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正文內(nèi)容

第5章線性回歸模型的應(yīng)用-第5章(編輯修改稿)

2024-11-03 15:57 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 屬性分類超過兩個(gè)時(shí),需要引入多 個(gè) 虛擬變量來刻畫 不同類別對象的差異。 ?結(jié) 論 3:虛擬變量的個(gè)數(shù) 對于 帶截距項(xiàng)的模型,為表示某一 屬性 不同類別引入 虛擬變量時(shí),虛擬變量的 個(gè)數(shù) 等于類別個(gè)數(shù) 減去 1。 若虛擬變量數(shù)與類別數(shù)相同,則存在完 全共線性,模型無法估計(jì)。 虛擬變量 引入多個(gè)虛擬變量 例子 性別、高等教育和工資收入 uDDY ????? e x p e322110 ????uDDDDY ??????? 21322110 e x p e ?????uDDDDDY ????????? e x p ee x p e 121322110 ??????????未受過高等教育受過高等教育011D ????女性男性012D 參數(shù)約束檢驗(yàn) 參數(shù)約束檢驗(yàn)方法 參數(shù)約束檢驗(yàn)應(yīng)用 參數(shù)約束檢驗(yàn) 參數(shù)約束檢驗(yàn)方法 ? 原理:比較受約束的和不受約束的模型的殘差平方和是否有明顯差別 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量: 無約束模型回歸殘差平方和: 約束模型回歸殘差平方: 無約束模型中解釋變量個(gè)數(shù): 約束條件個(gè)數(shù): 樣本容量: ))1(/(S S R/)S S RS S R(ururr????knqTrurSSRrSSRnkq 參數(shù)約束檢驗(yàn) 參數(shù)約束檢驗(yàn)方法 ?結(jié)論 4:參數(shù)約束檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 在約束條件(原假設(shè))成立時(shí),統(tǒng)計(jì)量 服從自由度為 q和( n(k+1))的 F分布。 ?原假設(shè): rT參數(shù)約束正確:0H 參數(shù)約束檢驗(yàn) 參數(shù)約束檢驗(yàn)應(yīng)用 參數(shù)約束檢驗(yàn)應(yīng)用 冗余變量聯(lián)合檢驗(yàn) 例子 高等教育規(guī)模 不同地區(qū) 故認(rèn)為不同地區(qū)的高等教育規(guī)模模型沒有顯著差異。 uXXY kk ????? ??? ?1100:H 10 ????? kqk ?? ?uXXXXXDdDdY ????????? 554433221122110 lnlnlnln ??????0:H 210 ?? dd)23,2())17(31/( 2/)())1(/(SSR /)SSRSSR( ururr ??????????? FknqTr參數(shù)約束檢驗(yàn)應(yīng)用 冗余變量聯(lián)合檢驗(yàn) 例子 高等教育規(guī)模 不同地區(qū) EViews 實(shí)現(xiàn)該檢驗(yàn): 先對無約束模型進(jìn)行回歸,在結(jié)果輸出界面點(diǎn)擊View→Coefficient Diagnostics→Redundant Variables TestLikelihood Ratio…, 在彈出的對話框中鍵入需要檢驗(yàn)的冗余變量,點(diǎn)擊 OK 參數(shù)約束檢驗(yàn)應(yīng)用 冗余變量聯(lián)合檢驗(yàn) 例子 高等教育規(guī)模 不同地區(qū) 得到結(jié)果: 參數(shù)約束檢驗(yàn)應(yīng)用 函數(shù)形式檢驗(yàn) RESET( Regression Equation Specification Error Test) 步驟: 進(jìn)行回歸,得擬合值 進(jìn)行回歸 進(jìn)行檢驗(yàn) uXXY ???? 22110 ???uXXY ???? 22110 ???22110 ??? XXY ??? ????????? ?????? 322122110 ?? YYXXY0: 210 ?? ??H參數(shù)約束檢驗(yàn)應(yīng)用 函數(shù)形式檢驗(yàn) 例子 工資模型中的高階項(xiàng) uIQm a
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