回歸模型建立案例ppt課件(編輯修改稿)
2025-06-02 22:03 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 河北省裝備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈升級影響因素數(shù)據(jù)表 表 2 標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù) 三、模型參數(shù)的估計 ? 運用 軟件對影響河北省裝備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈升級的解釋變量，包括新產(chǎn)品貢獻(xiàn)率 (X1)、高科技人才結(jié)構(gòu) (X2 )、全員勞動生產(chǎn)率 (X3 )、外商直接投資 (X 4)、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 (X5 )和政府籌資投入度 (X6 )。對這六項的 20 年的行業(yè)數(shù)據(jù)做相關(guān)性分析判定這些數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。相關(guān)性分析如表 3所示。 表 3 各解釋變量之間相關(guān)系數(shù) ? 統(tǒng)計學(xué)上一般認(rèn)為，如果解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)的絕對值小于 ，則所構(gòu)造模型的解釋變量之間不存在嚴(yán)重的共線性問題，數(shù)據(jù)可以做回歸分析。 。 由表 3 可知，除了自相關(guān)系數(shù)為 1 外，其余 15 個解釋變量相關(guān)系數(shù)的絕對值均小于，絕對值最大的是新產(chǎn)品貢獻(xiàn)率與高科技人才結(jié)構(gòu)之間的相關(guān)系數(shù)，為 ，由于它絕對值小于 ，故所有解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)絕對值均小于 。因此，所選的解釋變量的數(shù)據(jù)不存在嚴(yán)重多重共線性問題，可以做回歸分析。 四、模型的檢驗 ? 由于選取的數(shù)據(jù)具有時間序列性，因此，很可能表現(xiàn)出相似的變化趨勢?？赡軙a(chǎn)生數(shù)據(jù)即使不平穩(wěn)、沒有必然關(guān)聯(lián)，但對這些解釋變量做回歸分析時，可能會出現(xiàn)較高的 R 方，形成虛假回歸，就很難真實的反映各解釋變量之間的關(guān)系。因此，為了保證模型的有效性，在對變量做回歸分析之前需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。單位根檢驗是檢驗時間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的常用方法，以下對兩個被解釋變量和六個解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)化之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性分析。對行業(yè)深加工度一階差分 1D (Y )的單位根檢驗如表 4 所示。 ? 表 4 行業(yè)深加工度一階差分 (1D (Y ))的單位根檢驗 ? 根據(jù)表 4 的檢驗結(jié)果可知，行業(yè)深加工度的一階差分單位根檢驗統(tǒng)計量值為 ，顯著性為 ，小于可以被認(rèn)定為平穩(wěn)的要求值 。比 5%的臨界值 及 10%的臨界值 都小，因此，可以在 95%
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