應(yīng)用統(tǒng)計分析word版(編輯修改稿)
2024-09-17 21:35 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 檢驗統(tǒng)計量= 樣本統(tǒng)計量被假設(shè)的參數(shù) 統(tǒng)計量的標(biāo)準(zhǔn)差 結(jié)論：差距大 假設(shè)值的真實性小 差距小 假設(shè)值的真實性大例：Z=(標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布統(tǒng)計量) t= (t分布的統(tǒng)計量)假設(shè)檢驗的步驟：①根據(jù)題意提出原假設(shè)H0和備擇假設(shè)H1②選擇顯著性水平α（）③選擇檢驗統(tǒng)計量及其分布④根據(jù)顯著性水平確定統(tǒng)計量的否定域或臨界值（注意是雙邊還是單邊檢驗）⑤根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算統(tǒng)計量的數(shù)值并作出推斷： 如果統(tǒng)計量的值落在否定域內(nèi)否定原假設(shè)如果統(tǒng)計量的值落在接受域內(nèi)差異不顯著（接受原假設(shè)）總體平均數(shù)的假設(shè)檢驗：假設(shè)：H0：μ=μ0；H1：μμ0 雙邊檢驗例：已知方差：＝50 ， n=25，=70 ， α= ， μ0=90檢驗：Z＝＝＝－2 構(gòu)造統(tǒng)計量P（｜Z｜≥）=α ， = ； =Z(, ) 否定原假設(shè)假設(shè)：H0：μ≤μ0；H1：μ＞μ0 單邊檢驗例P190（） 總體方差的假設(shè)檢驗例198（）第三章：回歸相關(guān)分析 為了研究分析各種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，就需要尋找能說明這些經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的各種經(jīng)濟(jì)變量，并確定這些變量之間的因果關(guān)系，探索這些變量之間的數(shù)量變化規(guī)律。這就是回歸相關(guān)分析一、建立回歸分析模型的步驟：理論模型設(shè)計①選擇模型中將包含的變量（選擇某變量作為經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的“果” ，正確地選擇作為“因”的變量） 。② 按照經(jīng)濟(jì)行為理論和樣本數(shù)據(jù)顯示出變量之間關(guān)系構(gòu)造描述變量之間關(guān)系的數(shù)學(xué)表述式。③ 擬定模型中待估參數(shù)的符號及其大小的理論期望值范圍。樣本數(shù)據(jù)的收集①常用的樣本數(shù)據(jù)：時間序列數(shù)據(jù)，截面數(shù)據(jù)，虛變量數(shù)據(jù)（政策變量取值：0和1）②選擇樣本數(shù)據(jù)的出發(fā)點：可得性和可用性。③樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量：實整性，準(zhǔn)確性，可比性(數(shù)據(jù)的口徑問題)和一致性(樣本和母體必須一致。模型參數(shù)的估計樣本數(shù)據(jù)估計整體參數(shù)的具體取值。模型檢驗①經(jīng)濟(jì)意義檢驗②模型參數(shù)估計值的可靠性檢驗（R2－擬合優(yōu)度檢驗，t－變量顯著性檢驗；F方程顯著性檢驗）③應(yīng)用檢驗（樣本容量變化的靈敏度分析進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗，精度檢驗，預(yù)測能力檢驗）二、多元回歸分析模型綜述： 理論模型設(shè)定：Y＝β1＋β2x2+β3x3+…+βkxk+ε其中，Y為被解釋變量（果）?。沪?，β2….. βk待估的參數(shù)(未知參數(shù)) ；x1, x2, x3….xk為解釋變量（因）；為隨機(jī)擾動項抽取樣本代入設(shè)定模型得： Yi＝β1＋β2x2i+β3x3i+…+βkxki+εi i＝1,2，…,n 樣本容量 ： n30(最低：n3k或nk)如果,令Y= Y1 β = β1 ε= ε1 X= 1 X 21 X31 … Xk1Y2 β2 ε2 1 X 22 X32 … Xk2… … …. …………………………Yn βk εn 1 X 2n X 3n … Xkn 則樣本模型：Y=Xβ+ε(1) 隨機(jī)性： ε為隨機(jī)變量(2) 零均值： E(ε)=0(3) 同方差： (總體方差)(4) 無序列相關(guān)性：COV(εi,εj)=0 (解釋變量相互獨立) 協(xié)方差 ：COV(X,Y)= pi 為(xi ,yi)出現(xiàn)的概率 相關(guān)系數(shù)： CORR(x,y)=(5) Xji與εi不相關(guān)：解釋變量Xj (j=2,…k) 在反復(fù)隨機(jī)抽樣中是選定的變量,故矩陣X的階數(shù)不變.(6) Xji 之間不相關(guān)：即秩(X)=kn(7) 正態(tài)性: εi~N(0, δ2u) . yi~N(E(yi), δ2u)即E(Yi) =β1＋β2x2i+β3x3i+…+βkxki 樣本回歸
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