多元線性回歸模型的區(qū)間估計(更新版)
【正文】 ?1 ： (, ) ?2 ： (, ) 從回歸計算中已得到： 012?0?1?2? 12 3 , 36 .51? 21 3 , 61? 51 4 , 70SSS????????????3. 如何才能縮小置信區(qū)間？ ? 增大樣本容量 n，因為在同樣的樣本容量下， n越大， t 分布表中的臨界值越小，同時，增大樣本容量，還可使樣本參數(shù)估計量的標(biāo)準(zhǔn)差減??； ? 提高模型的擬合優(yōu)度 ，因為樣本參數(shù)估計量的標(biāo)準(zhǔn)差與殘差平方和呈正比，模型優(yōu)度越高，殘差平方和應(yīng)越小。 利用構(gòu)造的 t 統(tǒng)計量，得到在給定 (1?) 的致信水平下 ，預(yù)測 Y0的 致信區(qū)間 ： 10 2 0 0 010 2 0 0? ? 1 ( )? ? 1 ( )Y t YYt????????? ? ? ???? ? ? ?X X X XX X X X000?( 1 )? eYYt t n k??? ? ?構(gòu)造統(tǒng)計量： Dependent Variable: CONSP Method: Least Squares Sample (adjusted): 1979 1999 Included observations: 21 after adjustments Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C GDPP CONSP(1) Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood HannanQuinn criter. Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 在消費模型中， Eviews軟件估計結(jié)果 (1978~1999): 在消費模型中， 1999年的 CONSP=,給出 2021年的 GDPP=, 再由模型： CONSP = + *GDPP + *CONSP(1) 計算得 2021年 CONSP的 預(yù)測值 為 :1658, 2021年人均消費的 實際值 為 :。 三、受約束回歸 (restricted regression) 在建立計量經(jīng)濟學(xué)模型時 ， 根據(jù)經(jīng)濟理論有時需要對模型中變量的參數(shù)施加一定的約束條件
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