經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的方法與模型(ppt64)-經(jīng)營(yíng)管理(存儲(chǔ)版)
【正文】 （實(shí)例） ? 【 例 】 為研究生產(chǎn)率與廢品率之間的關(guān)系 ，記錄數(shù)據(jù)如下表 。= ex, 則有 y39。 = 1/y， x39。根據(jù)估計(jì)的回歸方程得 )( 2 5 05 2 6 3 2 2 8 0 元??+?y利用回歸方程進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè) （區(qū)間估計(jì)） 1. 點(diǎn)估計(jì)不能給出估計(jì)的精度 ， 點(diǎn)估計(jì)值與實(shí)際值之間是有誤差的 ， 因此需要進(jìn)行區(qū)間估計(jì) 2. 對(duì)于自變量 x 的一個(gè)給定值 x0， 根據(jù)回歸方程得到因變量 y 的一個(gè)估計(jì)區(qū)間 3. 區(qū)間估計(jì)有兩種類(lèi)型 ? 置信區(qū)間估計(jì) ? 預(yù)測(cè)區(qū)間估計(jì) 利用回歸方程進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè) （置信區(qū)間估計(jì)） ? ? y 的平均值的 置信區(qū)間 估計(jì) 1. 利用估計(jì)的回歸方程，對(duì)于自變量 x 的一個(gè)給定值 x0 ，求出因變量 y 的平均值 E(y0)的估計(jì)區(qū)間 ，這一估計(jì)區(qū)間稱(chēng)為 置信區(qū)間 2. E(y0) 在 1?置信水平下的置信區(qū)間為 ? ?? ?????+??niiyxxxxnSnty1220201)2(? ? 式中： Sy為估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差 利用回歸方程進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè) （置信區(qū)間估計(jì) :算例） ? 【 例 】 根據(jù)前例，求出人均國(guó)民收入為 元時(shí)，人均消費(fèi)金額 95%的置信區(qū)間 ? 解： 根據(jù)前面的計(jì)算結(jié)果 ? ＝ ， Sy=， t??2(132)＝ ，n=13 ? 置信區(qū)間為 ? 人 均 消 費(fèi) 金 額 95% 的 置 信 區(qū) 間 為 元~ 0?y利用回歸方程進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè) （預(yù)測(cè)區(qū)間估計(jì)） ? ? y 的個(gè)別值的 預(yù)測(cè)區(qū)間 估計(jì) 1. 利用估計(jì)的回歸方程，對(duì)于自變量 x 的一個(gè)給定值 x0 ，求出因變量 y 的一個(gè)個(gè)別值的估計(jì)區(qū)間，這一區(qū)間稱(chēng)為 預(yù)測(cè)區(qū)間 2. y0在 1?置信水平下的預(yù)測(cè)區(qū)間為 注意！ 利用回歸方程進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè) （置預(yù)測(cè)區(qū)間估計(jì) :算例） ? 【 例 】 根據(jù)前例 ， 求出 1990年人均國(guó)民收入為 ， 人均消費(fèi)金額的 95%的預(yù)測(cè)區(qū)間 ? 解： 根據(jù)前面的計(jì)算結(jié)果有 ? ＝ ， Sy=， t??2(132)＝ ，n=13 ? 置信區(qū)間為 ? 人均消費(fèi)金額 95%的預(yù)測(cè)區(qū)間為 ~元之間 0?y影響區(qū)間寬度的因素 ? 1. 置信水平 (1 ?) ? 區(qū)間寬度隨置信水平的增大而增大 ? 2. 數(shù)據(jù)的離散程度 (s) ? 區(qū)間寬度隨離散程度的增大而增大 ? 3. 樣本容量 ? 區(qū)間寬度隨樣本容量的增大而減小 ? 4. 用于預(yù)測(cè)的 xp與 ?x的差異程度 ? 區(qū)間寬度隨 xp與 ?x 的差異程度的增大而增大 置信區(qū)間 、 預(yù)測(cè)區(qū)間 、 回歸方程 xp xy 10 ??? ?? +?y x ?x 多元線性回歸模型 多元線性回歸模型 （概念要點(diǎn)） 1. 一個(gè)因變量與兩個(gè)及兩個(gè)以上自變量之間的回歸 2. 描述因變量 y 如何依賴(lài)于自變量 x1 ， x2 ， … ， xp 和誤差項(xiàng) ? 的方程稱(chēng)為 多元線性回歸模型 3. 涉及 p 個(gè)自變量的多元線性回歸模型可表示為 ? ?0 ， ?1， ?2 ， ? ， ?p是參數(shù) ? ? 是被稱(chēng)為誤差項(xiàng)的隨機(jī)變量 ? y 是 x1,， x2 ， ? ， xp 的線性函數(shù)加上誤差項(xiàng) ? ? ? 說(shuō)明了包含在 y里面但不能被 p個(gè)自變量的線性關(guān)系所解釋的變異性 ipipii xxxy ????? +++++? ?22110多元線性回歸模型 （概念要點(diǎn)） ? ? 對(duì)于 n 組實(shí)際觀察數(shù)據(jù) (yi 。同時(shí)也有模型外的原因，比如說(shuō)數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確以及外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化。我們把前一類(lèi)變量稱(chēng)為因變量或被解釋變量，后一類(lèi)變量稱(chēng)為自變量或解釋變量。有些經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為經(jīng)濟(jì)學(xué)是科學(xué)，經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象具有規(guī)律性，可以預(yù)測(cè)。通過(guò)本章的學(xué)習(xí)要求了解有關(guān)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的方法與模型，掌握相應(yīng)的測(cè)定方法，學(xué)會(huì)簡(jiǎn)單回歸分析方法。不論經(jīng)濟(jì)學(xué)家的觀點(diǎn)如何不一致，經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)終究在不斷發(fā)展，而且應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，越來(lái)越深入，經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的方法也越來(lái)越多。 ? 回歸分析建立在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，是用數(shù)學(xué)的分析模型或關(guān)系式來(lái)擬合實(shí)際數(shù)據(jù)，以反映數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律性。對(duì)于一個(gè)給定的 x 值 ， y 的期望值為 E ( y ) =? 0+ ? 1 x 2. 對(duì)于所有的 x 值 ， ε的方差 σ2 都相同 3. 誤差項(xiàng) ε是一個(gè)服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量 ， 且相互獨(dú)立 。 = ln? + ? x 1. 基本形式： 3. 圖像
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