多元回歸分析ppt課件(編輯修改稿)
2025-05-25 23:04 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 的特征根，得到相應(yīng)的若干成分 . – 如果某個(gè)特征根既能夠刻畫某個(gè)自變量方差的較大部分比例 (如大于 ),同時(shí)又可以刻畫另一個(gè)自變量方差的較大部分比例，則表明這兩個(gè)自變量間存在較強(qiáng)的多重共線性。 ? 條件指標(biāo) – 0k10 無多重共線性 。 10=k=100 較強(qiáng) 。 k=100 嚴(yán)重 ? SPSS操作 – Statistics選項(xiàng)中的 Collinearity dignostics imik ???模型診斷 ? 模型可靠性的診斷 ? 模型是否對(duì)后續(xù)的樣本具有較好的預(yù)測(cè)性？是否存在過度擬和 (overfitting)現(xiàn)象 ? 模型不僅反映了樣本數(shù)據(jù)的信息，同時(shí)也包含了樣本中的“噪音”，可能是一種非“一般化”的模型。表現(xiàn)出對(duì)樣本有較高的擬和，但預(yù)測(cè)能力不高 ? “機(jī)會(huì)”也會(huì)給擬和優(yōu)度帶來貢獻(xiàn) ? 例如：產(chǎn)生若干個(gè)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)作為 x， 一個(gè)作為 y。 根本不相關(guān)的數(shù)據(jù)也可以有較好的擬和。 模型診斷 ? 交叉驗(yàn)證法 (Cross validation) ? 訓(xùn)練集和檢驗(yàn)集：當(dāng)樣本量較小時(shí)，訓(xùn)練樣本比例可較高；反之。 ? 計(jì)算交叉診斷的收縮值 ? 通常大于 ，小于 ? SPSS的操作 ? Save選項(xiàng)中的 Predictive Values ? Transform中的 Compute菜單 ? 例如：對(duì)隨機(jī)的數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬 )2()1( 2*2 RR ?模型診斷 ? Jackknife 驗(yàn)證法 (Jackknife validation) ? 適用于樣本量不是很大時(shí) ? 利用 n1個(gè)樣本進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，并根據(jù)所估計(jì)的參數(shù)計(jì)算剩余 1個(gè)樣本的預(yù)測(cè)值 ? 計(jì)算擬和優(yōu)度，并與利用全部樣本時(shí)的擬和優(yōu)度進(jìn)行比較。如果擬和優(yōu)度降低，則說明該擬和優(yōu)度可能是更客觀的，原本的高擬和可能是“機(jī)會(huì)”引起的 多元回歸分析中注意的問題 ? 個(gè)案獨(dú)立性限制 – 例如：研究學(xué)生成績(jī)與所在地區(qū)經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系 – 數(shù)據(jù)情況： 學(xué)號(hào) 成績(jī) 所在學(xué)校 學(xué)校所在地區(qū) 地區(qū)經(jīng)濟(jì)指標(biāo) ? 計(jì)量經(jīng)濟(jì)中多元回歸中的自變量的角色： – 觀測(cè)變量與控制變量 ? 例如：分析收入對(duì)消費(fèi)的影響時(shí)，控制變量年齡、性別、受教育程度 ? 例如：外國(guó)投資對(duì)環(huán)境的影響以及檢驗(yàn)庫(kù)茲涅茲曲線（各省市數(shù)據(jù)） 二氧化碳排放量、外國(guó)直接投資額、人均 GDP、人均 GDP 面積、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu) 含虛擬自變量的回歸 ? 分析工齡、職位和學(xué)歷對(duì)工資收入的影響 – 特點(diǎn) :自變量中含定性變量 . – 方法 :采用取值為 0或 1的虛擬變量 – 在模型中引入多個(gè)虛擬變量時(shí)，虛擬變量的個(gè)數(shù)應(yīng)按下列原則來確定： ? 對(duì)于包含一個(gè)具有 m 種特征或狀態(tài)的定性變量的回歸模型，如果回歸模型不帶常數(shù)項(xiàng)，則中需引入 m 個(gè)虛擬變量；如果有常數(shù)項(xiàng)，則只需引入 m1 個(gè)虛擬變量 多元線性回歸分析應(yīng)用舉例 ? 分析工齡和職位對(duì)工資收入的影響 – 特點(diǎn)：包含一個(gè)定性變量，且只有兩種分類或狀態(tài) – 建立的模型為 – 由于 D只有 0兩種取值，則模型可以為： ? 部門經(jīng)理 ? 其他人員 ???? ???? xDy 210???? ???? xy 210??? ??? xy 20C o e f f i c ie nt s a1 0 3 9 6 . 0 6 0 6 2 5 . 8 6 9 1 6 . 6 1 1 . 0 0 06 8 4 0 . 9 6 3 6 3 3 . 2 8 0 . 7 2 2 1 0 . 8 0 2 . 0 0 05 3 9 . 8 0 3 6 0 . 9 6 1 . 5 9 2 8 .
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