回歸第一講ppt課件-文庫吧資料
2025-01-23 16:44本頁面
【正文】 統(tǒng)計(jì)5 Multiple R 6 R Square 7 Adjusted R Square 8 標(biāo)準(zhǔn)誤差 9 觀測(cè)值 1110 11 方差分析12 df SS MS F Significance F13 回歸分析 1 14 殘差 9 總計(jì) 10 Coefficients 標(biāo)準(zhǔn)誤差 t Stat Pvalue Lower 95% Upper 95% 下限 95 .0% 上限 95 .0%Intercept X Variable 1 52 第三組X Y SUMMARY OUTPUT4 5 回歸統(tǒng)計(jì)6 Multiple R 7 R Square 8 Adjusted R Square 9 標(biāo)準(zhǔn)誤差 10 觀測(cè)值 1111 12 方差分析13 df SS MS F Significance F14 回歸分析 1 殘差 9 總計(jì) 10 Coefficients 標(biāo)準(zhǔn)誤差 t Stat Pvalue Lower 95% Upper 95% 下限 95 .0% 上限 95 .0%Intercept X Variable 1 53 第四組X Y SUMMARY OUTPUT8 8 回歸統(tǒng)計(jì)8 Multiple R 8 R Square 8 Adjusted R Square 8 標(biāo)準(zhǔn)誤差 8 觀測(cè)值 118 8 方差分析8 df SS MS F Significance F19 回歸分析 1 殘差 9 總計(jì) 10 Coefficients 標(biāo)準(zhǔn)誤差 t Stat Pvalue Lower 95% Upper 95% 下限 95 .0% 上限 95 .0%Intercept X Variable 1 54 第一組 第一組X Y SUMMARY OUTPUT4 5 回歸統(tǒng)計(jì)6 Multiple R 7 R Square 8 Adjusted R Square 9 標(biāo)準(zhǔn)誤差 10 觀測(cè)值 1111 12 方差分析13 df SS MS F Significance F14 回歸分析 1 殘差 9 總計(jì) 10 Coefficients 標(biāo)準(zhǔn)誤差 t Stat Pvalue Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %Intercept X Variable 1 0246810120 5 10 15系列155 第二組 SUMMARY OUTPUTX Y4 回歸統(tǒng)計(jì)5 Multiple R 6 R Square 7 Adjusted R Square 8 標(biāo)準(zhǔn)誤差 9 觀測(cè)值 1110 11 方差分析12 df SS MS F Significance F13 回歸分析 1 14 殘差 9 總計(jì) 10 Coefficients 標(biāo)準(zhǔn)誤差 t Stat Pvalue Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %Intercept X Variable 1 02468100 5 10 15系列156 第三組X Y SUMMARY OUTPUT4 5 回歸統(tǒng)計(jì)6 Multiple R 7 R Square 8 Adjusted R Square 9 標(biāo)準(zhǔn)誤差 10 觀測(cè)值 1111 12 方差分析13 df SS MS F Significance F14 回歸分析 1 殘差 9 總計(jì) 10 Coefficients 標(biāo)準(zhǔn)誤差 t Stat Pvalue Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %Intercept X Variable 1 024681012140 5 10 15系列157 第四組X Y SUMMARY OUTPUT8 8 回歸統(tǒng)計(jì)8 Multiple R 8 R Square 8 Adjusted R Square 8 標(biāo)準(zhǔn)誤差 8 觀測(cè)值 118 8 方差分析8 df SS MS F Significance F19 回歸分析 1 殘差 9 總計(jì) 10 Coefficients 標(biāo)準(zhǔn)誤差 t Stat Pvalue Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %Intercept X Variable 1 024681012140 5 10 15 20系列158 4. 模型的參數(shù)估計(jì) 問題：模型參數(shù)估計(jì)的內(nèi)容 模型參數(shù)估計(jì)的方法有哪些 應(yīng)用條件與特點(diǎn) 59 模型參數(shù)的估計(jì) ? 反映模型中各類方程式的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)特性的參數(shù)，稱為結(jié)構(gòu)參數(shù) ? 它有顯含參數(shù)和隱含參數(shù)之分 ? 參數(shù)估計(jì)是 一個(gè)純技術(shù)過程 ? 交叉估計(jì)方法 ? 交叉估計(jì)也是對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行部分回歸的一種估計(jì)方法 ，但是與前面部分回歸估計(jì)不同的是，它將模型的參數(shù)按照其性質(zhì)分類，然后分別用不同的樣本觀測(cè)值，包括被解釋變量的樣本觀測(cè)值，估計(jì)各類參數(shù)。 如：消費(fèi)函數(shù)。 ? 注：解釋變量不是越多越好。 ? 被解釋變量：如研究中國通貨膨脹問題。 ? 大量的錯(cuò)誤皆源于此。 31 模型對(duì)數(shù)據(jù)的依賴關(guān)系 ? 三類數(shù)據(jù)： – 截面數(shù)據(jù)（ Crosssectional Data） – 時(shí)間序列數(shù)據(jù)（ Timeseries Data） – 平行數(shù)據(jù)（ Panel Data， 面板數(shù)據(jù)、綜列數(shù)據(jù)） 32 ? 正確地提出可供證實(shí)或證偽的假說 ，即回歸模型，是十分重要的。 – 從觀察到理論模型（假說）的提出，是一個(gè) 歸納推理過程 ；而模型的應(yīng)用，將歸納得到的一般性規(guī)律應(yīng)用于觀察以外的事實(shí)，又是一個(gè) 演繹推理 過程。 – 回歸分析是一種歸納 ， 是從個(gè)別事實(shí)走向一般理論、概念的思維方法。 則可擬合下面模型（ Logistic回歸模型） )....e xp(1)....e xp(110110ppppxxxxy??????????????19 7. 分布滯后模型 tKtKtttt IcIcIcIccC ???????? ???? 1231210 ?tKtKtStStt XXYYY ?????? ???????? ???? 11110 ??8. 自回歸分布滯后模型： 20 克萊因戰(zhàn)爭(zhēng)之間模型的變量 6個(gè)內(nèi)生變量 4個(gè)外生變量 Y：產(chǎn)出 G：政府非工資開支 C：消費(fèi) WG:公共工資 I：投資 T：公司稅 Wp：私人工資 t：時(shí)間 ∏：利潤(rùn) K：資本存量 回歸模型例： 聯(lián)立方程 21 克萊因戰(zhàn)爭(zhēng)之間模型的估計(jì) IKKTWYGICytYYWKIWWCppGp???????????????????????????????11111)( 消費(fèi)依賴的不是總收入，而是總收入的分量：工資收入和利潤(rùn)收入 總工資收入對(duì)消費(fèi)的邊際傾向是 ，相比之下，利潤(rùn)對(duì)消費(fèi)的邊際傾向只有 ,滯后邊際消費(fèi)傾向 22 ?????????????????
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