《art多元回歸》ppt課件-預(yù)覽頁(yè)
【正文】 2 3 3Y X Xi i i iB B B u? ＋ ＋ ＋1B 23BB和 iuPartial Regression Coefficients 多元回歸模型的假定 154頁(yè) （與雙變量模型六大假定的框架基本相同） o 線性方程、無(wú)設(shè)定偏誤 o 干擾項(xiàng)與每個(gè)解釋變量都不相關(guān) o 干擾項(xiàng)零均值、無(wú)自相關(guān)、異方差 o 解釋變量間無(wú)完全的多重共線性（ new） 155頁(yè) 例 偏回歸系數(shù)的含義：凈影響 1 2 2 3 3E ( ) X Xi i iY B B B? ＋＋B2：保持 X3不變， X2每變化一個(gè)單位， Y的均值變化多少。 1 多元回歸的基本概念 多變量模型的基本形式 以三變量為例： 為截距系數(shù)， 為 偏回歸系數(shù) ， 為干擾項(xiàng)。 例子：產(chǎn)品生產(chǎn)（勞動(dòng)力投入的貢獻(xiàn)） Y：產(chǎn)出 X2：勞動(dòng)力 X3：資本、原材料 ? 直接 ：管理人員加班－ 產(chǎn)量提高 ? 間接：流水線工人加班－ 原材料投入增加 － 產(chǎn)量提高 1 2 2 3 3Y X Xi i i iB B B u? ＋ ＋ ＋1 2 2YXi i iA A u? ＋＋保持 X3不變， X2對(duì) Y的凈影響 勞動(dòng)投入對(duì)產(chǎn)出的 總影響 X2－ X3 － Y（間接） X2－ Y（直接） ? 當(dāng) X2與 X3有完全的線性關(guān)系時(shí)，無(wú)法把 B2和 B3分開（無(wú)法保持其中一個(gè)解釋變量不變） ? 當(dāng) X2與 X3完全獨(dú)立時(shí)， X3不會(huì)通過(guò) X2作用于 Y，總影響與凈影響相等，即 A2 = B2 ? 一般情況下， X2與 X3不獨(dú)立，但也不是完全 線性相關(guān)，此時(shí)總影響與凈影響有區(qū)別， A2 ≠B2 一般規(guī)律： 167。 4 多元回歸的假設(shè)檢驗(yàn) ? 把雙變量模型的假設(shè)檢驗(yàn)思想延伸到多變量模型之中。 換句話說(shuō)，檢驗(yàn) H0 ： B2= B3=…＝ Bk= 0 等價(jià)于 檢驗(yàn) H0 ：（總體） R2＝ 0?！靶Ｕ币辉~，指對(duì) R2式中平方和所涉及的 自由度的校正 （自由度與解釋變量的個(gè)數(shù)密切相關(guān)）。” ? 一般來(lái)說(shuō)， R2高，校正 R2也高。 6 多元回歸：若干實(shí)例 ? 例 81 稅收政策會(huì)影響公司資本結(jié)構(gòu)嗎 ? 例 82 牙買加的進(jìn)口需求 ? 例 83 英國(guó)的酒需求 ? 例 84 城市勞動(dòng)力參與率、失業(yè)率以及平均小時(shí)工資 多元回歸結(jié)果分析的主要內(nèi)容 ? 各系數(shù)的估計(jì)值是多少，符號(hào)是否與預(yù)期一致？ ? 每個(gè)回歸系數(shù)是否顯著（ t檢驗(yàn)） ？若顯著，說(shuō)明 什么？ 不顯著，又說(shuō)明什么？是否應(yīng)把它去掉？ ? R2和 校正 R2 是多少？說(shuō)明什么？ 所有解釋變量是 否聯(lián)合顯著 / 模型的整體顯著性如何？（ F檢驗(yàn)） ? 這個(gè)回歸告訴我們?cè)鯓拥亩拷Y(jié)果？ 本章小結(jié)（重點(diǎn)） 多元回歸的基本概念 偏回歸系數(shù)的含義、凈影響和總影響的區(qū)別 多元線性模型的估計(jì) 校正 R2與 R2的聯(lián)系和區(qū)別 假設(shè)檢驗(yàn) 區(qū)別 t 檢驗(yàn)和 F檢驗(yàn)
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