回歸分析概述ppt課件(2)-資料下載頁(yè)
2025-01-17 16:13本頁(yè)面
【正文】 ，對(duì)自變量 X則可以是或不是線性的。 ? 判斷下列方程的是否為線性回歸？ 201( | )iiE Y X X????0 1 1 2( | )iE Y X X X????回歸方程的設(shè)定 ? 隨機(jī)干擾項(xiàng)的引入： ? 總體回歸函數(shù)說明在給定的收入水平 X下，該社區(qū)家庭平均的消費(fèi)支出水平。 但對(duì)某個(gè)家庭，其消費(fèi)支出可能與該平均水平有偏差，記為 ( | ) ( | )i i i i i iY E Y X Y E Y X??? ? ?或 ＝其中， εi 是 Yi與期望值 E(Y|Xi)的 離差 (deviation)，是一個(gè)不可觀測(cè)的隨機(jī)變量，又稱為 隨機(jī)干擾項(xiàng) (stochastic disturbance)或 隨機(jī)誤差 (stochastic error) 01i i iYX? ? ?? ? ?標(biāo) 準(zhǔn) 回 歸 方 程 ：回歸方程的設(shè)定 ? 隨機(jī)干擾項(xiàng)的性質(zhì) ? 說明對(duì)收入水平為 的個(gè)別家庭而言，其它變量對(duì)其消費(fèi)支出的總體影響的期望值為 0 ( | ) ( | ) ( ( | ) | ) ( | ) ( | ) ( | ) ( | ) 0i i ii i i i i ii i iiiY E Y XE Y X E E Y X X E XE Y X E XEX????????????iX回歸方程的設(shè)定 ? 隨機(jī)干擾項(xiàng)的來源 ? 遺漏或被排除的變量 ? 數(shù)據(jù)的測(cè)量誤差 ? 錯(cuò)誤的函數(shù)形式 ? 純粹的隨機(jī)誤差和無法預(yù)測(cè)的事件 回歸方程的設(shè)定 ? 一元回歸方程 ? 多元回歸方程 01i i iYX? ? ?? ? ?0 1 1 2 2i i i iY X X? ? ? ?? ? ? ?回歸方程的設(shè)定 ? 一元回歸模型在實(shí)踐中往往不適宜 ? 消費(fèi)：除受 收入 影響外，還有 財(cái)富、消費(fèi)習(xí)慣 …… ? 需求量：除受 價(jià)格 影響外，還有 品牌、廣告、替代品價(jià)格 …… ? 一元回歸模型的思想很容易推廣到多元回歸模型 ? 最簡(jiǎn)單的多元回歸模型是三變量模型 回歸方程的設(shè)定 ? 三變量模型 ? 三變量模型，即含有一個(gè)因變量 Y和兩個(gè)解釋變量 X，其回歸函數(shù)為： ? 截距項(xiàng)代表所有未包含到模型中來的變量對(duì) Y的平均影響，系數(shù) 被稱為 偏回歸系數(shù) 或偏斜率系數(shù)。 0 1 1 2 2? ? ? ?? ? ? ?i i i iY X X12,??回歸方程的估計(jì) ? 實(shí)際中，總體信息往往無法獲得，我們需要根據(jù)總體的 一組樣本 來估計(jì)回歸方程的參數(shù) (樣本回歸函數(shù) ) 其中 分別是 的估計(jì)量， 表示樣本殘差項(xiàng)，即用樣本信息不能解釋總體的部分。 01? ? ?i i iYX? ? ?? ? ?01? ?,?? 01,?? ?i? 回歸方程的估計(jì) ? 隨機(jī)干擾項(xiàng) ? 殘差 ()i i i iY E Y X? ????i i i ie Y Y? ? ? ?XYiei?01()iiiE Y X X????01? ??iiYX????回歸方程的估計(jì) ? 由于抽樣誤差，回歸參數(shù)的估計(jì)值是真實(shí)值的近似結(jié)果 ? 關(guān)鍵問題是：能否設(shè)計(jì)一種規(guī)則或方法，使得這種近似結(jié)果的誤差盡可能??？ 本講小結(jié) ? 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的三個(gè)主要用途是什么？ ? 回歸分析的現(xiàn)代含義是什么？ ? 線性的概念是什么？ ? 隨機(jī)干擾項(xiàng)與殘差項(xiàng)的區(qū)別和聯(lián)系是什么？ ? 你能采用回歸分析的方法預(yù)測(cè)姚明女兒的身高嗎？ 謝 謝 大 家！
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