《回歸分析》ppt課件 (2)-全文預覽
【正文】 ariable: 財政收入 11 ?回歸系數表 表中顯示回歸模型的常數項（ Constant）、回歸系數（ Unstandardized Coefficients） B值及其標準誤差（ ）、標準化的回歸系數（ Standardized Coefficients） Beta值、統(tǒng)計量 t值以及顯著性水平（ Sig.）。 ?模型綜述表 Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .989a .979 .977 a. Predictors: (Constant), 國內生產總值 b. Dependent Variable: 財政收入 R=，說明自變量與因變量之間的相關性很強。并作相應的保存選項設置。 ?第 2步 數據組織：定義三個變量，分別為“ year”（年份）、“ x”（國內生產總值）、“ y”（財政收入。 ?第 4步 對回歸方程進行各種檢驗： ? 擬合優(yōu)度檢驗； ? 回歸方程的顯著性檢驗； ? 回歸系數的顯著性檢驗。 (2) 統(tǒng)計原理 一元回歸方程和多元回歸方程 01()E y x????0 1 1 2 2 ppy x x x? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?一元線性和多元線性回歸分析的核心任務就是估計其中的參數。如果是多個因素作為自變量的時候，還可以通過因素分析，找出哪些自變量對因變量的影響是顯著的，哪些是不顯著的。 1 第九章 回歸分析 2 主要內容 回歸分析概述 曲線估計 非線性回歸分析 3 回歸分析概述 (1) 確定性關系與非確定性關系 變量與變量之間的關系分為確定性關系和非確定性關系 ，函數表達確定性關系 。我們不僅可以利用概率統(tǒng)計知識，對這個經驗公式的有效性進行判定，同時還可以利用這個經驗公式，根據自變量的取值預測因變量的取值。當自變量只有一個時，稱為一元線性回歸，當自變量有多個時，稱為多元線性回歸。 ?第 3步 建立回歸方程：根據收集到的數據以及第 2步所確定的回歸模型，在一定的統(tǒng)計擬合準則下估計出模型中的各個參數，得到一個確定的回歸方程。 年份 國內生產總值（單位：億元） 財政收入 （單位：億元） 年份 國內生產總值（單位：億元） 財政收入 （單位：億元） 1992 2022 1993 2022 1994 2022 1995 2022 1996 2022 1997 2022 1998 2022 1999 8 ?第 1步 分析：這是一個因變量和一個自變量之間的問題，故應該考慮用一元線性回歸解決。并且選擇 Histogram復選框給出正態(tài)曲線和 Normal probability plot復選框輸出標準化殘差的正態(tài)概率圖?？梢钥闯?，進入模型的自變量為“ x”（國內生產總值）。從表中可以看出，方差來源有回歸（ Regression）、殘差（ Residual）和總和（ Total）， F統(tǒng)計量的觀測值為 ，顯著性概率為，即檢驗假設“ H0：回歸系數 B=0”成立的概率為，從而應拒絕零假設，說明因變量和自變量的線性關系是非常顯著的，可建立線性模型。 Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .000 國內生產總值 .197 .008 .989 .000 a. Dependent Variable: 財政收入 12
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