多元線性回歸模型的區(qū)間估計-wenkub
2023-05-25 23:13:54 本頁面
【正文】 1994)的比較 : 10?l n 3 .6 3 1 .0 5 l n 0 .0 8 l n 0 .9 2 l nQ X P P? ? ? ?0 1 010?l n 3 . 8 3 1 . 0 7 (l n l n ) 0 . 0 9 (l n l n ) 3 . 8 3 1 . 0 7 l n 0 . 0 9 l n 0 . 9 8 l nQ X P P PX P P? ? ? ? ?? ? ? ?RSSR=， RSSU=， kR與 kU分別是 2和 3，n=14，則 ( ) ( ) ( 0 . 0 0 3 3 2 0 . 0 0 3 2 4 ) 1( 1 ) 0 . 0 0 3 024 1 0 312 .R U U RUUR S S R S S k kFR S S n k? ? ?? ? ???查 (1,10)=， F(1,10)， 不能拒絕食品的人均消費需求函數(shù)具有零階齊次性這一假設(shè)。 F檢驗的思想 ：構(gòu)造一個統(tǒng)計量，對施加約束條件前后的模型進行回歸，用二者殘差平方和大小的差異程度來檢驗約束條件的真實性。 4. 如何縮小致信區(qū)間 ? 增大樣本容量 n，因為在同樣的樣本容量下， n越大， t 分布表中的臨界值越小，同時，增大樣本容量，還可使樣本參數(shù)估計量的標(biāo)準(zhǔn)差減小； ? 提高模型的擬合優(yōu)度 ，模型擬合優(yōu)度越高，殘差平方和應(yīng)越小。 均值 E(Y|X0)的 (1α)預(yù)測區(qū)間 : 10 2 0 0 010 2 0 0? ? ( ) ) ( | )? ? ( )Y t E Y XYt????????? ? ???? ? ?X X X XX X X X3. 一點啟示 ? 計量經(jīng)濟學(xué)模型用于預(yù)測時，必學(xué)嚴(yán)格科學(xué)地描述預(yù)測結(jié)果。 為了進行科學(xué)預(yù)測，還需求出預(yù)測值的置信區(qū)間 ,包括 E(Y0)和 Y0的 置信區(qū)間 。X)1的分母的 |X39。 ? 這樣的說法正確嗎？ ? 應(yīng)該如何表達(dá)才是正確的？ ? 線性回歸模型的參數(shù)估計量是隨機變量，利用一次抽樣的樣本觀測值，估計得到的只是參數(shù)的一個點估計值。? 參數(shù)估計量的區(qū)間估計 ? 預(yù)測值的區(qū)間估計 ? 受約束回歸 167。 ? 如果用參數(shù)估計量的一個點估計值近似代表參數(shù)值，那么，二者的接近程度如何？以多大的概率達(dá)到該接近程度？ 這就需要構(gòu)造參數(shù)的一個區(qū)間，以點估計值為中心的一個區(qū)間（稱為 致信區(qū)間 ， confidence interval），該區(qū)間以一定概率（稱為 致信水平 ，confidence coefficient）包含該參數(shù)。X|的值越大，致使區(qū)間縮小。 如果給定樣本以外的解釋變量的觀測值 X0 = (1, X10, X20, …, Xk0)，可以得到被解釋變量的預(yù)測值：
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