eviews線性回歸ppt課件(編輯修改稿)
2025-06-08 06:03 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ， 其中， 是殘差， 是因變量的均值。 y)()(??12yyyyuuR?????? Xbyu ???u? （ 2） R2 調(diào)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(diào)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(fù)值。 2R? ? kTTRR ????? 111 22 （ 3） 回歸標(biāo)準(zhǔn)差 (. of regression) 回歸標(biāo)準(zhǔn)差是在殘差的方差的估計值基礎(chǔ)之上的一個總結(jié)。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(xiàn)在將它單獨列出： )/(?? kTuus ????????Tttt bXyuu12)(?? （ 5） 對數(shù)似然函數(shù)值 EViews可以作出根據(jù)系數(shù)的估計值得到的對數(shù)似然函數(shù)值 （ 假設(shè)誤差為正態(tài)分布 ） 。 似然比檢驗可通過觀察方程嚴(yán)格形式和不嚴(yán)格形式的對數(shù)似然值之間的差異來進(jìn)行 。 對數(shù)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(guān)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(guān) 。在例 1的結(jié)果中 ， DW值很小 ， 表明殘差中存在序列相關(guān) 。 關(guān)于 DurbinWatson統(tǒng)計量和殘差序列相關(guān)更詳細(xì)的內(nèi)容參見“ 序列相關(guān)理論 ” 。 對于序列相關(guān)還有更好的檢驗方法。在 “序列相關(guān)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(guān)檢驗方法。 ???????TtttTtt uuuDW12212?)??( （ 7） . 因變量均值和標(biāo)準(zhǔn)差 （ ） y 的均值和標(biāo)準(zhǔn)差由下面標(biāo)準(zhǔn)公式算出： TyyTii???1 （ 8） . AIC準(zhǔn)則 (Akaike Information Criterion) 計算公式如下： TkTlA I C 22 ???其中 l 是對數(shù)似然值 我們進(jìn)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(zhǔn)則 Schwarz準(zhǔn)則是 AIC準(zhǔn)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(shù)是否為零 (除了常數(shù)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(shè)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(shù)都為零的原假設(shè)。注意 F檢驗是一個聯(lián)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(yīng)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(dāng)前人口調(diào)查”中的截面數(shù)據(jù)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(shù) AGE — 雇員的年齡
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1