線性回歸的ppt課件(參考版)
2025-05-06 03:38本頁面
【正文】 。 ? F＝ 【 （ － － ） /2】/ 【 （ +） /（ 2222） 】 ＝ F的臨界值在 95％的置信度下為 ，在 99％的置信度下為 ， F的值明顯大于 F的臨界值，所以判定結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定，在 1981年發(fā)生了結(jié)構(gòu)變化。 21 nn 和URSSERSSE2211 2121 ????????? KnnKnKn121 ??? Knn鄒檢驗 ? 22121 ??????KnnSSEKSSESSEFURURR～ F（ K+1， ） 2221 ??? Knn左表給出 1970— 1991年各年的個人儲蓄 Y和個人收入 X的數(shù)據(jù) ，均以 10億美元計。 ? 對兩個子樣本和全樣本分別進行回歸，將兩組子樣本回歸的殘差平方和加總得到 ，稱為無約束的殘差平方和，它的自由度為 ? 全樣本的回歸殘差平方和為 ，自由度為 稱為有約束的殘差平方和。 ? 如果以 i為橫軸，殘差 e為縱軸的殘差序列分布，存在某個時期附近轉(zhuǎn)折的情況，就應該考慮變量關(guān)系在該時刻可能存在參數(shù)改變。 因此在參數(shù)發(fā)生改變時，必然導致誤差項均值非 0的問 題。 問題 以兩變量線性關(guān)系在考察期 【 0， T】 中的 t時刻參數(shù)發(fā)生變化為例。 ? 這時實際上不能用同一個線性回歸模型研究變量在整個考察期間的關(guān)系。 例如 ? 若真實的變量關(guān)系為 ????? ????? 3322110 XXXY若采用變量關(guān)系 ????????? ???????????? 3322211100 )()()( XXX???? ???????? 22110 XXY3322211100 )()()()( XXXE ???????? ???????????發(fā)現(xiàn)和判斷： 經(jīng)濟背景分析和殘差序列分析 0Xe 問題的處理 ? 根據(jù)找到的原因即缺落的解釋變量，針對性的加入該缺落的解釋變量，就可以解決問題。 ? 所謂解釋變量缺落，就是線性回歸模型設(shè)定的變量關(guān)系中，忽略了某些重要的、對被解釋變量有趨勢性影響的因素。同樣，在考慮性別因素時，若同時引進男性和女性兩個虛擬變量也會落入虛擬變量陷阱，所以，引進虛擬變量時，應該謹慎。即屬性和類別的個數(shù)與虛擬變量個數(shù)一致，模型無截距。 注 意 ? 利用虛擬變量解決擾動問題時，引進虛擬變量是有限度的，因為引進一個虛擬變量就意味著要多估計一個參數(shù)和損失一個自由度，對回歸分析的效果有不利影響。 例如（ 2） ? 如果第一季度受到一種季節(jié)性因素影響，第三季度受到另一種方向和力度不同的因素的擾動，那么可以引進兩個虛擬變量，即 ??????第一季度第一季度iiDi ,1,01??????第三季度第三季度iiDi ,1,03和 將兩個虛擬變量引入模型，模型變?yōu)? ??? ?????? 3311 DCDCXY???? ???????? 3311110 DCDCXXY KK?或 對于截面數(shù)據(jù)計量分析的例子
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