【經(jīng)濟貿(mào)易】經(jīng)濟預(yù)測的方法-展示頁
2025-01-29 01:15本頁面
【正文】 =， 拒絕 H0， 表明 人均收入與人均消費之間有線性關(guān)系 ?對前例的回歸系數(shù)進行顯著性檢驗 (?＝ ) 回歸系數(shù)的顯著性檢驗 (Excel輸出的結(jié)果） SUMMARY OUTPUT回歸統(tǒng)計Multiple R R Square Adjusted R Square 標準誤差 觀測值 13Coefficients 標準誤差 t Stat Pvalue Lower 95% Upper 95%Intercept X Variable 1 0 08 08 8 5 26 37 7 11 ?1? ?????St00 ?0? ?????St???+? niiyxxxnSS122?)()(10?????niiyxxSS12?)(1?預(yù)測及應(yīng)用 利用回歸方程進行估計和預(yù)測 1. 根據(jù)自變量 x 的取值估計或預(yù)測因變量 y的取值 2. 估計或預(yù)測的類型 ? 點估計 ? y 的平均值的點估計 ? y 的個別值的點估計 ? 區(qū)間估計 ? y 的平均值的 置信區(qū)間 估計 ? y 的個別值的 預(yù)測區(qū)間 估計 利用回歸方程進行估計和預(yù)測 （點估計） 2. 點估計值有 ? y 的平均值的點估計 ? y 的個別值的點估計 3. 在點估計條件下，平均值的點估計和個別值的的點估計是一樣的，但在區(qū)間估計中則不同 1. 對于自變量 x 的一個給定值 x0 ， 根據(jù)回歸方程得到因變量 y 的一個估計值 0?y利用回歸方程進行估計和預(yù)測 （點估計） ? ? y 的平均值的點估計 1. 利用估計的回歸方程，對于自變量 x 的一個給定值 x0 ，求出因變量 y 的平均值的一個估計值 E(y0) ，就是平均值的點估計 2. 在前面的例子中，假如我們要估計人均國民收入為 2022元時，所有年份人均消費金額的的平均值，就是平均值的點估計。 即 ε~N( 0 ,σ2 ) ? 獨立性意味著對于一個特定的 x 值 ， 它所對應(yīng)的 ε與其他 x 值所對應(yīng)的 ε不相關(guān) ? 對于一個特定的 x 值 ， 它所對應(yīng)的 y 值與其他 x 所對應(yīng)的 y 值也不相關(guān) 回歸方程 （概念要點） 1. 描述 y 的平均值或期望值如何依賴于 x 的方程稱為 回歸方程 2. 簡單線性回歸方程的形式如下 3. E( y ) = ?0+ ?1 x ? 方程的圖示是一條直線 ， 因此也稱為直線回歸方程 ? ?0是回歸直線在 y 軸上的截距 ， 是當 x=0 時 y 的期望值 ? ?1是直線的斜率 ， 稱為回歸系數(shù) ， 表示當 x 每變動一個單位時 ， y 的平均變動值 估計 (經(jīng)驗 )的回歸 方程 3. 簡單線性回歸中估計的回歸方程為 其中： 是估計的回歸直線在 y 軸上的截距 ， 是直線的斜率 ， 它表示對于一個給定的 x 的值 ， 是 y 的估計值 ， 也表示 x 每變動一個單位時 ， y 的平均變動值 0?? 1??2. 用樣本統(tǒng)計量 和 代替回歸方程中的未知參數(shù) 和 ， 就得到了 估計的回歸方程 0?? 1??0? 1?1. 總體回歸參數(shù) 和 是未知的 ， 必需利用樣本數(shù)據(jù)去估計 0? 1?xy 10 ??? ?? +?參數(shù) ?0 和 ?1 的最小二乘估計 最小二乘法 （概念要點） 最小???? ????niinii eyyQ121210 )?()?,?( ??1. 使因變量的觀察值與估計值之間的離差平方和達到最小來求得 和 的方法。 什么是回歸分析？ （內(nèi)容） 1. 從一組樣本數(shù)據(jù)出發(fā) ， 確定變量之間的數(shù)學關(guān)系式 2. 對這些關(guān)系式的可信程度進行各種統(tǒng)計檢驗 ，并從影響某一特定變量的諸多變量中找出哪些變量的影響顯著 ， 哪些不顯著 3. 利用所求的關(guān)系式 ， 根據(jù)一個或幾個變量的取值來預(yù)測或控制另一個特定變量的取值 ，并給出這種預(yù)測或控制的精確程度 回歸分析與相關(guān)分析的區(qū)別 1. 相關(guān)分析中 ， 變量 x 變量 y 處于平等的地位；回歸分析中 ， 變量 y 稱為因變量 ， 處在被解釋的地位 ， x 稱為自變量 ， 用于預(yù)測因變量的變化 2. 相關(guān)分析中所涉及的變量 x 和 y 都是隨機變量；回歸分析中 ， 因變量 y 是隨機變量 ， 自變量 x 可以是隨機變量 ， 也可以是非隨機的確定變量
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