實驗優(yōu)化設計-多元線性回歸模型-資料下載頁
2025-01-07 05:36本頁面
【正文】 其中， t?/2為顯著性水平為 ? 、自由度為 nk1的臨界值。 如何才能縮小置信區(qū)間？ ? 增大樣本容量 n， 因為在同樣的樣本容量下，n越大， t分布表中的臨界值越小，同時，增大樣本容量，還可使樣本參數(shù)估計量的標準差減小 ； ? 提高模型的擬合優(yōu)度 ， 因為樣本參數(shù)估計量的標準差與殘差平方和呈正比，模型優(yōu)度越高，殘差平方和應越小。 ? 提高樣本觀測值的分散度，也就是說變量必須變化大。 三、參數(shù)的穩(wěn)定性 鄒氏參數(shù)穩(wěn)定性檢驗 建立模型時往往希望模型的參數(shù)是穩(wěn)定的，即所謂的 結構不變 ，這將提高模型的預測與分析功能。 如何檢驗？ 假設 需要建立的模型 為 ???? ????? kk XXY ?110在兩個連續(xù)的時間序列 （ 1,2,… ， n1） 與 （ n1+1,… ，n1+n2） 中 ， 相應的模型分別為： 1110 ???? ????? kk XXY ?2110 ???? ????? kk XXY ?因此，檢驗的 F統(tǒng)計量為： )]1(2,[~)]1(2/[ /)( 2121???????? knnkFknnR S S kR S SR S SFUUR 記 RSS1與 RSS2為在兩時間段上分別回歸后所得的殘差平方和，容易驗證， 21 R S SR S SR S S U ??于是 )]1(2,[~)]1(2/[)( /)]([ 21212121 ?????????? knnkFknnR S SR S SkR S SR S SR S SF R參數(shù)穩(wěn)定性的檢驗步驟： （ 1）分別以兩連續(xù)時間序列作為兩個樣本進行回歸，得到相應的殘差平方： RSS1與RSS2 （ 2）將兩序列并為一個大樣本后進行回歸，得到大樣本下的殘差平方和 RSSR （ 3） 計算 F統(tǒng)計量的值，與臨界值比較 ： 若 F值 大于 臨界值 ， 則拒絕原假設，認為發(fā)生了結構變化，參數(shù)是非穩(wěn)定 的。 該檢驗也被稱為 鄒氏參數(shù)穩(wěn)定性檢驗（ Chow test for parameter stability）。 例 中國城鎮(zhèn)居民食品人均消費需求的鄒氏檢驗。 參數(shù)穩(wěn)定性檢驗 1981~1994： )l n ()l n ()l n ()?l n ( 01 PPXQ ???? RSS1= 1995~2022： 01 PPXQ ???? () () () () 1981~2022: 01 PPXQ ???? () () () () )821/()0 0 0 0 5 0 3 2 4 ( 4/)]0 0 0 0 5 8 0 3 2 4 (0 1 3 7 8 [ ??? ???F給定 ?=5%，查表得臨界值 (4, 13)= 結論 ： F值 臨界值，拒絕參數(shù)穩(wěn)定的原假設，表明中國城鎮(zhèn)居民食品人均消費需求在 1994年前后發(fā)生了顯著變化。 舉例：新股發(fā)行抑價的實證研究
環(huán)評公示相關推薦
鄂ICP備17016276號-1