農業(yè)生產函數(shù)建立及應用-文庫吧
2024-12-22 03:02 本頁面
【正文】 擇和應用生產函數(shù)。 三農業(yè)生產函數(shù)模型的選擇和應用的原則 11第一節(jié) 農業(yè)生產函數(shù)模型選擇和應用原則四農業(yè)生產函數(shù)模型建立及應用的一般程序 修正模型理論與假說的陳述理論的數(shù)學模型設定理論的計量經濟模型設定數(shù)據(jù)獲?。ń洕钪械耐度氘a出數(shù)據(jù)，包括統(tǒng)計資料及實驗研究數(shù)據(jù) /實地調查資料）計量經濟模型的參數(shù)估計（ EVIEWS或SPSS）假設檢驗（經濟先驗檢驗、統(tǒng)計檢驗、計量經濟學檢驗）預報預測、經濟分析利用模型進行控制或制定政策12第二節(jié) 回歸模型的建立和選用 ? 一、一元線性模型的建立 ? 二、二元線性及多元線性回歸模型的建立? 三、曲線回歸模型的建立及應用 13一、一元線性模型的建立? （一）散點圖? （二）標準線性回歸模型的假設條件? （三）模型估計對數(shù)據(jù)的要求 ? （四）最小二乘法? （五）顯著性檢驗 ? （六）回歸的精度估計 ? （七）應用 14一、一元線性模型的建立散點圖15一、一元線性模型的建立? 一元 線 性回 歸 模型是回 歸 模型的最基本形式，其 總 體回 歸 模型 為 ：? yi=β 0+β 1xi+ui ? 其中， xi為 自 變 量，或解 釋變 量， yi為 因 變 量，或被解 釋變 量， β 0、 β 1為總 體回 歸 系數(shù)， ui為 隨機 擾動項 ，用來代表未能被 xi解 釋 的 yi的 變動 。?由于 總 體的真正 值 是不知道的，所以只以采 樣 本模型來推斷，其 樣 本模型 為 ：? 其中， 、 是 對總 體回 歸 系數(shù)的估 計值 。? 計 算的目的是要求出確定的 樣 本回 歸 函數(shù)，即? 顯然， ， 即 ei是 yi的實際值與估計值之差，稱作樣本剩余項或殘值 散點圖16一、一元線性模型的建立? 滿 足下面四個條件的 線 性回 歸 模型稱 為標 準或古典 線性回 歸 模型。? (1)E(ui|xi)=0? 給 定一個 xi,yi有 許 多 值 與之相 對應 ，但 這 些 值 與它們 的均 值 的偏差 ui的平均 值為 零。? (2)Cov(ui,uj)=0? 即 ui與 uj不 相關，隨機 擾動項 不存在序列相關。? (3)Var(uj|xi)=σ 2? 對 于每一個 xi,uj的方差 總 是等于某一個常數(shù) σ 2。? (4)Var(ui,xi)=0? 擾動項與解釋變量不相關。 標準線性回歸模型的假設條件17一、一元線性模型的建立? 回 歸 分析的主要目的是通 過樣 本回 歸 推斷 總 體。因此， 樣 本數(shù)據(jù)是否合乎 規(guī) 格要求，決定著能否準確推斷。? 估 計 生 產 函數(shù)基本 線 性回 歸 模型所用的數(shù)據(jù)，有 時間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)或 時 序 — 截面數(shù)據(jù)之 別 。 時 序數(shù)據(jù)是同一生 產實 體或其他生 產單 位的有關 變 量在 連續(xù)的 時 期中，或不同 時 點上的數(shù) 值資 料。此 時 ，i=1,2,… ， n為時 期或 時 點序號。截面數(shù)據(jù)是不同的生 產實 體或其他生 產單 位的有關 變 量在同一 時 期中，或同一 時 點上的數(shù) 值資 料。此 時 i=1,2,… ， n為 生 產單 位的序號。? 是使用 時 序數(shù)據(jù)， 還 是截面數(shù)據(jù)，以及是否 應 當合并不同 類 型的數(shù)據(jù)以估 計 模型，主要 應 取決于特定的研究目的。模型估計對數(shù)據(jù)的要求18? 對于樣本容量大小的要求，也主要決定于建立模型的目的和用途，但一般要求樣本容量應數(shù)倍于待估計參數(shù)的個數(shù)，各解釋變量的觀察值之間不能存在相互線性表達的關系，數(shù)據(jù)力求精確、可靠、不考慮測量誤差。 一、一元線性模型的建立模型估計對數(shù)據(jù)的要求19一、一元線性模型的建立? 總平方和、回歸平方和、殘差平方和最小二乘法TSS度量 Y自身的差異程度， RSS度量因變量 Y的擬合值自身的差異程度， ESS度量實際值與擬合值之間的差異程度。20最小二乘法產生的歷史? 最小二乘法最早稱為回歸分析法。由著名的英國生物學家、統(tǒng)計學家道爾頓（） —— 達爾文的表弟所創(chuàng)。? 早年，道爾頓致力于化學和遺傳學領域的研究。? 他研究父親們的身高與兒子們的身高之間的關系時，建立了回歸分析法。最小二乘法21最小二乘法的地位與作用? 現(xiàn)在回歸分析法已遠非道爾頓的本意? 已經成為探索變量之間關系最重要的方法，用以找出變量之間關系的具體表現(xiàn)形式。? 后來，回歸分析法從其方法的數(shù)學原理—— 誤差平方和最?。ㄆ椒侥硕艘玻┏霭l(fā)，改稱為最小二乘法。最小二乘法22父親們的身高與兒子們的身高之間關系的研究? 1889年 集了上千個家庭的身高、臂長和腿長的記錄? 企圖尋找出兒子們身高與父親們身高之間關系的具體表現(xiàn)形式? 下圖是根據(jù) 1078個家庭的調查所作的散點圖（略圖）最小二乘法23最小二乘法兒子們身高向著平均身高 “回歸 ”，以保持種族的穩(wěn)定X160
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