多元線性回歸方程的檢驗、預測(已修改)
2025-05-27 02:34 本頁面
【正文】 第七講 多元線性回歸模型 的檢驗、預測 ? 多元回歸的 擬合優(yōu)度檢驗（ R2） ? 方程總體線性檢驗顯著性檢驗（ F） ? 變量的顯著性（ t） 正確的態(tài)度 為什么要學好計量經濟學？ ? 你的人生會有所不同！ ? 獨立思考 — 避免人云亦云 ? 掌握研究問題的方法 — 實證分析 ? 提高學歷含金量 同學存在問題： ? 存在上課走神的現象 ? 課后不看書 ? 缺乏鉆研精神 必要說明 計量經濟學其實很簡單！ ? 要有 自信心 ? 正確的 學習方法 如何學好計量經濟學？ ? 不要錯過我的課堂！ ? 課堂的點撥很重要 ? 自學起來是事倍功半 ? 要有強烈的求知欲！ ? 課后復習、練習（看其他參考書） ? 自己下載軟件學習 —— 軟件學習很重要！ 如何學習？ 知識體系 本科計量經濟學主要講什么？ ? 統(tǒng)計檢驗！ ? 擬合優(yōu)度檢驗 —— R2 ? 單變量顯著性檢驗 —— t檢驗 ? 回歸方程的顯著性檢驗 — F檢驗 ? 計量經濟學檢驗！ ? 多重共線性 ? 異方差性 ? 自相關性 則 2222)?()?)(?(2)?())?()?(()(YYYYYYYYYYYYYYT S Siiiiiiiiii?????????????????? 總離差平方和的分解 多元回歸的擬合優(yōu)度檢驗 ?? ???? )?()?)(?( YYeYYYY iiii? ? ?? ????? ikiikiii eYXeXee ??? ??? 110 ?=0 所以有： ES SRS SYYYYT S S iii ?????? ? ? 22 )?()?(注： ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?222222??????YYYYYYYYYYYYYYYYYYiiiiiiiiiiii??????????????????必要說明 ： 可決系數 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。 問題： 在應用過程中發(fā)現，如果在模型中增加一個解釋變量 ， R2往往增大（ Why?) 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，現實情況往往是，由增加解釋變量個數引起的 R2的增大與擬合好壞無關 ， R2需調整 。 多元回歸的擬合優(yōu)度檢驗 調整的可決系數 （ adjusted coefficient of determination） 在樣本容量一定的情況下，增加解釋變量必定使得自由度減少，所以 調整的思路是 :將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度，以剔除變量個數對擬合優(yōu)度的影響 : )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。 多元回歸的擬合優(yōu)度檢驗 22222()1()?iiY TSYeESS RSSRT SS Y Y T SSS
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