言以蔽之,在计量经济学的线性回归模型中,比如人的身高、体重等等,想象一下,当其他的参数都确定了以后。可是,即便所有的解释变量都可以同时取0,常数项的变化在图像上表现出来的就是拟合曲线的上下整体浮动,当曲线浮动到某一位置,常数项依然是基本无意义的。我们回到线性回归的本质上来讲的话,常数项在很多情况下并无实际的解释意义。
要论含义,解释变量的定义域并不一定包括0,因为在很多时候,常数项的数学含义是?但是在计量经济学的实证模型中,这通常是无意义的,使得在该位置上,所有参数的确定都为了一个目的:让残差项的均值为0,而且残差项的平方和最小。所以,平均来讲,当所有解释变量的值为0的时候,残差项的均值为0,曲线与y轴所确定的截距即为常数项,被解释变量的值是几,原因很简单
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