eviews線性回歸ppt課件(編輯修改稿)
2025-06-08 06:03 本頁面
【文章內容簡介】 ， 其中， 是殘差， 是因變量的均值。 y)()(??12yyyyuuR?????? Xbyu ???u? （ 2） R2 調整 使用 R2 作為衡量工具存在的一個問題 ， 即在增加新的自變量時 R2 不會減少 。 在極端的情況下 ， 如果把樣本觀測值都作為自變量 ， 總能得到 R2 為 1。 R2 調整后的記為 ，消除 R2 中對模型沒有解釋力的新增變量。計算方法如下： 2R2R 從不會大于 R2 ，隨著增加變量會減小，而且對于很不適合的模型還可能是負值。 2R? ? kTTRR ????? 111 22 （ 3） 回歸標準差 (. of regression) 回歸標準差是在殘差的方差的估計值基礎之上的一個總結。計算方法如下： （ 4） 殘差平方和 殘差平方和可以用于很多統(tǒng)計計算中，為了方便，現在將它單獨列出： )/(?? kTuus ????????Tttt bXyuu12)(?? （ 5） 對數似然函數值 EViews可以作出根據系數的估計值得到的對數似然函數值 （ 假設誤差為正態(tài)分布 ） 。 似然比檢驗可通過觀察方程嚴格形式和不嚴格形式的對數似然值之間的差異來進行 。 對數似然計算如下： ))/??l o g (π)2l o g (1(2 TuuTl ????? （ 6） DurbinWatson 統(tǒng)計量 DW 統(tǒng)計量衡量殘差的序列相關性，計算方法如下： 作為一個規(guī)則 ， 如果 DW值小于 2， 證明存在正序列相關 。在例 1的結果中 ， DW值很小 ， 表明殘差中存在序列相關 。 關于 DurbinWatson統(tǒng)計量和殘差序列相關更詳細的內容參見“ 序列相關理論 ” 。 對于序列相關還有更好的檢驗方法。在 “序列相關的檢驗”中，我們討論 Q統(tǒng)計量和 LM檢驗，這些都是比 DW統(tǒng)計量更為一般的序列相關檢驗方法。 ???????TtttTtt uuuDW12212?)??( （ 7） . 因變量均值和標準差 （ ） y 的均值和標準差由下面標準公式算出： TyyTii???1 （ 8） . AIC準則 (Akaike Information Criterion) 計算公式如下： TkTlA I C 22 ???其中 l 是對數似然值 我們進行模型選擇時， AIC值越小越好。例如，可以通過選擇最小 AIC值來確定一個滯后分布的長度。 ? ? ? ?11 2 ??? ? ? Tyys Tt iy))/??l o g (π)2l o g (1(2 TuuTl ????? （ 9） . Schwarz準則 Schwarz準則是 AIC準則的替代方法 : ? ? TTkTlSC lo g2 ??? （ 10） . F統(tǒng)計量和邊際顯著性水平 F統(tǒng)計量檢驗回歸中所有的系數是否為零 (除了常數或截距 )。對于普通最小二乘模型， F統(tǒng)計量由下式計算： ? ?? ? ? ?kTRkRF????2211 在原假設為誤差正態(tài)分布下，統(tǒng)計量服從 F(k – 1 , T – k) 分布。 F統(tǒng)計量下的 P值，即 Prob(Fstatistic), 是 F檢驗的邊際顯著性水平。如果 P值小于所檢驗的邊際顯著水平，比如說，則拒絕所有系數都為零的原假設。注意 F檢驗是一個聯合檢驗，即使所有的 t統(tǒng)計量都是不顯著的， F統(tǒng)計量也可能是高度顯著的。 (五） 虛擬變量的應用 工資差別 為了解工作婦女是否受到了歧視，可以用美國統(tǒng)計局的“當前人口調查”中的截面數據研究男女工資有沒有差別。這項多元回歸分析研究所用到的變量有： W — 雇員的工資（美元 /小時） 1；若雇員為婦女 SEX = 0；其他 ED — 受教育的年數 AGE — 雇員的年齡
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