第13章模型設(shè)定和診斷檢驗(文件)
【正文】 p 準(zhǔn)則93其中， n 是觀測的次數(shù)。 在實踐中，人們通常將 Cp 對 p 進(jìn)行描點，形成450線。Figure 本章結(jié)束，謝謝！靜夜四無 鄰 ，荒居舊 業(yè)貧 。 17:06:1217:06:1217:06Sunday, March 21, 20231乍 見 翻疑夢，相悲各 問 年。 2023/3/21 17:06:1217:06:1221 March 20231做前，能 夠環(huán)視 四周；做 時 ，你只能或者最好沿著以腳 為 起點的射 線 向前。 三月 2117:06:1217:06Mar2121Mar211世 間 成事，不求其 絕對圓滿 ，留一份不足，可得無限完美。 三月 215:06 下午 三月 2117:06March 21, 20231少年十五二十 時 ，步行 奪 得胡 馬騎 。 17:06:1217:06:1217:063/21/2023 5:06:12 PM1越是沒有本 領(lǐng) 的就越加自命不凡。 三月 21三月 2117:06:1217:06:12March 21, 20231意志 堅 強(qiáng) 的人能把世界放在手中像泥 塊 一 樣 任意揉捏。 5:06:12 下午 5:06 下午 17:06:12三月 21MOMODA POWERPOINTLorem ipsum dolor sit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blanditut cursus. 感謝您的下載觀看專 家告 訴。 三月 215:06 下午 三月 2117:06March 21, 20231 業(yè) 余生活要有意 義 ，不要越 軌 。 17:06:1217:06:1217:06Sunday, March 21, 20231知人者智，自知者明。 5:06:12 下午 5:06 下午 17:06:12三月 21 楊 柳散和 風(fēng) ，青山澹吾 慮 。 三月 21三月 2117:06:1217:06:12March 21, 20231意志 堅 強(qiáng) 的人能把世界放在手中像泥 塊 一 樣 任意揉捏。 三月 21三月 21Sunday, March 21, 2023很多事情努力了未必有 結(jié) 果，但是不努力卻什么改 變 也沒有。 21 三月 20235:06:12 下午 17:06:12三月 211比不了得就不比，得不到的就不要。 17:06:1217:06:1217:063/21/2023 5:06:12 PM1以我獨沈久，愧君相 見頻 。96 圖 分別描出了模型 A與 B的點（ p， Cp）。 馬婁斯（ C. P. Mallows）提出了如下準(zhǔn)則，被稱為 Cp 準(zhǔn)則： ()94∵∴ 如果有 p 個回歸元的模型擬合得足夠充分，則可以證明：結(jié)果近似有：95 在根據(jù) Cp 準(zhǔn)則選擇模型時，實質(zhì)上是想找到一個 Cp 值很低的模型。假設(shè)有一個具有 k 個回歸元的模型。91l SIC施加的懲罰比 AIC更嚴(yán)厲。另一方面，當(dāng)滯后長度較小時，模型簡單，參數(shù)的個數(shù)少，第二部分也較小，但偏離度就更大。85其中， n 是滯后長度yi 服從正態(tài)條件分布：ei ~ N( 0, σ2 )另一種解釋86最大似然函數(shù) L 的對數(shù)形式的函數(shù) l：于是，我們有：87最大化 (3)式意味著最小化下面的 (4)式：最小化 (4)式 is OLS.最大化 (3)式，就得到了 a0,a1,…, an 和 σ2的最優(yōu)估計值。同時，我們必須估計更多的變量，并且擁有一個更大的 。它不僅適用于樣本內(nèi)預(yù)測，還適用于預(yù)測一個回歸模型在樣本外的表現(xiàn)。AIC 的定義為： 81其中 k 為回歸元的個數(shù)（包括截距項）， n 為觀測次數(shù)。因此它比 R2 更好。2. 在比較兩個或多個 R2 時，因變量或回歸子必須相同。78167。如果被拒絕，則模型 D 不是真模型。 類似地推理，如果虛擬假設(shè)被拒絕，則模型 C 就不是真模型。（ 2）將 作為回歸元放進(jìn)模型 C 中，得：（ 3）用 t 檢驗對 進(jìn)行檢驗。在這種情形中，我們無法決定到底是模型 C 還是模型 D 才是正確的。 現(xiàn)在，如果模型 C 是正確的，則 ，而如果模型 D 是正確的，則 。68 一、判別方法 就是使用： ，赤池信息準(zhǔn)則（ Akaike’s Information Criterion , AIC），施瓦茨信息準(zhǔn)則（ Schwariz’s Information Criterion , SIC），或馬婁斯的 準(zhǔn)則 (Mallows’s Criterion ) 來選擇模型?？紤]如下模型： 模型 E： 模型 D 和 E 是非嵌套的，因為不能把其中一個作為另外一個的特殊情形而推導(dǎo)出來。我們說模型 C 和 D 是非嵌套的，因為不能把一個作為另一個的特殊情形推導(dǎo)出來。根據(jù)過原點的回歸方程， α的估計量為：(1)61將 Y替換為真實模型 ()中的 Y，有：(2)統(tǒng)計理論表明，如果 ，則有：有： ,例如，在 BlackScholes 期權(quán)定價中，假設(shè)股票價格服從ui ~ 對數(shù)正態(tài)ST ~ log normallnST ~62因此，, 是 的一個有偏估計量。但是，在實際情形中，要觀測到哪一個較大很困難。 解釋見 附錄 13 58什么是概率極限？例： 是 的估計值，若： P 代表概率。 模型 (): () 模型 (): ()53二、解釋變量 X 中的測量誤差 考慮如下的模型： 其中， Yi = 當(dāng)前消費支出 Xi* = 永久性收入 ui = 干擾項（方程誤差）54? 假設(shè)我們不能觀測到 Xi* ,于是便用 Xi 來代替 ()? wi 代表
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