第1个回答 2018-04-11
有点奇怪，这本书为什么对OLS估计量使用了矩阵形式，而在后面对OLS估计量的方差估计量却使用标量呢（注意beta下面的序号），如果题主所疑惑的C在前文没有任何交代，那么这本书则纯属误认子弟。其次，这本书似乎几个概念都没有搞清，比如参数OLS估计的方差那栏，估计量的方差本身应该是VAR（）,如果加了^符号，则表明是方差的估计量，之所以使用估计量，是因为误差的方差（sigma的平方）不知，用它的无偏估计量残差平方和除以自由度代替的，所以这栏准确的说应该叫OLS估计量的方差的估计量。
下面回答题主两个问题：
题主疑惑的两个C是一样的，上面那个是OLS估计量的方差的估计量，下面计算的是方差估计量的标准差，也就是上面的值开根号。
这里的C不太好看，也不易理解。事实上，接着OLS估计量的矩阵形式往下推演，在经典假设下（误差满足球形扰动），OLS估计量的方差矩阵应该[（X'X)^(-1)][sigma^2]（不满足前提假设，左边括号的内容有变），X是n*k的矩阵（k为beta参数的个数，n为样本数），X’是k*n的矩阵，C=[（X'X)^(-1)]是k*k的矩阵，于是Cjj可以看作C矩阵对角线的元素。
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