多元線(xiàn)性回歸模型的區(qū)間估計(jì)-預(yù)覽頁(yè)
【正文】 ?????????3. 如何才能縮小置信區(qū)間？ ? 增大樣本容量 n，因?yàn)樵谕瑯拥臉颖救萘肯拢?n越大， t 分布表中的臨界值越小，同時(shí)，增大樣本容量，還可使樣本參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差減小； ? 提高模型的擬合優(yōu)度 ，因?yàn)闃颖緟?shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差與殘差平方和呈正比，模型優(yōu)度越高，殘差平方和應(yīng)越小。 二、預(yù)測(cè)值的置信區(qū)間 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的一個(gè)重要應(yīng)用是預(yù)測(cè) ， 對(duì)模型 : ? ??Y X B 它可以是總體均值 E(Y0) 或個(gè)體 Y0的預(yù)測(cè)。 利用構(gòu)造的 t 統(tǒng)計(jì)量，得到在給定 (1?) 的致信水平下 ，預(yù)測(cè) Y0的 致信區(qū)間 ： 10 2 0 0 010 2 0 0? ? 1 ( )? ? 1 ( )Y t YYt????????? ? ? ???? ? ? ?X X X XX X X X000?( 1 )? eYYt t n k??? ? ?構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量： Dependent Variable: CONSP Method: Least Squares Sample (adjusted): 1979 1999 Included observations: 21 after adjustments Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C GDPP CONSP(1) Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood HannanQuinn criter. Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 在消費(fèi)模型中， Eviews軟件估計(jì)結(jié)果 (1978~1999): 在消費(fèi)模型中， 1999年的 CONSP=,給出 2021年的 GDPP=, 再由模型： CONSP = + *GDPP + *CONSP(1) 計(jì)算得 2021年 CONSP的 預(yù)測(cè)值 為 :1658, 2021年人均消費(fèi)的 實(shí)際值 為 :。 ? 如果要以 100%的概率給出區(qū)間 , 那么該區(qū)間是 ∞。 三、受約束回歸 (restricted regression) 在建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型時(shí) ， 根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論有時(shí)需要對(duì)模型中變量的參數(shù)施加一定的約束條件 。 F檢驗(yàn)適用于所有關(guān)于參數(shù)線(xiàn)性約束的檢驗(yàn)
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