《簡(jiǎn)單線性回歸模型》PPT課件

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1、第二章簡(jiǎn)單線性回歸模型第一節(jié)回歸分析與回歸函數(shù)第二節(jié)簡(jiǎn)單線性回歸模型參數(shù)的估計(jì)第三節(jié)擬合優(yōu)度的度量第四節(jié)回歸系數(shù)的區(qū)間估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)第五節(jié)回歸模型的預(yù)測(cè)第六節(jié)案例分析第一節(jié)回歸分析與回歸函數(shù)一、相關(guān)分析(一)公式總體相關(guān)系數(shù):樣本相關(guān)系數(shù):(二)性質(zhì)相關(guān)系數(shù)的特點(diǎn):介于【-1,1】之間如果相關(guān)系數(shù)等于1,表明變量之間存在完全正相關(guān);如果等于-1,表明變量之間存在完全負(fù)相關(guān);如果等于0,表明變量之間不存在線性相關(guān)關(guān)系;如果相關(guān)系數(shù)在(-1,0)或(0,1)之間,表明變量存在一定的相關(guān)關(guān)系,(樣本)相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值越接近1,表明變量之間線性相關(guān)程度越高。(三)檢驗(yàn)原假設(shè)備擇假設(shè)當(dāng)樣本n大于等于10時(shí)

2、,可構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:檢驗(yàn)準(zhǔn)則:當(dāng)時(shí),拒絕原假設(shè),認(rèn)為變量之間具有顯著的相關(guān)關(guān)系。例:收入、消費(fèi)相關(guān)系數(shù)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出城鎮(zhèn)居民人均可支配收入城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出北京24724.8916460.26湖北13152.869477.51天津19422.5313422.47湖南13821.169945.52河北13441.099086.73廣東19732.8615527.97山西13119.058806.55廣西14146.049627.4內(nèi)蒙古14432.5510828.62海南12607.849408.48遼寧14392.6911231.48重慶14367.5511146

3、.8吉林12829.459729.05四川12633.389679.14黑龍江11581.288622.97貴州11758.768349.21上海26674.919397.89云南13250.229076.61江蘇18679.5211977.55西藏12481.518323.54浙江22726.6615158.3陜西12857.899772.07安徽12990.359524.04甘肅10969.418308.62福建17961.4512501.12青海11640.438192.56江西12866.448717.37寧夏12931.539558.29山東16305.4111006.61新疆114

4、32.18669.36河南13231.118837.46(四)相關(guān)分析存在的缺點(diǎn)不能反映變量之間的因果關(guān)系;只能反映變量之間的線性相關(guān)關(guān)系;只能研究?jī)蓚€(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系;不能研究某個(gè)變量的變化對(duì)其他變量的影響程度。例如:序號(hào)123456789101112131415161718192021222324252627282930X-1-0.75-0.5-0.2500.250.51-0.75-0.5-0.2500.250.50.7500.660.870.9710.970.870-0.66-0.87-0.971-0.97-0.87-0.66Y00.660.870.9710.970.870-0.66-

5、0.87-0.971-0.97-0.87-0.66-1-0.75-0.5-0.2500.250.51-0.75-0.5-0.2500.250.50.75二、回歸分析(一)產(chǎn)生淵源“回歸”這個(gè)詞最早由高爾頓在遺傳學(xué)研究中提出來。高爾頓是達(dá)爾文的表弟,是一名英格蘭維多利亞時(shí)代的文藝復(fù)興人、人類學(xué)家、優(yōu)生學(xué)家、熱帶探險(xiǎn)家、地理學(xué)家、發(fā)明家、氣象學(xué)家、統(tǒng)計(jì)學(xué)家、心理學(xué)家和遺傳學(xué)家。在統(tǒng)計(jì)學(xué)方面,高爾頓提出了“回歸”和“相關(guān)”的概念。19世紀(jì)80年代,高爾頓就開始思考父代和子代相似,如身高、性格等。他選擇了父母平均身高X與其一子身高Y的關(guān)系作為研究對(duì)象。他觀察了1074對(duì)父母及每對(duì)父母的一個(gè)兒子,將結(jié)果

6、描成散點(diǎn)圖,發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)近乎一條直線。高爾頓發(fā)現(xiàn)這1074對(duì)父母平均身高的平均值為68英寸(英國(guó)計(jì)量單位,1英寸=2.54cm)時(shí),1074個(gè)兒子的平均身高為69英寸,比父母平均身高大1英寸。于是他推想,當(dāng)父母平均身高為64英寸時(shí),1074個(gè)兒子的平均身高應(yīng)為64+1=65英寸;若父母的身高為72英寸時(shí),他們兒子的平均身高應(yīng)為72=1=73英寸,但觀察結(jié)果確與此不符。高爾頓發(fā)現(xiàn)前一種情況是兒子的平均身高為67英寸,高于父母平均值達(dá)3英寸,后者兒子的平均身高為71英寸,比父母的平均身高低1英寸。高爾頓對(duì)此研究后得出的解釋是自然界有一種約束力,它讓身高有一種“回歸”到中心的作用。由于這個(gè)性質(zhì),高爾頓就

7、把“回歸”這個(gè)詞引進(jìn)到問題的討論中,這就是“回歸”名稱的由來,逐漸被后人沿用成習(xí)。(二)回歸分析的現(xiàn)代釋義回歸分析:分析一個(gè)叫做應(yīng)變量的變量對(duì)另一個(gè)或多個(gè)叫做自變量的變量的依賴關(guān)系,其用意在于通過后者的已知或設(shè)定值去估計(jì)和預(yù)測(cè)前者的均值。二、總體回歸函數(shù)對(duì)于經(jīng)典線性回歸來說:事實(shí)上,總體回歸函數(shù)的具體形式,只能根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論對(duì)所研究問題的深刻認(rèn)識(shí)及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)去設(shè)定。三、隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)于個(gè)別點(diǎn),多是圍繞回

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