【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 73 167。 預(yù)測(cè)和控制 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 74 167。 預(yù)測(cè)和控制 二、區(qū)間預(yù)測(cè) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 75 167。 預(yù)測(cè)和控制 1．因變量新值的區(qū)間預(yù)測(cè) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 76 167。 預(yù)測(cè)和控制 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 77 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 78 167。 預(yù)測(cè)和控制 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 79 167。 預(yù)測(cè)和控制 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 80 167。 預(yù)測(cè)和控制 2．因變量新值的平均值的區(qū)間估計(jì) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 81 167。 預(yù)測(cè)和控制 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 82 167。 預(yù)測(cè)和控制 三、控制問(wèn)題 控制問(wèn)題相當(dāng)于預(yù)測(cè)的反問(wèn)題。預(yù)測(cè)和控制有著密切的關(guān)系。在許多經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中 ,我們要求 y在一定的范圍內(nèi)取值。比如在研究近年的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率時(shí) ,我們希望經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能保持在 8%到 12%。在控制通貨膨脹問(wèn)題中 ,我們希望全國(guó)零售物價(jià)指數(shù)增長(zhǎng)在 7%以?xún)?nèi)等。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 83 167。 預(yù)測(cè)和控制 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 84 167。 預(yù)測(cè)和控制 控制問(wèn)題的應(yīng)用要求因變量 y與自變量 x之間有因果關(guān)系，經(jīng)常用在工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制中 ,這方面的例子參見(jiàn)參考文獻(xiàn)［ 10］、 [11]。在經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中，經(jīng)濟(jì)變量之間有強(qiáng)的相關(guān)性，僅控制回歸方程中的一個(gè)或幾個(gè)自變量，而忽視了回歸方程之外的其它變量，往往達(dá)不到預(yù)期的效果。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 85 167。 建?？偨Y(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 一、一元線性回歸模型從建模到應(yīng)用的全過(guò)程 第一步，提出因變量與自變量。這里以例 ，本例因變量 y為全國(guó)人均消費(fèi)金額（元），自變量 x為人均國(guó)民收入 GNP（元），采用年份數(shù)據(jù)。 第二步，搜集數(shù)據(jù)。從 《 中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒 》 得表 第三步 ,根據(jù)表 。散點(diǎn)圖見(jiàn)前面圖 。 第四步 ,設(shè)定理論模型。由圖 ,隨著人均國(guó)民收入的增加 ,居民人均消費(fèi)額增大 ,而且 20個(gè)樣本點(diǎn)大致分布在一條直線的周?chē)Ｒ虼?,我們用直線回歸模型去描述它們是合適的。故可以采用（ ）一元線性回歸理論 第五步 ,用軟件計(jì)算，輸出計(jì)算結(jié)果。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 86 167。 建?？偨Y(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 本例采用 SPSS軟件選中全部輸出統(tǒng)計(jì)量，輸出結(jié)果如下 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 87 167。 建模總結(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 88 167。 建?？偨Y(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 第六步，回歸診斷，分析輸出結(jié)果。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 167。 建?？偨Y(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 89 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 167。 建?？偨Y(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 90 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 167。 建模總結(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 第八步 ,模型的應(yīng)用。當(dāng)所建模型通過(guò)所有檢驗(yàn)之后 ,就可結(jié)合實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)題進(jìn)行應(yīng)用。最常見(jiàn)的應(yīng)用之一就是因素分析。我們由回歸方程可知 ,當(dāng)國(guó)民收入平均增長(zhǎng) 1元時(shí) ,大約平均有 ,人均國(guó)民收入的增長(zhǎng)與人均消費(fèi)金額的增長(zhǎng)成正相關(guān)關(guān)系。這大致符合現(xiàn)階段的實(shí)際情況。這個(gè)結(jié)果可為現(xiàn)階段制定宏觀調(diào)控政策提供量化依據(jù)。另外還可以仿照 167。 。 91 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2020/10/5 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 167。 建模總結(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 回歸分析方法的應(yīng)用要特別注意定性分析與定量分析相結(jié)合。當(dāng)現(xiàn)階段的實(shí)際情況與建模時(shí)所用數(shù)據(jù)資料的背景發(fā)生較大變化時(shí) ,不能仍機(jī)械地死套公式 ,這時(shí)就應(yīng)對(duì)模型進(jìn)行修改。修改包括重新收集數(shù)據(jù) ,盡可能用近期數(shù)據(jù) 。還包括是否要增加新的自變量 ,因?yàn)橛绊懩撤N經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的因素可能發(fā)生了變化 ,可能還有一些重要的因素需要考慮等。 92 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2020/10/5 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 167。 建模總結(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 二、有關(guān)回歸假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題 93 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2020/10/5 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 167。 建?？偨Y(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 94 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2020/10/5 運(yùn)用普通最小二乘 OLS法估計(jì)模型的參數(shù)是在模型滿(mǎn)足一些基本假定時(shí)才有效 ,如果模型的基本假定顯著地出錯(cuò) ,可能導(dǎo)致模型結(jié)論嚴(yán)重 歪曲。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 167。 建?？偨Y(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 95 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2020/10/5 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 167。 建?？偨Y(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 96 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2020/10/5 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 167。 建模總結(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 97 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2020/10/5 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 167。 建模總結(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 98 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2020/10/5 由圖 (a)可知 ,由直線作為 y與 x間關(guān)系的擬合是合適的 ,回歸方程刻畫(huà)出了變量 y與 x間的線性相關(guān)關(guān)系 。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 167。 建?？偨Y(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 99 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2020/10/5 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 167。 建?？偨Y(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 100 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2020/10/5 由圖 (d)可知 ,回歸直線的斜率完全取決于 (19,)這一個(gè)點(diǎn) ,這種情況所得到的經(jīng)驗(yàn)回歸方程是很不可信的。實(shí)際上，自變量 x只取了 8和 19這兩個(gè)不同的值，因而不能斷言 y與 x之間是何種關(guān)系。對(duì)這種情況，我們說(shuō)數(shù)據(jù)收集的不好，應(yīng)該對(duì)自變量 x在（ 8， 19）這個(gè)區(qū)間上再收集一些不同的數(shù)據(jù)。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 167。 建?？偨Y(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 101 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2020/10/5 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 167。 建模總結(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 102 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2020/10/5 三、回歸系數(shù)的解釋問(wèn)題 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 167。 建模總結(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 103 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2020/10/5 四、回歸方程的預(yù)測(cè)問(wèn)題 對(duì)于回歸方程的應(yīng)用 ,很重要的一個(gè)方面就是用回歸方程去預(yù)測(cè)未來(lái)。如果在預(yù)測(cè)時(shí) ,自變量的取值在建模時(shí)樣本數(shù)據(jù) x的取值范圍之內(nèi) ,這種預(yù)測(cè)稱(chēng)為內(nèi)插預(yù)測(cè)，內(nèi)插預(yù)測(cè)的效果通常較好，預(yù)測(cè)誤差小。如果自變量 x的取值超出了建模時(shí)樣本數(shù)據(jù) x的取值范圍 , 這種預(yù)測(cè)稱(chēng)為外推預(yù)測(cè)，外推預(yù)測(cè)的效果可能不好。因?yàn)槲覀兯⒌幕貧w方程是直線方程 ,而理論上回歸方程一般并非是嚴(yán)格的直線。如果用經(jīng)驗(yàn)回歸方程去預(yù)測(cè)可能導(dǎo)致較大的誤差。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 167。 建?？偨Y(jié)和應(yīng)注意的問(wèn)題 104 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2020/10/5 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 105 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 106 第 5章 多元線性回歸 ? 167。 多元線性回歸模型 ? 167。 多元回歸參數(shù)的估計(jì) ? 167。 參數(shù)估計(jì)量的性質(zhì) ? 167。 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) ? 167。 中心化和標(biāo)準(zhǔn)化 ? 167。 相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù) ? 167。 建?？偨Y(jié)與評(píng)注 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 107 第 5章 多元線性回歸 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 108 167。 多元線性回歸模型 一、多元線性回歸模型的一般形式 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 109 167。 多元線性回歸模型 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 110 167。 多元線性回歸模型 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 111 167。 多元線性回歸模型 矩陣 X是一 n (p+1)矩陣 ,稱(chēng) X為回歸設(shè)計(jì)矩陣或資料矩陣。在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中， X的元素是預(yù)先設(shè)定并可以控制的 ,人的主觀因素可作用其中 ,因而稱(chēng) X為設(shè)計(jì)矩陣。 二、多元線性回歸模型的基本假定 為了方