《多元回歸模型》ppt課件-文庫吧
2024-12-24 00:31 本頁面
【正文】 5 . 0 河 北 7 3 4 3 . 5 1 0 3 0 4 . 6 6 6 9 9 . 7 廣 東 1 2 4 3 2 . 2 1 6 0 1 5 . 6 1 1 8 0 9 . 9 山 西 7 1 7 0 . 9 1 0 0 2 7 . 7 6 3 4 2 . 6 廣 西 6 7 9 2 . 0 9 8 9 8 . 8 7 0 3 2 . 8 內蒙古 7 6 6 6 . 6 1 0 3 5 8 . 0 6 9 2 8 . 6 海 南 7 1 2 6 . 8 9 3 9 5 . 1 5 9 2 8 . 8 遼 寧 7 9 8 7 . 5 1 0 3 6 9 . 6 7 3 6 9 . 3 重 慶 9 3 9 8 . 7 1 1 5 6 9 . 7 8 6 2 3 . 3 吉 林 7 3 5 2 . 6 9 7 7 5 . 1 6 7 9 4 . 7 四 川 7 5 2 4 . 8 9 3 5 0 . 1 6 8 9 1 . 3 黑龍江 6 6 5 5 . 4 9 1 8 2 . 3 6 1 7 8 . 0 貴 州 6 8 4 8 . 4 9 1 1 6 . 6 6 1 5 9 . 3 上 海 1 4 7 6 1 . 8 2 0 6 6 7 . 9 1 3 7 7 3 . 4 云 南 7 3 7 9 . 8 1 0 0 6 9 . 9 6 9 9 6 . 9 江 蘇 9 6 2 8 . 6 1 4 0 8 4 . 3 8 6 2 1 . 8 西 藏 6 1 9 2 . 6 8 9 4 1 . 1 8 6 1 7 . 1 浙 江 1 3 3 4 8 . 5 1 8 2 6 5 . 1 1 2 2 5 3 . 7 陜 西 7 5 5 3 . 3 9 2 6 7 . 7 6 6 5 6 . 5 安 徽 7 2 9 4 . 7 9 7 7 1 . 1 6 3 6 7 . 7 甘 肅 6 9 7 4 .2 8 9 2 0 . 6 6 5 2 9 . 2 福 建 9 8 0 7 . 7 1 3 7 5 3 . 3 8 7 9 4 . 4 青 海 6 5 3 0 . 1 9 0 0 0 . 4 6 2 4 5 . 3 江 西 6 6 4 5 . 5 9 5 5 1 . 1 6 1 0 9 . 4 寧 夏 7 2 0 5 . 6 9 1 7 7 . 3 6 4 0 4 . 3 山 東 8 4 6 8 . 4 1 2 1 9 2 . 2 7 4 5 7 . 3 新 疆 6 7 3 0 . 0 8 8 7 1 . 3 6 2 0 7 . 5 河 南 6 6 8 5 . 2 9 8 1 0 . 3 6 0 3 8 . 0 變量間關系 60008000100001202214000160005000 10000 15000 20220 25000X1Y變量間關系 60008000100001202214000160004000 6000 8000 10000 12022 14000X2YOLS估計 OLS估計結果 經(jīng)濟意義： X1的回歸系數(shù)為 ，表示在其他變量不變的情況下，人均可支配收入每增加 1元，人均消費支出可增加 。 X2的回歸系數(shù)為 ，表示在其他變量不變的情況下，上一年人均消費支出每增加 1元，下一年人均消費支出可增加 。 回歸方程 21 ?iii XXY ???（ ） （ ） 隨機誤差項的方差 123141700931? 2 ????????knee?167。 多元線性回歸模型的統(tǒng)計檢驗 Statistical Test of Multiple Linear Regression Model 一、擬合優(yōu)度檢驗 二、方程的顯著性檢驗 (F檢驗 ) 三、變量的顯著性檢驗（ t檢驗） 四、參數(shù)的置信區(qū)間 一、擬合優(yōu)度檢驗 Goodness of Fit 概念 ? 擬合優(yōu)度檢驗 ： 對樣本回歸直線與樣本觀測值之間擬合程度的檢驗。 可決系數(shù)與調整的可決系數(shù) ? 總離差平方和的分解 ES SRS SYYYYT S S iii ?????? ? ? 22 )?()?(? 可決系數(shù)（ Coefficient of Determination ） T S SR S ST S SE S SR ??? 12該統(tǒng)計量越接近于 1，模型的擬合優(yōu)度越高。 ? 在應用過程中發(fā)現(xiàn)，如果在模型中增加解釋變量， R2往往增大。 這就給人一個錯覺：要使得模型擬合得好，只要增加解釋變量即可。 但是，由增加解釋變量引起的 R2的增大與擬合好壞無關 ， 所以 R2需調整。 ? 調整的可決系數(shù) （ adjusted coefficient of determination） )1/()1/(12?????nT S SknR S SR其中： nk1為殘差平方和的自由度， n1為總體平方和的自由度。 調整的可決系數(shù)多大才是合適的？ 回歸平方和 ESS的自由度為： k 赤池信息準則和施瓦茨準則 為了比較所含解釋變量個數(shù)不同的多元回歸模型的擬合優(yōu)度，常用的標準還有 : 赤池信息準則 （ Akaike information criterion, AIC） nknA I C )1(2ln ???? ee施瓦茨準則 （ Schwarz criterion， SC） 這兩準則均要求 僅當所增加的解釋變量能夠減少 AIC值或 SC值時才在原模型中增加該解釋變量 。 nnknSC lnln ??? ee地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費模型（ k=2） 地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費模型（ k=1） 與 k=2比較，有所減小但變化不大 二、方程的顯著性檢驗 (F檢驗 ) Testing the Overall Significance of a Multiple Regression (t
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