【正文】 2 21 10 ????利用 EViews軟件得以下結(jié)果 : 樣本回歸方程為 ）（）（）（）（）（）（ se t 2 1 ????? xxy ,.. 0 .9 7 9R , 22 ???? FesR? 對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)： ? （ 1）經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)。 9 9 8 ?R?觀察 x1與 x2系數(shù)所對(duì)應(yīng)的 t統(tǒng)計(jì)量的 P值，不僅均小于 ，而且也小于 ，這說(shuō)明和對(duì)的影響均是非常顯著的。 ? B: 回歸方程總體顯著性的檢驗(yàn)：（ ） ? F= ， Pf=0 a= ?? 所以拒絕原假設(shè)，即可認(rèn)為在顯著性水平下，模型的線性關(guān)系顯著成立，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和前期人均居民消費(fèi)額在整體上對(duì)于人均居民消費(fèi)額的解釋作用是顯著的。 ? 2. 如果一個(gè)變量在通常顯著性水平下（ ）不顯著，仍然要問(wèn)，該變量對(duì)因變量是否有預(yù)期的影響，且這個(gè)影響是否很大？如果影響大就該考慮保留該變量。決定其取舍則基于對(duì)偏回歸平方和的 F檢驗(yàn) 1。 ? 但從實(shí)際意義來(lái)看，保持貢獻(xiàn)率與年齡不變，如果一個(gè)企業(yè)增加雇傭 10 000個(gè)雇員，參與率也只下降 。它收集了連鎖店各個(gè)商店的每月銷售額（萬(wàn)元）和每月用在以上兩種媒介的廣告支出，并選用二元線性回歸模型進(jìn)行研究，樣本數(shù)據(jù)見(jiàn)表 . ? （ 1）根據(jù)所收集的樣本建立回歸方程。但只能解釋其中的 ％。該值越大，回歸直線的精度越低；越小，回歸直線的精度越高。觀察點(diǎn)在回歸直線附近越密集。在收入及支出預(yù)算約束一定的條件下，子女越多的家庭，每個(gè)孩子接受教育的時(shí)間會(huì)越短。 問(wèn)如果管理人員希望知道剩余的變異主要由誰(shuí)決定的，該如何辦 ？ 增加第二個(gè)自變量 選擇運(yùn)輸貨物的次數(shù) x2,數(shù)據(jù)見(jiàn) 152 ???? ???? 22110 xxy模型設(shè)定為 ： 估計(jì)方程為 ： 21 xxy ????二元回歸模型 二、多元回歸模型 假定因變量 y 與 K個(gè)字變量 x1， x2…… xk之間的回歸關(guān)系可用線性函數(shù)來(lái)近似反映，多元線性總體回歸模型的一半形式為： uxxxy kk ?????? ???? . .. .22110是 k+1個(gè)總體回歸 參數(shù) , y是可觀測(cè)的被解釋變量 ,μ是不可測(cè)的隨機(jī)誤差 ky ??? . .. . . .10 ，?2211021 )/E xxxxy ??? ???，（Y的條件數(shù)學(xué)期望為 ： 多元線性總體回歸方程 特別對(duì)只有兩個(gè)自變量的線性總體方程： kk xxxxy ???? ????? . .. .)/E 22110（? 假設(shè)給出了 n次觀察值，得到 的估計(jì)值 i? i??kk xxxy ???? ?. .. .???? 22110 ?????則稱如下估計(jì)方程： 樣本（經(jīng)驗(yàn)）回歸方程 ： （ 1） 總體回歸方程參數(shù)的解釋 ：二元為例 02??x是在 x1=0,x2=0時(shí) y的擬合值，雖然 x1,x2都為 0是一個(gè)有意義的情況，但在多數(shù)情況下都沒(méi)有什么意義，但為了得到 y的預(yù)測(cè)值，總是需要截距項(xiàng)。 ? 例如，產(chǎn)出往往受各種投入要素 —— 資本、勞動(dòng)、技術(shù)等的影響；銷售額往往受價(jià)格和公司對(duì)廣告費(fèi)的投入的影響等。 ?隨機(jī)誤差項(xiàng)主要包括下列因素的影響： ?在解釋變量中被忽略的因素的影響； ?變量觀測(cè)值的觀測(cè)誤差的影響； ?模型關(guān)系的設(shè)定誤差的影響； ?其他隨機(jī)因素的影響； （ 2）隨機(jī)誤差向 u ? y1 = ?0 +?1x11 + ?2x21 +…+ ? kx k 1 + u1, ? y2 = ?0 +?1x12 + ?2x22 +…+ ? kx k 2 + u2, ? ……….. ? yn = ?0 +?1x1n + ?2x2n +…+ ? k x k n+ un ? 進(jìn)一步可寫(xiě)成矩陣形式 (3）總體回歸方程的矩陣形式 對(duì) n組數(shù)據(jù) , 上述方程實(shí)際上包括了 n個(gè)方程 ??????????????????????????????????????????????????????????????uuuXXXXXXXXXyyynkknkknnn??????????2121021222211121121111????UXY ?? ?????????????????????????????????????????????????????????????????uuuXXXXXXXXXyyynkknkknnnUBXY??????????2121021222211121121111????簡(jiǎn)化為 其中 三、模型的假設(shè) ?為保證得到最優(yōu)估計(jì)量，回歸模型應(yīng)滿足如下假定條件。 ? β1 ＝ ，表明二者之間存在局部正相關(guān)： 保持 x2不變，如果 x1提高 1分，則大學(xué)平均成績(jī) y平均會(huì)提高 （注） ? β2 ＝ ，雖然表明二者之間也存在局部正相關(guān)；且保持 x1不變時(shí)，如果 x2提高 1分，大學(xué)平均成績(jī) y平均會(huì)提高 0. 0094分，但由于該值很小，說(shuō)明與 x1相比，其對(duì)大學(xué)成績(jī)的影響很小，幾乎可以忽略。 例 大學(xué)平均成績(jī)決定模型 ? y=++ R2= Y大學(xué)學(xué)生平均成績(jī) ? X1高中平均成績(jī) ? X2大學(xué)能力測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù) X1 X2一起可以解釋這個(gè)大學(xué)生樣本中大學(xué)平均成績(jī)變動(dòng)的 ％，其余有其他因素解釋。即： ? ?當(dāng)我們拒絕假設(shè)時(shí)，則至少存在一個(gè) ，即至少存在一個(gè) xi與 y之間存在著線性相關(guān)關(guān)系。 ? 故在對(duì)回歸方程的顯著性檢驗(yàn)后，還應(yīng)對(duì)每個(gè) 進(jìn)行檢驗(yàn)。 廣播廣告支出的回歸系數(shù)的 t統(tǒng)計(jì)量的 p值近似等于 ，小于 ，說(shuō)明在顯著性水平 ，即每月用于廣播的廣告支出同 VCD的銷售額是相關(guān)的。雖然過(guò)度設(shè)定問(wèn)題不會(huì)影響參數(shù)估計(jì)量的無(wú)偏性， 但卻確對(duì)最小二乘估計(jì)量的方差具有不利的影響。 ? 獲取樣本需要成本，企圖通過(guò)樣本容量的確定減輕收集數(shù)據(jù)的困難。 ? 設(shè)建立的樣本回歸方程為 ? 當(dāng)給定一組解釋變量的值 ? 要估計(jì)所對(duì)應(yīng)的 y0,很自然的想法就是將 x0的值代入方程中。 ? 結(jié)果說(shuō)明： ?由結(jié)果可知，當(dāng)前一期人均居民消費(fèi)額 X2保持不變時(shí)，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 X1每增加 1千元，人均居民消費(fèi)額 Y平均增加 ；當(dāng)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 X1保持不變時(shí)，前一期人均居民消費(fèi)額 X2每增加 1千元，人均居民消費(fèi)額 Y平均增加 。 ? 首先要確定影響中國(guó)旅游外匯收入的 重要因素 。 ＝ ，說(shuō)明回歸方程與各觀察點(diǎn)的平均誤差為 。外國(guó)游客人數(shù)每增加一百萬(wàn)人，將使中國(guó)旅游外匯收入增加 ；涉外酒店數(shù)每增加一千家，將使中國(guó)旅游外匯收入增加 。 ?（ 4）回歸方程總體顯著性檢驗(yàn)。eviews軟件 建立工作文件 ，并觀察散點(diǎn)圖