多元線性回歸模型及其假設條件(參考版)
2025-06-21 08:26本頁面
【正文】 。4．模型檢驗（R、F、t、DW）。2．建立回歸模型。nan30?y0m)Sta2(n177。0233。249。162。)162。1+X=yx0m2．點預測、預測誤差的樣本方差（1）點預測? ?y0=n（3）改變變量定義的形式。3．解決辦法：（1）經(jīng)濟分析的辦法，找出引起多重共線性的變量，將他排除在外。（2）各經(jīng)濟變量在時間上有共同增長的趨勢。i)y y六、多重共線性1．多重共線性：是指模型中解釋變量間存在著一定的相關關系，沒有滿足獨立性要求。=11Y229。WXXW(Xt（4）戈里瑟檢驗。對殘差而言。對數(shù)據(jù)分組，分別計算方差。是樣本容量。kk，ρ~)?s2v=1TXb21,(Y)1~11162。?YW)1()X162。+Pu*10r249。 0201 0rM234。P=PYPXXP=M234。r234。234。xt1，t=t01x162。=rvrr=yty162。vtut1ut=utxtb0=vtt1=t1y162。yt1tyttx；xvt=；+1+bρ=1，原回歸模型：yt1r=Tt=2Tt=2t的估計值：e?（3）一階自相關系數(shù)e229。檢驗給出了是否存在一階自相關的結論。+第三、對于利用滯后被解釋變量做為解釋變量的模型，該檢驗失效。第二、D—W注意：第一、D—W檢驗法。（4）其他原因：例如，現(xiàn)時消費取決于前期消費。（2）偏誤：模型設定有誤，刪去了一些必要變量。（5）根據(jù)最小二乘估計量所作的預測將無效。tFbbi（3）估計回歸系數(shù) 可能歪曲 的真實值。i248。232?？赡車乐氐凸赖恼鎸嵵怠？赡車乐氐凸婪椒ü烙媴?shù)，將產(chǎn)生下列嚴重后果：（1）估計標準誤差當模型中存在序列自相關時，使用j185。=246。
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