基本内容

SRF： Sample Regression Function

由最小二乘估计法1得到。

被解释变量（消费支出）的样本条件均值也是随解释变量（可支配收入）的变化而有规律的变化。如果把被解释变量Y的样本条件均值表示为解释变量X的某种函数，这个函数成为样本回归函数。显然，样本回归函数的函数形式应与设定的总体回归函数形式一致。样本回归函数如为线性函数，两个变量的线性回归可表示为 Y=β0+β1*X+e

其中β0为截距，是对总体β0的估计量

β1为回归系数，是对总体β1的估计量

e为随机误差：来源于1.有些影响Y的变量没被记入

2.人类行为的不确定性

3.计量误差

4.模型形式不对，例如没平方等

参考资料