主題七、相關(guān)、回歸與預(yù)測(cè)(編輯修改稿)
2025-08-14 07:22 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 解釋變異量。 2R =22)()?(????YYYY ( 1 0 . 1 0 ) 2022/8/15 公共管理與政治學(xué)研究方法研討班 18 RSquare的定義 1.（樣本的） 決定係數(shù) 解釋變異量 （百分比） 4.（測(cè)量）誤差量 2022/8/15 公共管理與政治學(xué)研究方法研討班 19 三、預(yù)測(cè)的誤差 ε是我們模型中的誤差項(xiàng)，當(dāng)誤差愈小，表示我們的模型愈能夠正確地預(yù)測(cè)我們的依變數(shù)。 ??? ??? 110 XY ( 8 . 2 6 ) （ ） YY ?? ???2022/8/15 公共管理與政治學(xué)研究方法研討班 20 迴歸 估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤 . 2))((2)?(2?? 22222???????? ? ???? NxxyyNYYN??2022/8/15 公共管理與政治學(xué)研究方法研討班 21 估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤 的使用 模型預(yù)測(cè)的精確程度 ，當(dāng)它愈小，代表我們做的預(yù)測(cè) 更精確 ，也讓我們更有信心。 Achen (1982: 62)認(rèn)為，因?yàn)? 解釋變數(shù) 的 變異程度大小而影響 且它的 單位與依變數(shù)相同 ，所以，是一個(gè)比較好的模型適合度的判斷標(biāo)準(zhǔn)。 2022/8/15 公共管理與政治學(xué)研究方法研討班 22 四、 OLS的特性 當(dāng) OLS對(duì)是最佳線性無偏估計(jì) (Best Linear Unbiased Estimator, BLUE)， 它具有以下幾個(gè)特性： ? 它對(duì)一個(gè)隨機(jī)變數(shù)是具有 線性關(guān)係 ? 它是一個(gè) 無偏估計(jì) 。 ? 它的 變異數(shù)最小 －是最有效率的估計(jì)量。 2022/8/15 公共管理與政治學(xué)研究方法研討班 23 OLS重要的假設(shè) 1. 依 變數(shù)與解釋變數(shù)之間的關(guān)係是線性關(guān)係。 2. 誤差項(xiàng)的期望值為 0 0)( ??E 。 3. 誤差項(xiàng)的條件變異數(shù)均相同 ， 具變異數(shù)齊一性 ( ho m o sk e da st ic it y ) ﹔誤差項(xiàng)之間彼此獨(dú)立 ， 無「自我相關(guān)」 ( a ut o c o r r e la t io n ) : 4. 自變數(shù)為重複抽樣中固定的 ( f ix e d in r e pe a t e d sa m ple s) 觀察值 ， 而依變數(shù)為隨機(jī)變數(shù)。 5. 自變數(shù)之間彼此無線性關(guān)係。 6. 樣本數(shù) ( n) 大於自變數(shù) (k ) : n = k+ 1 。 7. 解釋變數(shù)須 不為常數(shù) 。 迴歸的模型設(shè)定（ m o de l sp e c ific a t io n ）必須正確。 2022/8/15 公共管理與政治學(xué)研究方法研討班 24 線性關(guān)係 2022/8/15 公共管理與政治學(xué)研究方法研討班 25 誤差項(xiàng)的期望值為 0 2022/8/15 公共管理與政治學(xué)研究方法研討班 26 誤差項(xiàng)的條件變異數(shù)均相同 2022/8/15 公共管理與政治學(xué)研究方法研討班 27 誤差項(xiàng)的條件變異數(shù)不相同 2022/8/15 公共管理與政治學(xué)研究方法研討班 28 誤差項(xiàng)無自我相關(guān) 2022/8/15 公共管理與政治學(xué)研究方法研討班 29 自變數(shù)為重複抽樣
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