的（但不是绝对没有）。

正常的F distribution应该是你写的第一个，自由度是（k-1, n-k）。你写第二个很诡异。我估计是第二个定义的k，没有包括常数项。

DW里定义的k绝对包括常数项。

你的rho 是什么？correlation? 原始定义中的DW TEST，跟correlation没啥关系。一般DW TEST statistic都用d来表示。因为d是强调，error term之间正负autocorrelation的，所以有时候会被人拿来和rho比较。

㈧ 计量经济学中的自由度怎么理解

在统计学中，自由度指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。通常df=n-k。其中回n为样本含量，答k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。 我学的时候基本是死记的，理解的话大概是为了减小抽样误差blabla?

㈨ 李子奈计量经济学第三版P47，那个t为啥是服从自由度（n-2）的t分布啊

当方差是真值（我们不清楚）的时候是服从标准正态分布。当方差是估计出来的时候是服从t分布。这个过程有三个步骤。
首先把方差是真值的beta1标准化，你得到一个服从标准正态分布的量Z，但是，方差的真值你不知道，Z算不出来，无法推断！
所以就有了第二个步骤，样本计算出的方差X（表达式中包含标准差的真值，真值是一个参数）服从卡方分布，自由度为（n-2），因为计算两个beta失去了这两个自由度。（这个也在概率论中有说到）
第三步，Z和X是不相关的，所以Z和X可以把共同的真值除掉，用Z和X构造出的就是t分布。（概率论书上有证明）
要搞清楚过程，你必须知道t分布，卡方分布和标准正太分布的关系。格林的计量经济学上有证明。

㈩ 计量经济学中的自由度指什么

自由度指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。通常df=n-k。其中n为样本数量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。数学上，自由度是一个随机向量的维度数，也就是一个向量能被完整描述所需的最少单位向量数。

(10)计量经济学中的自由度扩展阅读：

相关应用：

1.若存在两个变量a、b，而a+b=6那么他的自由度为1。因为其实只有a才能真正的自由变化，b会被a选值的不同所限制。

2、估计总体的平均数时，由于样本中的n个数都是相互独立的，任一个尚未抽出的数都不受已抽出任何数值的影响，所以自由度为n。

3、估计总体的方差时所使用的统计量是样本的方差s，而s必须用到样本平均数来计算。在抽样完成后已确定，所以大小为n的样本中只要n-1个数确定了，第n个数就只有一个能使样本符合方差的数值。

也就是说，样本中只有n-1个数可以自由变化，只要确定了这n-1个数，方差也就确定了。这里，平均数就相当于一个限制条件，由于加了这个限制条件，样本方差s的自由度为n-1。

4、统计模型的自由度等于可自由取值的自变量的个数。如在回归方程中，如果共有p个参数需要估计，则其中包括了p-1个自变量（与截距对应的自变量是常量）。因此该回归方程的自由度为p-1。

5、在一个包含n个个体的总体中，平均数为m。知道了n-1个个体时，剩下的一个个体不可以随意变化。