随机总体回归函数（随机误差项产生自相关的原因有哪些）

1. 一元线性回归的随机变量是什么
2. 随机误差项产生自相关的原因有哪些
3. 回归方程是什么函数
4. 随机森林回归模型过拟合了怎么办

一元线性回归的随机变量是什么

因为是线性回归，比如对于两个变量的，x，y，假设了用解释变量x的方程式表示y，此时只有确定x，才能有对应的y预测值，因此x此时不是随机变量。

事实上，一些教材中假定非随机只是为了理解起来方便，同时在算概率分布时可以把X当作常数处理。

随机误差项产生自相关的原因有哪些

对于模型yt=b0+b1x1t+b2x2t+……bkxkt+ut如果随机误差项的各期望值之间存在着相关关系，即cov(ut,us)=E(utus)≠0(t,s=1,2,……k)这时，称随机误差项之间存在自相关性（autocorrelation）或序列相关随机误差项的自相关性可以有多种形式，其中最常见的类型是随机误差项之间存在一阶自相关性或一阶自回归形式，即随机误差项只与它的前一期值相关：cov(ut,ut-1)=E（ut,ut-1)=/=0,或者ut=f(ut-1),则称这种关系为一阶自相关。

一阶自相关性可以表示为ut=p1ui-1+p2ui-2+p3ui-3+……pput-p+vt称之为p阶自回归形式，或模型存在p阶自相关由于无法观察到误差项ut,只能通过残差项et来判断ut的行为。

如果ut或et呈出下图(a)-(d)形式，则表示ut存在自相关，如果ut或et呈现图中(e)形式，则表示ut不存在自相关线性回归模型中的随机误差项的序列相关问题较为普遍，特别是在应用时间序列资料时，随机误差项的序列相关经常发生。自相关性产生的原因：线性回归模型中随机误差项存在序列相关的原因很多，但主要是经济变量自身特点、数据特点、变量选择及模型函数形式选择引起的。1.经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关2.经济行为的滞后性引起随机误差项自相关3.一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关4.模型设定误差引起随机误差项自相关5.观测数据处理引起随机误差项序列相关自相关的后果：线性相关模型的随机误差项存在自相关的情况下，用OLS（普通最小二乘法）进行参数估计，会造成以下几个方面的影响。

从高斯-马尔可夫定理的证明过程中可以看出，只有在同方差和非自相关性的条件下，OLS估计才具有最小方差性。

当模型存在自相关性时，OLS估计仍然是无偏估计，但不再具有有效性。

这与存在异方差性时的情况一样，说明存在其他的参数估计方法，其估计误差小于OLS估计的误差；也就是说，对于存在自相关性的模型，应该改用其他方法估计模型中的参数。1.自相关不影响OLS估计量的线性和无偏性，但使之失去有效性2.自相关的系数估计量将有相当大的方差3.自相关系数的T检验不显著4.模型的预测功能失效

回归方程是什么函数

回归方程（regression equation）是对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。指具有相关的随机变量和固定变量之间关系的方程。

回归直线方程指在一组具有相关关系的变量的数据（x与y）间，一条最好地反映x与y之间的关系直线。

随机森林回归模型过拟合了怎么办

一方面可以修改能量函数，另一方面可以对训练样本和测试样本进行调整。

到此，以上就是小编对于随机总体回归函数与随机样本回归函数有何区别的问题就介绍到这了，希望介绍的4点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。