应用统计多元线性回归学习教案.pptx

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1、会计学1应用统计多元应用统计多元(du yun)线性回归线性回归第一页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心25.1 多元线性回归多元线性回归(hugu)模模型型一、多元(du yun)线性回归模型的一般形式 目录 上页 下页 返回 结束 第1页/共90页第二页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心35.1 多元线性回归多元线性回归(hugu)模型模型 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第2页/共90页第三页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心45.1 多元线

2、性回归多元线性回归(hugu)模型模型 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第3页/共90页第四页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心55.1 多元多元(du yun)线性回归模型线性回归模型矩阵X是一n(p+1)矩阵,称X为回归设计矩阵或资料矩阵。在实验设计中，X的元素是预先(yxin)设定并可以控制的,人的主观因素可作用其中,因而称X为设计矩阵。二、多元线性回归模型的基本假定为了方便地进行模型的参数估计,对回归方程（5.4）式有如下一些基本假定。目录 上页 下页 返回 结束 第4页/共90页第五页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格

3、玛质量管理研究(ynji)中心65.1 多元线性回归多元线性回归(hugu)模型模型 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第5页/共90页第六页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心75.1 多元线性回归多元线性回归(hugu)模型模型 目录(ml)上页 下页 返回 结束 第6页/共90页第七页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心85.1 多元多元(du yun)线性回归模型线性回归模型三、多元线性回归方程的解释 为了给多元线性回归方程及其回归系数一个解释,下面(xi mian)以p=2的一个微观经济问题为例

4、给出回归方程的几何解释和回归系数的经济意义。目录 上页 下页 返回 结束 第7页/共90页第八页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心95.1 5.1 多元多元多元多元(du yun)(du yun)线性回归模型线性回归模型线性回归模型线性回归模型 目录(ml)上页 下页 返回 结束 第8页/共90页第九页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心105.1 多元线性回归多元线性回归(hugu)模型模型对于回归方程（5.13）式的图形,已不像一元线性回归时那样,是一条直线,而是一个(y)回归平面。而对一般情况的回归方程

5、（5.3）式，当p2时，回归方程是一个(y)超平面，无法用几何图形表示。目录 上页 下页 返回 结束 第9页/共90页第十页，共90页。2023/2/26115.2 多元回归参数多元回归参数(cnsh)的估计的估计 一、回归参数的普通(ptng)最小二乘估计 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第10页/共90页第十一页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心125.2 多元回归参数多元回归参数(cnsh)的估的估计计 目录(ml)上页 下页 返回 结束 第11页/共90页第十二页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管

6、理研究中心135.2 多元回归参数多元回归参数(cnsh)的估计的估计 目录(ml)上页 下页 返回 结束 第12页/共90页第十三页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心145.2 多元回归参数多元回归参数(cnsh)的估计的估计 二、回归(hugu)值与残差 目录 上页 下页 返回 结束 第13页/共90页第十四页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心155.2 多元回归参数多元回归参数(cnsh)的估的估计计 目录(ml)上页 下页 返回 结束 第14页/共90页第十五页，共90页。2023/2/26中国

7、人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心165.2 5.2 多元回归参数多元回归参数多元回归参数多元回归参数(cnsh)(cnsh)的估计的估计的估计的估计 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第15页/共90页第十六页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心175.2 多元回归参数多元回归参数(cnsh)的的估计估计 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第16页/共90页第十七页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心185.2 5.2 多元回归参数多元回归参数多元回归参数多元回归参数(cnsh)(c

8、nsh)的估计的估计的估计的估计 这是一个重要的结论,我们在多元线性回归模型的基本假定中曾经用过它,这里就更可清楚这个假定的重要意义(yy)。结论说明,要想用OLSE估计多元线性回归模型的未知参数,样本容量必须不少于模型中参数的个数。在后边关于回归方程的假设检验中也少不了这一假设,否则检验无任何意义(yy)。目录 上页 下页 返回 结束 第17页/共90页第十八页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心195.2 多元回归参数多元回归参数(cnsh)的估计的估计三、实例分析 例5.1生产总值是衡量一个国家或地区经济发展状况的重要指标，影响一个国家或地区生产

9、总值的因素(yn s)包括资本、资源、科技、劳动力、进出口、国家基础设施建设等多方面的因素(yn s)。本例研究财政支出对生产总值的影响。中国统计年鉴把财政支出划分为31个组成部分。目录 上页 下页 返回 结束 第18页/共90页第十九页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心205.2 多元回归参数多元回归参数(cnsh)的估的估计计 采用2005年我国31个省、市、自治区的数据，以地区生产总值（万元）为因变量y，以如上13种支出为自变量做多元线性回归(hugu)，数据见表5.1，其中自变量单位为万元人民币。用SPSS软件计算出回归(hugu)系数表见表

10、5.2：目录 上页 下页 返回 结束 第19页/共90页第二十页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心215.2 5.2 多元回归参数多元回归参数多元回归参数多元回归参数(cnsh)(cnsh)的估计的估计的估计的估计 这一回归方程并不理想,所选自变量数目过多，回归系数的显著性检验不能通过，自变量间存在共线性，回归系数的经济意义不好解释,这里只是作为多元(du yun)线性回归参数估计的一例,后边我们将要进一步完善这一问题模型的建立。目录 上页 下页 返回 结束 第20页/共90页第二十一页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(

11、gunl)研究中心225.3 参数估计量的性质参数估计量的性质(xngzh)目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第21页/共90页第二十二页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心235.3 参数估计量的性质参数估计量的性质(xngzh)目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第22页/共90页第二十三页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心245.3 参数估计量的性质参数估计量的性质(xngzh)目录(ml)上页 下页 返回 结束 第23页/共90页第二十四页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质

12、量管理研究(ynji)中心255.3 参数估计量的性质参数估计量的性质(xngzh)目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第24页/共90页第二十五页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心265.3 参数估计量的性质参数估计量的性质(xngzh)目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第25页/共90页第二十六页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心275.3 5.3 参数估计量的性质参数估计量的性质参数估计量的性质参数估计量的性质(xngzh)(xngzh)目录(ml)上页 下页 返回 结束 第26页/共90页

13、第二十七页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心285.3 5.3 参数估计量的性质参数估计量的性质参数估计量的性质参数估计量的性质(xngzh)(xngzh)性质(xngzh)4 Gauss-Markov定理 目录 上页 下页 返回 结束 第27页/共90页第二十八页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心295.3 参数估计量的性质参数估计量的性质(xngzh)目录(ml)上页 下页 返回 结束 第28页/共90页第二十九页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心305.

14、4 回归方程的显著回归方程的显著性检验性检验(jinyn)当求出线性回归方程后,还需对回归方程进行显著性检验。多元线性回归方程的显著性检验与一元线性回归方程的显著性检验既有相同之处，也有不同之处。下面介绍(jisho)两种统计检验方法,一是回归方程显著性的F检验,另一个是回归系数显著性的t检验。同时介绍(jisho)衡量回归拟合程度的拟合优度检验。一、F检验 目录 上页 下页 返回 结束 第29页/共90页第三十页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心315.4 回归方程的显著回归方程的显著性检验性检验(jinyn)目录(ml)上页 下页 返回 结束 第

15、30页/共90页第三十一页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心325.4 回归方程的显著回归方程的显著性检验性检验(jinyn)目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第31页/共90页第三十二页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心335.4 回归方程的显著回归方程的显著性检验性检验(jinyn)目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第32页/共90页第三十三页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心345.4 回归方程的显著回归方程的显著性检验性检验(jinyn)对

16、例5.1题的数据(shj),用SPSS软件计算出的方差分析表如下：目录 上页 下页 返回 结束 第33页/共90页第三十四页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心355.4 回归方程的显著回归方程的显著性检验性检验(jinyn)二、回归系数的显著性检验在多元线性回归中,回归方程显著并不意味着每个自变量对y的影响都显著,因此我们总想从回归方程中剔除那些次要的、可有可无的变量,重新建立更为简单(jindn)的回归方程。所以就需要对每个自变量进行显著性检验。目录 上页 下页 返回 结束 第34页/共90页第三十五页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西

17、格玛质量管理研究(ynji)中心365.4 回归方程的显著回归方程的显著性检验性检验(jinyn)目录(ml)上页 下页 返回 结束 第35页/共90页第三十六页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心375.4 回归方程的显著回归方程的显著性检验性检验(jinyn)目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第36页/共90页第三十七页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心385.4 回归方程的显著回归方程的显著性检验性检验(jinyn)由于某些自变量不显著，因而在多元回归中并不是(b shi)包含在回归方程中的自变量

18、越多越好，这个问题将在第七章逐步回归中做详细讨论。目录 上页 下页 返回 结束 第37页/共90页第三十八页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心395.4 回归方程的显著回归方程的显著性检验性检验(jinyn)在此仅介绍一种简单的剔除多余变量的方法后退法。当有多个自变量对因变量y无显著性影响时,由于自变量之间的交互作用,不能一次剔除掉所有不显著的变量。原则上每次只剔除一个变量,先剔除其中(qzhng)|t|值最小的（或P值最大的）一个变量,然后再对求得的新的回归方程进行检验,有不显著变量再剔除,直到保留的变量都对y有显著影响为止。也可根据对问题的定性分

19、析选择t值较小的变量先剔除。目录 上页 下页 返回 结束 第38页/共90页第三十九页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心405.4 回归方程的显著回归方程的显著性检验性检验(jinyn)目录(ml)上页 下页 返回 结束 第39页/共90页第四十页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心415.4 回归方程的显著回归方程的显著性检验性检验(jinyn)目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第40页/共90页第四十一页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心425.4 回归方

20、程的显著回归方程的显著性检验性检验(jinyn)在一元线性回归中，回归系数显著性的t检验(jinyn)与回归方程显著性的F检验(jinyn)是等价的，而在多元线性回归中，这两种检验(jinyn)不同。目录 上页 下页 返回 结束 第41页/共90页第四十二页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心435.4 回归方程的显著回归方程的显著性检验性检验(jinyn)目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第42页/共90页第四十三页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心445.4 回归方程的显著回归方程的显著性检验性

21、检验(jinyn)三、拟合(n h)优度 目录 上页 下页 返回 结束 第43页/共90页第四十四页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心455.4 回归方程的显著回归方程的显著性检验性检验(jinyn)在两个变量的简单相关系数中,相关系数有正负之分,而复相关系数表示的是因变量y与全体(qunt)自变量之间的线性关系,它的符号不能由某一个自变量的回归系数的符号来确定,因而复相关系数都取正号。目录 上页 下页 返回 结束 第44页/共90页第四十五页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心465.4 回归方程的

22、显著回归方程的显著性检验性检验(jinyn)目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第45页/共90页第四十六页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心475.5 中心化和标准化中心化和标准化 在多元线性回归分析中,因为(yn wi)涉及到多个自变量,自变量的单位往往不同,给利用回归方程进行结构分析带来一定困难。再因为(yn wi)多元回归涉及的数据量很大,就可能由于舍入误差而使计算结果不理想。尽管计算机能使我们保留更多位的小数,但舍入误差肯定还会出现。因此,对原始数据进行一些处理,尽量避免大的误差是有实际意义的。目录(ml)上页 下页 返回 结束 第46

23、页/共90页第四十七页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心485.5 中心化和标准化中心化和标准化 一、中心化 目录(ml)上页 下页 返回 结束 第47页/共90页第四十八页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心495.5 中心化和标准化中心化和标准化 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第48页/共90页第四十九页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心505.5 中心化和标准化中心化和标准化 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第49页/共90页第五十页

24、，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心515.5 中心化和标准化中心化和标准化 二、标准化回归系数在上述(shngsh)中心化的基础上,可进一步给出变量的标准化和标准化回归系数。目录(ml)上页 下页 返回 结束 第50页/共90页第五十一页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心525.5 中心化和标准化中心化和标准化 目录(ml)上页 下页 返回 结束 第51页/共90页第五十二页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心535.5 中心化和标准化中心化和标准化 目录

25、上页 下页 返回(fnhu)结束 第52页/共90页第五十三页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心545.5 中心化和标准化中心化和标准化 当自变量所使用的单位不同时,用普通最小二乘估计建立的回归方程,其回归系数不具有(jyu)可比性，得不到合理的解释。目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第53页/共90页第五十四页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心555.5 中心化和标准化中心化和标准化 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第54页/共90页第五十五页，共90页。2023/2/26中国人民大学六

26、西格玛质量管理(gunl)研究中心565.5 中心化和标准化中心化和标准化 标准化回归系数是比较自变量对y影响程度相对重要性的一种较为理想的方法，有了标准化回归系数后,变量的相对重要性就容易进行比较了。但是,我们仍提醒人们对回归系数的解释须采取谨慎的态度,这是因为当自变量相关时会影响标准化回归系数的大小。参见(cnjin)参考文献13。几乎所有的统计软件在建立多元线性回归方程时都会自动给出标准化回归系数，通常他们称为贝它（Beta）值。目录(ml)上页 下页 返回 结束 第55页/共90页第五十六页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心575.6相关相关

27、(xinggun)阵与偏相关阵与偏相关(xinggun)系数系数一、样本(yngbn)相关阵 目录 上页 下页 返回 结束 第56页/共90页第五十七页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心585.6相关相关(xinggun)阵与偏相关阵与偏相关(xinggun)系数系数 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第57页/共90页第五十八页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心595.6相关相关(xinggun)阵与偏相关阵与偏相关(xinggun)系数系数用SPSS软件计算出的例5.1生产总值数据(shj)的

28、增广样本相关阵为 目录 上页 下页 返回 结束 第58页/共90页第五十九页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心605.6相关相关(xinggun)阵与偏相关阵与偏相关(xinggun)系数系数二、偏判定系数 在多元线性回归(hugu)分析中,当其他变量被固定后,给定的任两个变量之间的相关系数,叫偏相关系数。目录 上页 下页 返回 结束 第59页/共90页第六十页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心615.6相关相关(xinggun)阵与偏相关阵与偏相关(xinggun)系数系数在讲偏相关系数之前(zhqin)

29、，首先引入偏判定系数。1两个自变量的偏判定系数 目录 上页 下页 返回 结束 第60页/共90页第六十一页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心625.6相关相关(xinggun)阵与偏相关阵与偏相关(xinggun)系数系数 目录(ml)上页 下页 返回 结束 第61页/共90页第六十二页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心635.6相关相关(xinggun)阵与偏相关阵与偏相关(xinggun)系数系数2.一般(ybn)情况其余情况依此类推。由习题知，偏判定系数与回归系数显著性检验的F值是等价的。三、偏相关系

30、数偏判定系数的平方根称为偏相关系数，其符号与相应的回归系数的符号相同。偏相关系数与回归系数显著性检验的t值是等价的。目录 上页 下页 返回 结束 第62页/共90页第六十三页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心645.6相关相关(xinggun)阵与偏相关阵与偏相关(xinggun)系数系数 目录(ml)上页 下页 返回 结束 第63页/共90页第六十四页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心655.6相关相关(xinggun)阵与偏相关阵与偏相关(xinggun)系数系数 目录(ml)上页 下页 返回 结束

31、 第64页/共90页第六十五页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心665.6相关相关(xinggun)阵与偏相关阵与偏相关(xinggun)系数系数 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第65页/共90页第六十六页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心675.6相关相关(xinggun)阵与偏相关阵与偏相关(xinggun)系数系数 目录(ml)上页 下页 返回 结束 第66页/共90页第六十七页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心685.6相关相关(xinggu

32、n)阵与偏相关阵与偏相关(xinggun)系数系数 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第67页/共90页第六十八页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心695.6相关相关(xinggun)阵与偏相关阵与偏相关(xinggun)系数系数 目录(ml)上页 下页 返回 结束 第68页/共90页第六十九页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心705.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 一、多元线性回归模型的建立过程本章结合两个经济问题实例介绍了多元线性回归模型的建立过程,在此,我们(w men)再结合一

33、个实例,把多元线性回归模型的建立过程与应用做一个完整的介绍。目录 上页 下页 返回 结束 第69页/共90页第七十页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心715.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 目录(ml)上页 下页 返回 结束 第70页/共90页第七十一页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心725.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 第一步，提出因变量与自变量，搜集数据，如例5.3所示。第二步,做相关分析，设定理论(lln)模型。用SPSS软件计算增广相关阵，自变量的偏相关阵，输出结

34、果如下：目录 上页 下页 返回 结束 第71页/共90页第七十二页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心735.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 一般认为铁路客运量与民航客运量之间应呈负相关,铁路和民航共同拥有旅客,乘了火车就乘不了飞机。但就中国的实际情况分析,我国居民的收入还很低,一般人外出旅游、出差都乘火车。近年来乘飞机的人也逐渐(zhjin)增多,但我国民航客运量最大的一部分是来华旅游入境人数。国内尽管有些客人乘坐飞机,但对火车客运量不会有大的影响,一是铁路运力不足,十分紧张;二是近年来外出民工增多,而民工主要乘火车,所以不会因民航客

35、运量增加而导致火车客运量下降。因此铁路客运量与民航客运量之间的关系不密切是正常的。目录 上页 下页 返回 结束 第72页/共90页第七十三页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心745.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 第三步,用软件计算，输出(shch)计算结果。本例采用SPSS软件对原始数据作回归分析，输出(shch)结果如下：目录 上页 下页 返回 结束 第73页/共90页第七十四页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心755.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 第四步，回归(hug

36、u)诊断1.回归(hugu)方程为 目录 上页 下页 返回 结束 第74页/共90页第七十五页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心765.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 目录(ml)上页 下页 返回 结束 第75页/共90页第七十六页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心775.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 第五步，回归(hugu)应用 目录 上页 下页 返回 结束 第76页/共90页第七十七页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心785.

37、7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 二、评注 对于多元线性回归模型未知参数向量的估计最主要的方法是普通最小二乘估计OLSE。在运用OLSE估计未知参数时应首先看具体问题的样本(yngbn)数据是否满足模型的基本假定,只有满足基本假定的模型才能应用OLSE。目录 上页 下页 返回 结束 第77页/共90页第七十八页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心795.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第78页/共90页第七十九页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研

38、究中心805.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第79页/共90页第八十页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心815.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第80页/共90页第八十一页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心825.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第81页/共90页第八十二页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhli

39、ng)管理研究中心835.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 目录(ml)上页 下页 返回 结束 第82页/共90页第八十三页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心845.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第83页/共90页第八十四页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心855.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 当一个回归方程通过了显著性检验之后,并不能说明这个回归方程中所有自变量都对因变量y有显著影响。因此还要对回归系数进行检验。

40、当一个实际经济问题(wnt)的回归模型通过了各种检验之后,模型的形式就随之确定下来,接着就可以运用回归方程去作经济预测和经济分析。目录 上页 下页 返回 结束 第84页/共90页第八十五页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心865.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 目录(ml)上页 下页 返回 结束 第85页/共90页第八十六页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心875.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 目录(ml)上页 下页 返回 结束 第86页/共90页第八十七页，共90

41、页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理研究(ynji)中心885.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 回归自变量之间的相关性在经济问题研究中经常存在,只要涉及到多个自变量,就很难找出它们当中某些自变量是不相关的。要想找到对某一经济现象既有显著影响,自变量之间又完全不相关的一组自变量几乎是不可能(knng)的。问题是我们在建立经济问题的回归模型时,应尽可能(knng)地避免自变量的高度相关。自变量间的高度相关,称为复共线性,使得最小二乘法估计的参数稳健性很差。后边的章节中将专门研究这类问题。目录 上页 下页 返回 结束 第87页/共90页第八十八页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量(zhling)管理研究中心895.7 建模总结建模总结(zngji)与评注与评注 目录 上页 下页 返回(fnhu)结束 第88页/共90页第八十九页，共90页。2023/2/26中国人民大学六西格玛质量管理(gunl)研究中心90第89页/共90页第九十页，共90页。