應(yīng)用回歸分析ppt課件(編輯修改稿)
2025-05-26 01:17 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 36 年 )在研究父母身高與其子女身高的遺傳問題時 ,觀察了 1 078對夫婦 , 他們以成年兒子身高作為縱坐標(biāo)，夫婦平均身高為橫坐標(biāo)做散點圖，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩者的關(guān)系近似于一條直線，經(jīng)計算得到如下方程：1. 回歸方程 2. 回歸方程的由來1 .3 回歸分析的主要內(nèi)容及其一般模型回歸分析的主要內(nèi)容回歸分析的一般形式 隨機誤差項主要包括下列因素 ：（ 1）在解釋變量中被忽略的因素的影（ 2）變量觀測值的觀測誤差的影響；（ 3）理論模型設(shè)定誤差的影響；（ 3）其他隨機因素的影響。1 .3 回歸分析的主要內(nèi)容及其一般模型1 .4 建立實際問題回歸模型的過程設(shè) 置指 標(biāo)變量收集整理數(shù)據(jù)構(gòu)造理 論 模型估 計 模型參數(shù)修改 N 模型運用Y經(jīng)濟 因素分析 經(jīng)濟變 量控制 經(jīng)濟 決策 預(yù)測實 際 問 題模型檢驗一、設(shè)置指標(biāo)變量 根據(jù)研究目的，利用經(jīng)濟學(xué)理論，從定性角度來確定經(jīng)濟問題中各因素之間的因果關(guān)系。 指標(biāo)變量不容易確定： 1. 認識的局限性； 2. 為了模型參數(shù)估計的有效性 ,設(shè)置的解釋變量應(yīng)該是不相關(guān)的 ,可是在經(jīng)濟問題中很難找到 . 3. 從經(jīng)濟學(xué)角度考慮應(yīng)該引進非常重要的經(jīng)濟變量 ,但是在實際中沒有這樣的數(shù)據(jù) ,或數(shù)據(jù)很難拿到 ,可以考慮用相近的變量代替 ,或由其他幾個指標(biāo)符合成一個新的指標(biāo) .
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