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1、计量经济学课件PPT3一、拟合优度检验一、拟合优度检验n n检验模型对样本的拟合程度检验模型对样本的拟合程度称为拟合优度。称为拟合优度。n nLSLS的优良性指的是不同方法的优良性指的是不同方法对同一问题的判断。对同一问题的判断。n n拟合优度检验指的是对不同拟合优度检验指的是对不同问题之间的比较。问题之间的比较。n n方法:构造一个表征拟合程方法:构造一个表征拟合程度的指标,根据一定准则进度的指标,根据一定准则进行判断。行判断。n n例如左边两个问题,它们都例如左边两个问题,它们都满足满足LSLS,但拟合程度明显,但拟合程度明显不同。不同。21总平方和总平方和=解释平方和解释平方和+残差平方
2、和残差平方和3为什么为什么ESS是是由解释变量引起的变动?由解释变量引起的变动?4为什么为什么ESS是由解释变量引起的变动是由解释变量引起的变动?n nESSESS是一个变动是一个变动n nESSESS是由解释变量的变动决定的是由解释变量的变动决定的n nESSESS是被解释变量变动的一部分是被解释变量变动的一部分5平方和分解图示平方和分解图示正交分解正交分解(yi,xi)6名词对照名词对照n nTotal Square SumTotal Square Sumn nExplain Square SumExplain Square Sumn nResidual Square SumResidua
3、l Square Sumn nn nTotal Square SumTotal Square Sumn nError Square SumError Square Sumn nRegression Square SumRegression Square Sumn n总平方和总平方和n n解释平方和解释平方和n n残差平方和残差平方和n nn n总平方和总平方和n n误差平方和误差平方和n n(残差平方和)(残差平方和)n n回归平方和回归平方和n n(解释平方和)(解释平方和)72、拟合优度、拟合优度R2和调整了的和调整了的R2n nr r2 2 拟合优度(判定系数、决定系数)拟合优度(判定系
4、数、决定系数)n nR R2 2调整了的拟合优度调整了的拟合优度8可决系数(拟合优度)可决系数(拟合优度)R R2 2n n解释变量引起的变动占总变动的百分比解释变量引起的变动占总变动的百分比n n取值在取值在0101之间,越大拟合越好之间,越大拟合越好9调整了的调整了的R2n n用残差平方和与总平方和各自的自由度进行调整。用残差平方和与总平方和各自的自由度进行调整。以防止企图通过增加解释变量个数来提高拟合优以防止企图通过增加解释变量个数来提高拟合优度的错误倾向。度的错误倾向。10引入调整可决系数的作用引入调整可决系数的作用 返回返回11二、方程显著性检验(二、方程显著性检验(F检验)检验)依
5、据假设检验的原理和步骤,把模型作为一个依据假设检验的原理和步骤,把模型作为一个整体进行假设检验,检验模型中被解释变量整体进行假设检验,检验模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系是否显著的成立。与解释变量之间的线性关系是否显著的成立。12F检验统计量的构造检验统计量的构造13F检验的逻辑意义检验的逻辑意义14拟合优度与方程显著性检验的关系拟合优度与方程显著性检验的关系n n拟合优度检验模型对样本的拟合程度。拟合优度检验模型对样本的拟合程度。n nF F显著性性检验检验模型总体线性关系的显著性。显著性性检验检验模型总体线性关系的显著性。n n两者有如上的关系。两者有如上的关系。n n拟合优度是感
6、性的,不宜苛求,应以拟合优度是感性的,不宜苛求,应以F F检验为准。检验为准。但但F F检验它只是把模型作为一个整体进行了检验,检验它只是把模型作为一个整体进行了检验,还应对模型中的各个变量进行检验,决定它们是还应对模型中的各个变量进行检验,决定它们是否应当保留在模型之中。否应当保留在模型之中。15F检验的步骤检验的步骤n n假定随机扰动项假定随机扰动项u u服从正态分布。检验目标是联合检验,服从正态分布。检验目标是联合检验,n n(1 1)提出假设)提出假设HH0 0:b:b1 1=b=b2 2=b=b3 3=b=bk k=0=0n n(2 2)适合的检验统计量)适合的检验统计量n n(3
7、3)根据冒险率)根据冒险率,确定临界值,确定临界值F F n n(4 4)将计算出的)将计算出的F F与临界值与临界值F F 比较比较n n(5 5)下下结结论论:若若FF临临界界值值F F,则则拒拒绝绝HH0 0;若若F=Ft,拒绝H0;否则不拒绝H0。t的绝对值越大,自变量对因变量的作用越显著。20不拒绝H0区域t f(t)拒绝域拒绝域t检验的拒绝域检验的拒绝域21回归模型假设检验的步骤回归模型假设检验的步骤n n(1 1)查看拟合优度,进行)查看拟合优度,进行F F检验,从整体上判检验,从整体上判断回归方程是否成立,如果断回归方程是否成立,如果F F检验通不过,无检验通不过,无须进行下一
8、步;否则进行下一步须进行下一步;否则进行下一步n n(2 2)查看各个变量的)查看各个变量的t t值及其相应的概率,进值及其相应的概率,进行行t t检验,如果相应的概率小于给定的显著水平,检验,如果相应的概率小于给定的显著水平,该自变量的系数显著地不为该自变量的系数显著地不为0 0,该自变量对因,该自变量对因变量作用显著;否则系数与变量作用显著;否则系数与0 0无显著差异(本无显著差异(本质上质上=0=0),该自变量对因变量无显著的作用,),该自变量对因变量无显著的作用,应从方程中删去,重新估计方程。应从方程中删去,重新估计方程。n n(3 3)但是,一次只能将最不显著(相应概率)但是,一次只
9、能将最不显著(相应概率最大)的删除。每次删除一个,直至全部显著。最大)的删除。每次删除一个,直至全部显著。返回返回22四、运用实例四、运用实例n n数据:(见下页)n n资料来源:易丹辉统计预测n n被解释变量:y蔬菜销售量n n解释变量:x1、x2、x3、x4、x5、x6包括人口、价格、粮食、副食等因素n n要求:建立简洁的(最优的)蔬菜供应模型23资料资料24应剔除最不显著的x525设置新的估计模型26应剔除不显著的X627应剔除不显著的X328得到最简洁的蔬菜供应模型29最简洁的蔬菜供应模型最简洁的蔬菜供应模型n nEstimation Command:n nLS Y X1 X2 X4
10、Cn nEstimation Equation:n nY=C(1)*X1+C(2)*X2+C(3)*X4+C(4)n nSubstituted Coefficients:n nY=0.015753046*X1-0.46540629*X2+0.16284733*X4+1.8427109n n最后保留的解释变量:人口、价格和收入返回返回30五、参数估计的置信区间五、参数估计的置信区间n n用样本提供的信息,根据估计量用样本提供的信息,根据估计量(统计量统计量)公式,公式,可以给出未知参数的估计值或被解释变量的预可以给出未知参数的估计值或被解释变量的预测值的估计值,这种估计称为点估计。显然点测值的估
11、计值,这种估计称为点估计。显然点估计没有给出做出进行这类判断的可靠程度和估计没有给出做出进行这类判断的可靠程度和误差范围。误差范围。n n区间估计则是以一定的可靠程度(精确度),区间估计则是以一定的可靠程度(精确度),给出估计值存在的误差范围(区间)。给出估计值存在的误差范围(区间)。n n因为估计量是一个随机变量,所以区间估计的因为估计量是一个随机变量,所以区间估计的实质,是为被估计的参数或预测值构造一个以实质,是为被估计的参数或预测值构造一个以点估计为中心的区间(置信区间),该区间以点估计为中心的区间(置信区间),该区间以一定的概率(置信度一定的概率(置信度=1-=1-)包含该参数或预测包
12、含该参数或预测值。值。31参数估计的置信区间参数估计的置信区间32可靠性和估计精度是相互制约可靠性和估计精度是相互制约n n1 1、提高可靠性(减少风险),区间、提高可靠性(减少风险),区间增大,反之,则反。因为信息量只有增大,反之,则反。因为信息量只有这么多。这么多。n n2 2、增加样本容量、增加样本容量t t临界值减小和系临界值减小和系数标注误减小(它的分子不增它,分数标注误减小(它的分子不增它,分母增大)母增大)误差半径减小误差半径减小n n3 3、提高拟合优度(减少、提高拟合优度(减少RSSRSS)n n4 4、提高样本观察值的分散度。、提高样本观察值的分散度。n n5 5、置信区域
13、是一个以置信区域是一个以 为中心的超为中心的超椭球椭球n n大量观察大量观察n n深入观察深入观察n n全面观察全面观察33预测时间轴的分段预测时间轴的分段34参数的区间估计参数的区间估计35b f(b)置信区间上限下限假设检验与区间估计是一个问题的两个方面36b f(b)置信区间上限下限 返回返回 37预测假定预测假定38均值预测(均值预测(E(YE(YF F))39个值预测(个值预测(Y YF F)置信区域是一个以YF为中心的超椭球。40预测能力检验预测能力检验41影响预测值精度的因素影响预测值精度的因素n n1、预测精度提高(半径减少)和可靠程度提高(风险减少)是相互制约的n n2、增加观察值个数n n3、提高拟合优度n n4、扩大解释变量的分散程度n n5、在解释变量均值向量处,有最小的预测误差42均值预测和个值预测的比较均值预测和个值预测的比较返回返回43此课件下载可自行编辑修改,仅供参考!此课件下载可自行编辑修改,仅供参考!感谢您的支持,我们努力做得更好!谢谢感谢您的支持,我们努力做得更好!谢谢
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