多元線性回歸模型(3)-wenkub
2023-05-26 01:36:00 本頁面
【正文】 iiiixxxxx? ???))(()(2322232223iiiixxxxr? ?? )1)(()?va r(2232222 rxi??? ?? )1)(()?va r( 2232323 rxi??? 同理 注意方差的特點 總體方差的估計 ? 殘差平方和的自由度＝樣本容量的大?。烙嫷膮?shù)的個數(shù) 3??22?? ?nu i?167。 假定 10 解釋變量之間沒有完全的多重共線 性。 假定 3 隨機誤差項的條件期望為 0 即： 0),|( 32 ?iii XXuE假定 4 隨機誤差項 ui具有同方差性。第 5章 多元線性回歸模型 167。 223( , )i i iVa r u X X ??假定 5 隨機誤差項之間無自相關性 /無序列相關。 注意： 無多重共線性的假設是針對理論模型即總體回歸函數(shù) PRF而言的 這里只是討論兩個或多個變量之間的完全 線性 關系 假定 11 隨機誤差項服從正態(tài)分布。 多元線性回歸模型的統(tǒng)計檢驗 一、擬合優(yōu)度檢驗 （一）復判定系數(shù) R2的計算公式 ????? ????23322222???iiiiiiiyxyxyyyT S SE S SR ????????222 ?11iiyuT SSR SSR度量的是因變量 Y的總變異中由回歸模型（即解釋變量聯(lián)合）解釋的部分所占的百分比 性質(zhì) （二）復相關系數(shù) R 測量因變量與全部解釋變量在一起的關聯(lián)程度。 ? 但是，現(xiàn)實情況往往是，由增加解釋變量個數(shù)引起的 R2的增大與擬合程度的好壞無關。 可提出如下原假設與對立假設： H0： ?2= ? =?k=0 H1： ?j不全為 0 三變量線性回歸模型的 ANOVA表 k變量線性回歸模型的總體顯著性檢驗 在原假設 H0成立的情況下，服從自由度為 (k1 , nk)的 F分布，并根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算 F值。 （ 1）對總體參數(shù)提出假設 H0： ?i=0， H1： ?i?0 （ 2）構造檢驗統(tǒng)計量，并假定 H0成立 由樣本計算其值 （ 3）給定顯著性水平 ?，查 t分布表，得臨界值 t ?/2(nk) (4) 比較，判斷 若 |t| t ?/2(nk)，則拒絕 H0 ，接受 H1 ； 若 |t|? t ?/2(nk)，則拒絕 H1 ，接受 H0 。 1: 320 ?? ??H)3(~)?,?c o v (2)?v a r ()?v a r (1)??()??()()??(323232323232 ??????????? ntset????????????靜觀后效法 （二） F檢驗法 ? 以 CD生產(chǎn)函數(shù)模型為例 ? 假定原假設 成立 則 1: 320 ?? ??H無約束回歸模型
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