統(tǒng)計(jì)回歸模型舉例ppt課件-文庫吧資料
2025-05-09 04:20本頁面
【正文】 希望得到一個(gè)總體評(píng)價(jià)與各項(xiàng)具體內(nèi)容之間的模型，這個(gè)模型應(yīng) 盡量簡單和有效，并且由由此能給教師一個(gè)合理的建議，以提高總體評(píng)價(jià)。,x) ? b =； ； ? ? bint =； ? ； ? ； ? stats = ? ? 0 ? 基本回歸模型的結(jié)果與分析 ttt xxy 21 4 7 5 96 1 8 2 2 2? ???MATLAB 統(tǒng)計(jì)工具箱 參數(shù) 參數(shù)估計(jì)值 置信區(qū)間 ?0 [ ] ?1 [ ] ?2 [,] R2= F = p= 剩余標(biāo)準(zhǔn)差 s= 沒有考慮時(shí)間序列數(shù)據(jù)的 滯后性影響 R2＝ ，擬合度高 模型優(yōu)點(diǎn) 模型缺點(diǎn) 可能忽視了隨機(jī)誤差存在 自相關(guān) ；如果存在自相關(guān)性，用此模型會(huì)有不良后果 例 教學(xué)評(píng)估 問題：為了考評(píng)教師的教學(xué)質(zhì)量，教學(xué)研究部門設(shè)計(jì)了一個(gè)教學(xué)評(píng)估表，對(duì)學(xué)生進(jìn)行一次問卷調(diào)查，要求學(xué)生對(duì) 12名教師的 15門課程（其中 3位教師有 2門課）按以下7項(xiàng)內(nèi)容打分，分值為 1— 5分（ 5分最好， 1分最差）。 x2=[ ]。 42324321 203xxxxxxxxy???????例 3 投資額與國民生產(chǎn)總值和物價(jià)指數(shù) 問題 建立投資額模型，研究某地區(qū)實(shí)際投資額與國民生產(chǎn)總值 ( GNP ) 及物價(jià)指數(shù) ( PI ) 的關(guān)系 20 10 19 9 18 8 17 7 16 6 15 5 14 4 13 3 12 2 11 1 物價(jià) 指數(shù) 國民生產(chǎn)總值 投資額 年份 序號(hào) 物價(jià) 指數(shù) 國民生產(chǎn)總值 投資額 年份序號(hào) 根據(jù)對(duì)未來 GNP及 PI的估計(jì)，預(yù)測未來投資額 該地區(qū) 連續(xù) 20年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 時(shí)間序列中同一變量的順序觀測值之間存在 自相關(guān) 以時(shí)間為序的數(shù)據(jù)，稱為 時(shí)間序列 分析 許多經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)在時(shí)間上有一定的 滯后 性 需要診斷并消除數(shù)據(jù)的自相關(guān)性，建立新的模型 若采用普通回歸模型直接處理，將會(huì)出現(xiàn)不良后果 投資額與國民生產(chǎn)總值和物價(jià)指數(shù) … … … … … … … … 14 4 13 3 12 2 11 1 物價(jià) 指數(shù) 國民生產(chǎn)總值 投資額 年份 序號(hào) 物價(jià) 指數(shù) 國民生產(chǎn)總值 投資額 年份序號(hào) y=[ ]。 [b,bint,r,rint,stats]=regress(y39。 (x2.*x4)39。 殘差分析： rcoplot(r,rint) 5 10 15 20 25 30 35 40 45 3 0 0 0 2 0 0 0 1 0 0 00100020223000R e s i d u a l C a s e O r d e r P l o tResidualsC a s e N u m b e r ? 模型修正 ? 在上述模型中，資歷、管理、學(xué)歷對(duì)薪金的影響都是獨(dú)立的。 [b,bint,r,rint,stats]=regress(y39。,x239。 X4=[0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0]。 x2=[1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0]。是是待估計(jì)的回歸系數(shù)，其中 ????????????43210443322110,?????? xxxxy y=[13876 11608 18701 11283 11767 20872 11772 10535 12195 12313 14975 21371 19800 11417 20263 13231 12884 13245 13677 15965 12366 21352 13839 22884 16978 14803 17404 22184 13548 14467 15942 23174 23780 25410 14861 16882 24170 15990 26330 17949 25685 27837 18838 17483 19207 19346]。,x) ? b = ? ? ? ? bint = stats = 0 323217 4 0 1 91 3 0 7 72 4 5 2 53 6 3 89 1 1 3 5xxxxxy?????回歸方程為R2=,所以，該模型較好。]。,x339。事實(shí)上，管理與學(xué)歷對(duì)薪金應(yīng)具有交叉影響，為此增加交叉項(xiàng)x2x3,得模型： 3243322110 xxxxxy ????? ?????模型求解 —— ? x=[ones(46,1),x139。,x) ? b = +003 * ? , , , ? bint = +003 * ? ? ? ? ? stats = 0 ? 由于 R2= 1， F= 于臨界值， p ? 所以模型的顯著性較好。]。,x239。 ? x3=[1 3 3 2 3 2 2 1 3 2 1 2 3 1 3 3 2 2 3 1 1 3 2 2 1 2 1 3 1 1 2 3 2 3 1 2 3 1 2 2 3 2 2 1 2 1]。 ? x1=[1 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 6 6 6 6 7 8 8 8 8 10 10 10 10 11 11 12 12 13 13 14 15 16 16 16 17 20]。 ? 令 y表示薪金， x1表示資歷， x2表示是否管理人員， x3表示學(xué)歷 ??????????，研究生，大學(xué)，中學(xué)，非管理人員，管理人員3210132xx ? 基本模型 —— 假設(shè)薪金 y與資歷 x管理 x學(xué)歷
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