art多元回歸ppt課件-資料下載頁
2025-05-05 08:06本頁面
【正文】 的 自由度的校正 （自由度與解釋變量的個數(shù)密切相關）。 2RknnR－(＝R??? 1)11 22校正 R2考慮到了模型中 X 的個數(shù)（ k1） 165頁 （ 854） I. 對于 k1, 。 隨著解釋變量個數(shù)的增加（即 k增加），校正 R2會比 R2增加得慢些 （作為解釋變量多的懲罰） II. 校正 R2可能為負，而 R2不會。 （實際應用中，若校正 R2為負，則取 0） III. Y相同， X個數(shù)不同的模型，校正 R2 可比 22RR?knnRR???11122＝－校正 R2 是 R2 的增函數(shù) 如何在兩個 R2之間做選擇？ ? 一般的統(tǒng)計軟件兩者同時報告 ? “ R2對回歸擬合的描述 ，特別是當解釋變 量個數(shù) k1相對于觀測次數(shù) n來說并不算少時， 明顯地 偏向樂觀 ，因此，用校正 R2而不用 R2 是一種好的實踐。” ? 一般來說， R2高，校正 R2也高。 因此 建議都看 。 例：古董鐘拍賣價格 何時增加新的解釋變量 經(jīng)驗結(jié)論 ： 當新加入一個解釋變量斜率系數(shù)的 t 統(tǒng)計量絕對值大于 1 ，校正 R2才會增加，此時 可以增加該解釋變量進原來的回歸方程 原則： 在保證 t值顯著的條件下，多選 X， 使 R2或校正 R2盡量高。 2? 1 9 1 .6 6 6 2 + 1 0 .4 8 5 6 X . . ( 2 6 4 .4 3 9 3 ) ( 1 .7 9 3 7 ) ( 0 .7 2 4 8 ) ( 5 .8 4 5 7 ) iiYset????23? 1 3 6 6 .0 5 1 2 .7 4 X 8 5 .7 6 X . . ( 1 7 5 .2 7 ) ( 0 .9 1 ) ( 8 . 8 0 ) ( 7 .6 2 ) ( 1 3 .9 7 ) ( 9 . 7 4 )i i iYset? ? ????＋167。 6 多元回歸：若干實例 ? 例 81 稅收政策會影響公司資本結(jié)構(gòu)嗎 ? 例 82 牙買加的進口需求 ? 例 83 英國的酒需求 ? 例 84 城市勞動力參與率、失業(yè)率以及平均小時工資 多元回歸結(jié)果分析的主要內(nèi)容 ? 各系數(shù)的估計值是多少，符號是否與預期一致？ ? 每個回歸系數(shù)是否顯著（ t檢驗） ？若顯著，說明 什么？ 不顯著，又說明什么？是否應把它去掉？ ? R2和 校正 R2 是多少？說明什么？ 所有解釋變量是 否聯(lián)合顯著 / 模型的整體顯著性如何？（ F檢驗） ? 這個回歸告訴我們怎樣的定量結(jié)果？ 本章小結(jié)（重點） 多元回歸的基本概念 偏回歸系數(shù)的含義、凈影響和總影響的區(qū)別 多元線性模型的估計 校正 R2與 R2的聯(lián)系和區(qū)別 假設檢驗 區(qū)別 t 檢驗和 F檢驗
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