第二讲回归分析精选文档.ppt
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1、第二讲回归分析本讲稿第一页，共五十三页引例：消费支出与可支配收入的观测值一、一元线性回归模型本讲稿第二页，共五十三页一、一元线性回归模型 定义：假设有两个变量x 和y，x为自变量，y为因变量。则一元线性回归模型的基本结构形式为 式中：a和b为待定参数；为各组观测数据的下标；为随机变量。（2.1）本讲稿第三页，共五十三页 记 和 分别为参数a与b的拟合值，则一元线性回归模型为 （2.2）式代表x与y之间相关关系的拟合直线，称为回归直线；是y的估计值，亦称回归值。（2.2）本讲稿第四页，共五十三页一般情况下的总体回归模型假定条件下的总体回归模型本讲稿第五页，共五十三页真实的总体回归直线与估计的样本
2、回归直线本讲稿第六页，共五十三页样本回归直线是对总体回归直线的近似反映。回归分析的主要任务就是要采用适当的方法，充分利用样本所提供的信息，使得样本回归函数尽可能地接近于真实的总体回归函数。所估计的样本回归直线都不可能与真实的总体回归直线完全一致。本讲稿第七页，共五十三页观测值的散点图及其拟合直线本讲稿第八页，共五十三页 参数a与b的最小二乘拟合原则要求yi与 的误差ei的平方和达到最小，即 根据取极值的必要条件，有（2.4）（一）参数（一）参数a、b的最小二乘估计的最小二乘估计 （2.3）本讲稿第九页，共五十三页（2.5）解上述正规方程组（2.4）式，得到参数a与b的拟合值本讲稿第十页，共五十
3、三页一元线性回归模型检验的种类一元线性回归模型检验的种类（二）一元线性回归模型的显著性检验（二）一元线性回归模型的显著性检验u实际意义检验实际意义检验参数估计值的符号和取值范围参数估计值的符号和取值范围消费支出与可支配收入：如果估计出来的 b小于 0 或大于 1，收入支出u统计检验统计检验检验样本回归方程的可靠性检验样本回归方程的可靠性拟合程度检验；拟合程度检验；相关系数检验；相关系数检验；参数显著性检验参数显著性检验(t检验检验)；回归方程显著性检验（回归方程显著性检验（F 检验）检验）u计量检验计量检验假定条件是否满足假定条件是否满足序列相关检验序列相关检验异方差性检验异方差性检验本讲稿第
4、十一页，共五十三页1 拟合优度检验拟合优度检验所谓拟合程度，是指样本观测值聚集在样本回归直线周围的紧所谓拟合程度，是指样本观测值聚集在样本回归直线周围的紧密程度。判断回归模型拟合程度优劣最常用的数量指标是密程度。判断回归模型拟合程度优劣最常用的数量指标是判定判定系数系数（Coefficient of Determination）本讲稿第十二页，共五十三页总的离差平方和：在回归分析中，表示y的n次观测值之间的差异，记为 可以证明（2.9）（2.8）本讲稿第十三页，共五十三页Q 称为误差平方和，或剩余平方和U 回归平方和 显而易见，各个样本观测点与样本回归直线靠得越紧，U 在S中所占的比例就越大。
5、因此，可定义这一比例为判定系数，即有：本讲稿第十四页，共五十三页性质：1、具有非负性，分子分母均是不可能为负值2、判定系数的取值范围为3、判定系数是样本观测值的函数，它也是一个统计量。本讲稿第十五页，共五十三页2 相关系数的显著性检验相关系数的显著性检验 X和和 Y之间真实的线性相关程度用总体相关系数之间真实的线性相关程度用总体相关系数来表示来表示由于总体未知，由于总体未知，无法计算，我们利用相本相关系数无法计算，我们利用相本相关系数（1）计算样本相关系数）计算样本相关系数 r；（2）根据给定的显著性水平）根据给定的显著性水平和样本容量和样本容量 n，查相关系数表得到临界值，查相关系数表得到临
6、界值 r。（3）若）若|r|大于临界值大于临界值，则，则 X与与 Y有显著的线性关系，否则有显著的线性关系，否则 X 与与Y 的线的线性相关关系不显著。性相关关系不显著。本讲稿第十六页，共五十三页3 回归参数的显著性检验（回归参数的显著性检验（t检验检验）根据样本估计的结果对总体回归参数的有关假设进行检验根据样本估计的结果对总体回归参数的有关假设进行检验3、根据给定的显著水平确定临界值，或者计算 t 值所对应的 p 值。4、做出判断。本讲稿第十七页，共五十三页 方法：F 检验法。总的离差平方和：在回归分析中，表示y的n次观测值之间的差异，记为 可以证明（2.9）（2.8）4回归方程的显著性检验
7、回归方程的显著性检验本讲稿第十八页，共五十三页 统计量F F越大，模型的效果越佳。统计量FF（1，n-2）。在显著水平下，若FF，则认为回归方程效果在此水平下显著。一般地，当FF0.10(1,n-2)时，则认为方程效果不明显。（2.10）本讲稿第十九页，共五十三页本讲稿第二十页，共五十三页本讲稿第二十一页，共五十三页本讲稿第二十二页，共五十三页本讲稿第二十三页，共五十三页本讲稿第二十四页，共五十三页二、多元线性回归模型1 1 多元线性回归模型的结构形式为多元线性回归模型的结构形式为 （2.11）式中：为待定参数；为随机变量。本讲稿第二十五页，共五十三页本讲稿第二十六页，共五十三页本讲稿第二十七
8、页，共五十三页2 多元线性回归模型的基本假定多元线性回归模型的基本假定本讲稿第二十八页，共五十三页 如果 分别为的拟和值，则回归方程为 b0为常数，b1,b2,bk称为偏回归系数。偏回归系数的意义是，当其他自变量都固定时，自变量 每变化一个单位而使因变量平均改变的数值。（2.12）3 回归方程的估计:本讲稿第二十九页，共五十三页 偏回归系数的推导过程:根据最小二乘法原理，的估计值 应该使 由求极值的必要条件得 方程组（3.2.14）式经展开整理后得（.2.13）（.2.14）本讲稿第三十页，共五十三页 方程组（2.15）式称为正规方程组。引入矩阵（.2.15)本讲稿第三十一页，共五十三页本讲稿
9、第三十二页，共五十三页本讲稿第三十三页，共五十三页 则正规方程组（2.15）式可以进一步写成矩阵形式本讲稿第三十四页，共五十三页求解得引入记号 （2.16）本讲稿第三十五页，共五十三页正规方程组也可以写成本讲稿第三十六页，共五十三页n回归模型的显著性检验回归模型的显著性检验 回归平方和U与剩余平方和Q：回归平方和 剩余平方和为 F统计量为 计算出来F之后，可以查F分布表对模型进行显著性检验。本讲稿第三十七页，共五十三页本讲稿第三十八页，共五十三页本讲稿第三十九页，共五十三页R=0.950，说明，说明 Y 与自变量与自变量 X1、X2 之间的相关程度为之间的相关程度为 95.0%。样本判定系数样
10、本判定系数0.902 说明说明 Y的变动有的变动有 90.2%可以由自变量可以由自变量 X1 和和 X2 解释。解释。本讲稿第四十页，共五十三页本讲稿第四十一页，共五十三页本讲稿第四十二页，共五十三页三、非线性回归模型 非线性关系线性化的几种情况非线性关系线性化的几种情况对于指数曲线 ，令 ,可以将其转化为直线形式：，其中，；对于对数曲线 ，令 ，可以将其转化为直线形式：；对于幂函数曲线 ，令 ，可以将其转化为直线形式：其中，；本讲稿第四十三页，共五十三页对于双曲线 ，令 ，转化为直线形式：；对于S型曲线 ，可 转化为直线形式：；对于幂乘积 ，只要令 ，就可以将其转化为线性形式 其中，；本讲稿
11、第四十四页，共五十三页对于对数函数和 只要令 ，就可以将其化为线性形式 例例:表 3.2.1给 出 了 某 地 区 林 地 景 观 斑 块 面 积（area）与周长（perimeter）的数据。下面我们建立林地景观斑块面积A与周长P之间的非线性回归模型。本讲稿第四十五页，共五十三页序号面积A周长P序号面积A周长P110 447.370625.39242232 844.3004 282.043215 974.730612.286434 054.660289.307330 976.770775.7124430 833.840895.98049 442.902530.202451 823.35520
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