相關回歸市場預測法-免費閱讀
【正文】 觀察期資料見下表： example 6313 1. 根據表中 x與 y觀察期 10年資料繪制散點圖 ? 散點圖表明， x不 y存在相關關系 ? 散點基本集中在一條直線上，說明相關程度較高，農民人均年純收入（ x）不銷售額（ y）表現(xiàn)較高程度的直線正相關 ? 可采用一元線性相關回歸預測模型 example 6314 2. 應用最小平方法求回歸方程參數(shù)，建立預測模型 example ?????????2XbXaXYXbnaY? ?XbYaXnXYXnXYb?????? ?? ? ?22 11求參數(shù) a、 b 解得方程： 標準方程： 6315 example 一元線性相關回歸市場預測計算表 6316 2. 應用最小平方法求回歸方程參數(shù)，建立預測模型 ? 求解 a、 b值： ? 則回歸方程為： example ? ?1 23 0 99 1122???????? ?? ? ?XbYaXnXYXnXYbXY 0 9 9 2 3 ??6317 3. 對回歸模型進行檢驗 （ 1）回歸標準差檢驗 回歸標準差 因變量第 t期觀察值 回歸方程參數(shù)個數(shù) 觀察期個數(shù) 因變量第 t期預測值 example ? ?knYYStty????2?knXYbYaYS y??? ? ? ?2簡化公式 6318 3. 對回歸模型進行檢驗 （ 1）回歸標準差檢驗 ? 根據表中數(shù)據，計算得： ? 回歸標準差通過檢驗的判斷標準： ? 本例中， 因此，該回歸模型的標準差檢驗通過 example （百萬元）7 ?yS%15?tyYS%15% ???tyYS6319 ? ?? ????????22?1?11ttttYYknYYkF3. 對回歸模型進行檢驗 （ 2）回歸方程顯著性檢驗（即 F檢驗） ? 檢驗回歸方程中，被估計的參數(shù)同時為零的可能性大小，一般要求小于 5％ ? 公式： 分子自由度 分母自由度 example 6320 3. 對回歸模型進行檢驗 （ 2）回歸方程顯著性檢驗（即 F檢驗） ? 判斷標準： F值大于 F分布表中相應值 ? 本例中，計算得： F＝ ? 查 F分布表： ? 分母自由度＝ n－ k＝ 10－ 2＝ 8 ? 分子自由度＝ k － 1＝ 2－ 1＝ 1 ? 以 95％的可靠度估計 ? 本例中， F＝ ， F檢驗通過，即可認為回歸方程估計參數(shù)丌會同時為零 example 查得 F值＝ 6321 3. 對回歸模型進行檢驗 （ 3）相關系數(shù)檢驗 ? 公式： ? 計算相關系數(shù)，可判斷相關方向和程度，也是對回歸方程的必要檢驗 ? 本例中，計算 r＝ ，非常接近 1，說明 x不 y之間高度相關，且為正相關 example ? ? ? ? 2222 111????? ??????ttttttttYnYXnXYXnYXr6322 example
環(huán)評公示相關推薦
鄂ICP備17016276號-1