【總結(jié)】第三節(jié)多元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)TSSRSSESS??22()iiTSSYYy??????總=離差平方和22??()iiRSSYYy???????回歸平方和一、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)總離差平方和的分解:1、可決系數(shù)與調(diào)整的可決系數(shù)22?()iiiE
2025-05-14 23:13
【總結(jié)】§多元線性回歸模型的估計(jì)估計(jì)方法:OLS、ML或者M(jìn)M一、普通最小二乘估計(jì)*二、最大或然估計(jì)*三、矩估計(jì)四、參數(shù)估計(jì)量的性質(zhì)五、樣本容量問題六、估計(jì)實(shí)例一、普通最小二乘估計(jì)對(duì)于隨機(jī)抽取的n組觀測值(Yi,Xji),i=1,2,,n,j=0,1,2,
【總結(jié)】?參數(shù)估計(jì)量的區(qū)間估計(jì)?預(yù)測值的區(qū)間估計(jì)?受約束回歸§單方程線性模型的區(qū)間估計(jì)IntervalEstimationofMultipleLinearRegressionModel一、參數(shù)估計(jì)量的置信區(qū)間人們經(jīng)常說:“通過建立生產(chǎn)函數(shù)模型,得到資本的產(chǎn)出彈性是”,“通過建立消費(fèi)函數(shù)模
【總結(jié)】第三章多元線性回歸模型**?多元線性回歸模型是我們課程的重點(diǎn),原因在于:多元線性回歸模型應(yīng)用非常普遍;原理和方法是理解更復(fù)雜計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的基礎(chǔ);內(nèi)容較為豐富。?從而,我們應(yīng)不遺余力地學(xué),甚至是不遺余力地背!?。”菊轮饕獌?nèi)容?多元線性回歸模型的描述?參數(shù)?
2025-05-14 23:12
【總結(jié)】線性回歸方程——非線性方程轉(zhuǎn)化為線性方程例1.(2015·高考全國卷Ⅰ)某公司為確定下一年度投入某種產(chǎn)品的宣傳費(fèi),需了解年宣傳費(fèi)x(單位:千元)對(duì)年銷售量y(單位:t)和年利潤z(單位:千元)的影響,對(duì)近8年的宣傳費(fèi)xi和年銷售量yii=1,2,?,8數(shù)據(jù)作了初步處理,得到下面的散點(diǎn)圖及一些統(tǒng)計(jì)量的值.xyw563146
2025-08-05 15:25
【總結(jié)】多元線性回歸模型簡單線性回歸模型的推廣1第一節(jié)多元線性回歸模型的概念在許多實(shí)際問題中,我們所研究的因變量的變動(dòng)可能不僅與一個(gè)解釋變量有關(guān)。因此,有必要考慮線性模型的更一般形式,即多元線性回歸模型:
2025-02-11 17:33
【總結(jié)】,SPSS在非線性回歸分析中的應(yīng)用,第一頁,共二十五頁。,8.4SPSS在非線性回歸分析中的應(yīng)用,8.4.1非線性回歸分析的基本原理非線性回歸分析是探討因變量和一組自變量之間的非線性相關(guān)模型的統(tǒng)計(jì)方法...
2024-11-19 06:29
【總結(jié)】§多元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)(StatisticalTestofMultipleLinearRegression)一、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)二、方程的顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))三、變量的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))四、參數(shù)的置信區(qū)間一、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)(TestingtheSimulationLevel
【總結(jié)】?待估參數(shù)?參數(shù)的OLS估計(jì)量?樣本容量問題?參數(shù)估計(jì)實(shí)例§多元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)一、待估參數(shù)(1)模型結(jié)構(gòu)參數(shù)——?0、?1……?k(2)模型分布參數(shù)——?2),,2,1(22110niXXXYiikkiii??????????????二、模型參數(shù)的OLS估計(jì)
2025-05-15 01:36
【總結(jié)】1矩陣代數(shù)概述2矩陣(matrix)就是一個(gè)矩形數(shù)組。m?n矩陣就有m行和n列。m稱為行維數(shù),n稱為列維數(shù)。可表示為:矩陣3?方陣:具有相同的行數(shù)和列數(shù)的矩陣。一個(gè)方陣的維數(shù)就是其行數(shù)或列數(shù)。?行向量:一個(gè)1?m的矩陣被稱為一個(gè)(m維)行向量。
2025-05-11 01:09
【總結(jié)】1第三章多元線性回歸模型(2)一、基本概念回顧二、基本假設(shè)三、檢驗(yàn)四、自變量關(guān)系2一,概念:1、偏回歸系數(shù):?1、與雙變量模型一樣分為確定性成分和隨機(jī)性成分。?2、YXU也分別為被解釋變量、解釋變量隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。?3不同的是回歸系數(shù)我們稱之為偏回歸系數(shù)3偏回歸系
2025-05-01 18:18
【總結(jié)】第三章多元線性回歸模型?多元線性回歸模型?多元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)?多元線性回歸模型的假設(shè)檢驗(yàn)?實(shí)例§多元線性回歸模型一、多元線性回歸模型二、多元線性回歸模型的基本假定一、多元線性回歸模型多元線性回歸模型:表現(xiàn)在線性回歸模型中的解釋變量有多個(gè)。一般表現(xiàn)形式
2025-01-07 05:36
【總結(jié)】支持向量機(jī)非線性回歸通用MATLAB源碼支持向量機(jī)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都可以用來做非線性回歸擬合,但它們的原理是不相同的,支持向量機(jī)基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化理論,普遍認(rèn)為其泛化能力要比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)。大量仿真證實(shí),支持向量機(jī)的泛化能力強(qiáng)于BP網(wǎng)絡(luò),而且能避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的固有缺陷——訓(xùn)練結(jié)果不穩(wěn)定。本源碼可以用于線性回歸、非線性回歸、非線性函數(shù)擬合、數(shù)據(jù)建模、預(yù)測、分類等多種應(yīng)用場合,GreenSim團(tuán)隊(duì)
2025-06-26 19:42
【總結(jié)】實(shí)驗(yàn)六用SPSS進(jìn)行非線性回歸分析例:通過對(duì)比12個(gè)同類企業(yè)的月產(chǎn)量(萬臺(tái))與單位成本(元)的資料(如圖1),試配合適當(dāng)?shù)幕貧w模型分析月產(chǎn)量與單位成本之間的關(guān)系圖1原始數(shù)據(jù)和散點(diǎn)圖分析一、散點(diǎn)圖分析和初始模型選擇在SPSS數(shù)據(jù)窗口中輸入數(shù)據(jù),然后插入散點(diǎn)圖(選擇Graphs→Scatter命令),由散點(diǎn)圖可以看出,該數(shù)據(jù)配合線性模型、指數(shù)模型、對(duì)數(shù)模型
2025-06-26 06:53
【總結(jié)】第四章多元線性回歸模型檢驗(yàn)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)方程的顯著性檢驗(yàn)(總參數(shù)的F檢驗(yàn))變量的顯著性檢驗(yàn)(單參數(shù)的t檢驗(yàn))構(gòu)造置信區(qū)間擬合優(yōu)度檢驗(yàn)u可決系數(shù)與調(diào)整的可決系數(shù)1.總離差平方和的分解觀測值對(duì)均值的分散程度、偏離程度擬合值對(duì)均值的分散程度、偏離程度觀測值對(duì)擬合值的分散程度、偏離程度由于=0所以有:
2025-01-08 11:17