总供给曲线表明了在某种价格水平上整个社会的厂商所愿意供给的产品总量。所有厂商所愿意供给的产品总量取决于它们在提供这些产品时所得到的价格，以及在生产这些产品时所必须支付的劳动和其他生产要素的费用。因此，
在宏观经济分析中，描述总产出与劳动、资本和技术等总投入之间关系的基本工具是宏观生产函数或总量生产函数。宏观生产函数分为短期和长期两种：在短期宏观生产函数中，由于资本存量和技术水平短期内不可能有太大变化
设有如下一元线性回归模型：yi：因变量或被解释变量；χi：自变量或解释变量；μi：一个随机变量，称为随机（扰动）项；α，β：是两个常数，称为回归参数，下标i：表示变量的第 i 个观
一元线性回归模型的参数常采用普通最小二乘法（Ordinary LeastSquares，OLS）来估计。假定拟合的最优直线方程为∶达到最小。通过求解上述方程可得一元线性回归参数的估计值。该参数估计方法
拟合优度，又称样本"可决系数"，用于度量回归直线对样本观测值的拟合程度，常用R2表示，计算公式为∶其中，TSS为总离差平方和，ESS为回归平方和，RSS为残差平方和。很显然，在总离
t检验又称回归系数检验，步骤如下：第一步：提出假设。设原假设 H0：β=0，备择假设H1：β≠0。第二步：构造t统计量，即服从自由度为n-2的t分布：第三步，给定显著性水平α，查表得到临界值
1.点预测。设回归模型为：yi = α+β xi + μi (i=1, 2 ,3, ..., n)假定在抽样期外的某预测期 f&n
多元线性回归主要用于分析多个自变量对因变量的影响。例如，在分析一家公司的价值时，需要研究该公司多个财务指标，比如负债比例、资产回报率等指标对该公司价值的影响。在该研究中，将公司价值定为因变量，各财务指
t分布全称为学生t分布，由威廉·戈塞特于1908年提出。设随机变量X服从标准正态分布N（0，1），Y服从分布X2（n），那么服从自由度为 n的t分布，记为t~t（n）。t分布的概率密度函数为∶
