公司財務(wù)管理回歸分析-全文預(yù)覽
【正文】 0 01kntxxcyykntxxcyykikjjiijekikjjiije????C = L1=( cij) , L = X ’ X1? ??? knQ ee?返回 2022/2/6 23 四、逐步回歸分析 （ 4）“有進有出”的逐步回歸分析。 e??稱為 剩余標準差 .返回 2022/2/6 9 三、檢驗、預(yù)測與控制 回歸方程的顯著性檢驗 對回歸方程 xY10?? ?? 的顯著性檢驗，歸結(jié)為對假設(shè) 0:。 回歸分析的基本理論 。 直觀了解回歸分析基本內(nèi)容。 2022/2/6 3 一元線性回歸 多元線性回歸 回歸分析 數(shù)學(xué)模型及定義 *模型參數(shù)估計 *檢驗、預(yù)測與控制 可線性化的一元非線 性回歸（曲線回歸） 數(shù)學(xué)模型及定義 *模型參數(shù)估計 *多元線性回歸中的 檢驗與預(yù)測 逐步回歸分析 2022/2/6 4 一、數(shù)學(xué)模型 例 1 測 16名成年女子的身高與腿長所得數(shù)據(jù)如下： 身高 143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164腿長 88 85 88 91 92 93 93 95 96 98 97 96 98 99 100 102以身高 x為橫坐標，以腿長 y為縱坐標將這些數(shù)據(jù)點（ xI， yi）在平面直角坐標系上標出 . 140 145 150 155 160 1658486889092949698100102散點圖 ??? ??? xy 10解答 2022/2/6 5 一般地，稱由 ??? ??? xy10確定的模型為 一元線性回歸模型 ，記為 ????????210,0 ??????DExy固定的未知參數(shù)0? 、 1? 稱為回歸系數(shù)，自變量 x 也稱為回歸變量 .一元線性回歸分析的 主要任務(wù) 是： 1 、用試驗值 （樣本值）對0? 、1? 和 ? 作點估計；2 、對回歸系數(shù)0? 、1? 作假設(shè)檢驗； 3 、在 x= 0x 處對 y 作預(yù)測，對 y 作區(qū)間估計 .xY 10 ?? ?? ，稱為 y 對 x 的回歸直線方程 .返回 2022/2/6 6 二、模型參數(shù)估計 回歸系數(shù)的最小二乘估計 有 n 組獨立觀測值， （ x1， y1）， （ x2， y2），?， （ xn， yn） 設(shè) ?????????相互獨立且 ，niiiiDEnixy?????????. . . , ,0, . . . ,2,1,21210 記 ? ??????????niiiniixy12101210),( ?????最小二乘法 就是選擇0?和 1?的估計 0??， 1??使得 ),(mi n)?,?(10,1010?????? ?2022/2/6 7 ??????????22110???xxyxxyxy???解得 其中 ???? ??niinii ynyxnx111,1 ， ???? ??niiinii yxnxyxnx1122 1,1 .（經(jīng)驗）回歸方程為 : )(???? 110 xxyxy ????? ??? 或 ? ?? ?? ?????????niiniiixxyyxx1211??2022/2/6 8 2 、 2? 的無偏估計記 ? ?? ?? ???????niniiiiieyyxy1 1221010)?(??)?,?( ????稱 Qe為 殘差平方和 或 剩余平方和 . 2?的無偏估計 為 )2(?2?? nQee?稱2?e?為 剩余方差 （殘差的方差） ， 2?e?分別與 0??、 1??獨立 。由于2211RRkknF???? ，故用 F 和用 R 檢驗是等效的。 逐步回歸分析法 的思想： ? 從一個自變量開始，視自變量 Y作用的顯著程度，從大到地依次逐個引入回歸方程。 返回 2022/2/6 25 統(tǒng)計工具箱中的回歸分析命令 多元線性回歸 多項式回歸 非線性回歸 逐步回歸 返回 2022/2/6 26 多元線性回歸 b=regress( Y, X ) ???????????????npnnppxxxxxxxxxX. . .1. . .. . .. . .. . .. . .. . .1. . .1212222111211?????????????nYYYY...21???????????????pb????...??10 確定回歸系數(shù)的點估計值： pp xxy ??? ???? . ..110對一元線性回歸，取 p = 1 即可2022/2/6 27 畫出殘差及其置信區(qū)間： rcoplot（ r， rint） 求回歸系數(shù)的點估計和區(qū)間估計、并檢驗回歸模型： [b, bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha) 回歸系數(shù)的區(qū)間估計 殘差 用于檢驗回歸模型的統(tǒng)計量， 有三個數(shù)值：相關(guān)系數(shù) r F值、與 F對應(yīng)的概率 p 置信區(qū)間 顯著性水平 （缺省時為0.05） 相關(guān)系數(shù) r 2 越接近 1 ，說明回歸方程越顯著； F F 1 α （ k ， n k 1 ）時拒絕 H 0 ， F 越大，說明回歸方程越顯著； 與 F 對應(yīng)的概率 p ?? 時拒絕 H 0 ，回歸模型成立 .2022/2/6 28 例 1 解： 輸入數(shù)據(jù)： x=[143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164]39。r2= 0 . 9 2 8 2 , F = 1 8 0 . 9 5 3 1 , p = 0 . 0 0 0 0p 0. 05 , 可知回歸模型 y= 16 . 07 3+ 0 . 71 94 x 成立 .To MATLAB(liti11) 題目 2022/2/6 29 殘差分析，作殘差圖： rcoplot(r,rint)
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