多元線性回歸-異方差問題-資料下載頁
2025-05-15 01:50本頁面
【正文】 為對數(shù)形式，再用對數(shù)形式數(shù)據(jù)來構(gòu)成模型，進行回歸估計與分析。 這主要是因為對數(shù)形式可以減少異方差和自相關(guān)的程度。 27 案例 —— 居民儲蓄模型估計 問題的提出 初步模型估計 異方差檢驗 異方差模型的估計 加權(quán) LS法和模型變換法 28 問題的提出 儲蓄是居民的 金融消費 ，也是滿足相應(yīng)收入水平的“基本生活”以后的 擴展消費 ，從具體問題的經(jīng)驗分析，儲蓄具有異方差特性。因此建立儲蓄模型就不能使用最小二乘法。 29 初步模型估計 首先，估計居民儲蓄與可支配收入之間的回歸模型 30 6 0 0 4 0 0 2 0 002004006000 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 3 0 0 0 0 4 0 0 0 0RESIDX殘差與收入 x的散點圖 31 異方差檢驗 圖示法檢驗： 殘差平方與自變量呈比較典型的喇叭型 32 050 0 0010 0 00 015 0 00 020 0 00 025 0 00 00 10 0 00 20 0 00 30 0 00 40 0 00RESID2X33 異方差：殘差隨收入增大而增大 2 0 0 0 1 0 0 001 0 0 02 0 0 05 10 15 20 25 30R ES ID34 異方差模型的估計 加權(quán)最小二乘法 在分析收入對儲蓄的影響的時候，權(quán)數(shù)變量可以選取 hi=inci 于是基本模型 savi=a0+a1 inci+ei變?yōu)? iiii in cain cain cs a v 10 )/1(/ ??35 權(quán)數(shù)序列名 Proce=Equation=Option=選定異方差、給出權(quán)數(shù)名 ==OK 同質(zhì)性 36 加權(quán)最小二乘法估計結(jié)果 37 加權(quán)最小二乘法殘差與 X的散點圖 6 0 0 4 0 0 2 0 002004006000 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 3 0 0 0 0 4 0 0 0 0RESIDX38 WLS處理后的殘差圖 8 0 0 0 6 0 0 0 4 0 0 0 2 0 0 002 0 0 05 10 15 20 25 30R ES ID
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