回歸預測法ppt課件(完整版)
【正文】 模型的統(tǒng)計檢驗 1，非線性回歸模型的選擇與轉換 ２，模型還原：轉換后的模型只能用于估計參數和推算預測值，不可進行分析。 ３，要求： 變量凈回歸系數的 t 統(tǒng)計量絕對值小于 1； 刪除變量后多重決定系數減少甚微； 平均；發(fā)展速度； 相對（人均）； 增長量；對數 二，多重共線性 １，多重共線的表現 回歸系數的符號和值與經濟現實不符； 改變模型形式后判定系數的值不能明顯提高。 。要求用線性回歸模型預測三個工廠單位生產成本。 0 :H回歸方程不顯著； 1:H回歸方程顯著； ? ?? ?? ?22? /1?2yyFyyn??????? ?1 , 2F F n???? ?1, 2Fn?~ 目的：回歸余項相互獨立； 統(tǒng)計量： 判別標準 : dU DW 4dU 5，序列相關性檢驗 （ D— W） ： ? ?2 221 1 12 2 2 22211122122( 1 ) 2( 1 ) ,n n n ni i i i i ii i i inniiiiniiiniiDW? ? ? ? ? ????????? ? ?? ? ? ??????? ? ?? ? ?? ? ? ?? ? ? ?????為 一 階 自 相 關 系 數?例 1 ：已知身高與體重的資料如下表所示： 身高（米） 體重（公斤） 50 52 57 56 60 65 62 70 要求： （ 1） 擬合適當的回歸方程； （ 2） 判斷擬合優(yōu)度情況； （ 3） 對模型進行顯著性檢驗； （ α =） （ 4） 當體重為 75公斤時 ， 求身高平均值的 95%的置信區(qū)間 。 10個低收入家庭年食品支出與年凈收入相關資料 要求： 1）分別以年凈收入和家庭規(guī)模為自變量建立一元 線性回歸方程，并對模型進行簡要分析； 2） 用年凈收入和家庭規(guī)模為自變量建立二元線性 回歸方程，并對模型進行簡要分析； 3）上述二分析結果是否一致，為什么？ 作業(yè) 3： 什么是置信區(qū)間、什么是預測區(qū)間，二者的異同是什么？ 作業(yè) 抽取了個包含 45家銀行的隨機樣本，收集了有關貸款活動的信息，該分析家對各家銀行全部貸款的凈收益率（ Y）和存款總額（ X）計算出如下數據： X存款總額，單位百萬美元； Y貸款凈收益率（凈收益對貸款的比率）；n=45； ∑ X=； ∑ Y=225； ∑ XY=3800； ∑ X =15150 要求： ； 225百萬美元，試估計其貸款凈收益率； ，為什么？ 2第三章 回歸預測法 一元線性回歸預測法 多元線性回歸預測法 非線性回歸預測法 應用回歸預測時應注意的問題 一、建立模型 只涉及一個自變量 ， 并且因變量 y 與自變量 x 之 間為線性相關關系 。 3，回歸系數顯著性檢驗 ：
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