单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第五章 比估计与回归估计第一节 比估计的一般形式第二节 分层比估计第三节 回归估计的一般形式第四节 分层回归估计第一节 比估计的一般形式一比估计综述比估计是依据调查变量与辅助变量间的比率来对总体有关参数进行估计和推断通常简称比估计同简单估计相比比估计具有以下特点:(1)在比估计中除调查变量外还需要了解与调查变量有
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级Statistics单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第五章 比率估计与回归估计1本章要点 本章讨论了简单随机抽样和分层随机抽样下比率估计量和回归估计量的构造及性质要求: ①掌握总体比率比率估计量及回归估计量的概念 ②了
比估计与回归估计和Y分别用 则其总体均值【例1】P130例比估计优于简单估计的条件是(2)从样本中计算得到的某一特定统计量如样本回归系数 由于样本方差 和协方差 是总体方差 和协方差2.β为样本回归系数 时当n大时回归估计的方差为 而简单估计的方差 而 故有 当样本
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级1802年拉普拉斯想要估计法国的人口数目他获得了一个遍布全国范围的3mune的样本截至1802年9月23日总共有2037615居民在包括1802年9月23日以前的三年中215599个新生儿在30mune拉普拉斯认为30mune的每年注册的新生儿数为2155993=71866.33.把2037615按照7
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级1802年拉普拉斯想要估计法国的人口数目他获得了一个遍布全国范围的3mune的样本截至1802年9月23日总共有2037615居民在包括1802年9月23日以前的三年中215599个新生儿在30mune拉普拉斯认为30mune的每年注册的新生儿数为2155993=71866.33.把2037615按照7
124025(4-2)最小二乘回归技术是用来估计函数的系数的方法是让一条拟合的直线通过数据点以使离差的平方和[即 ]最小估计函数 的系数的值可用下列方程: 的值是垂直截距的估计值或当X=0时Y的估计值 的值是X变化1个单位引起的Y变化的估计值(4-6)估计值的标准差 就是对预测
level三变量PRF的随机表达式:含义:截距 :给出了所有未包含到模型中来的解释变量对Y的平均影响偏回归系数(partial regression coefficient) :表示在其他解释变量保持不变的情况下Xj每变化1个单位时Y的均值E(Y)的变化第三节 多元回归模型的OLS估计量OLS估计量的抽样分布:方差分析(analysis of va
3解 答过程12二β为设定常数情形 设 是设定常数取β 则回归估计量是 的无偏估计量 其方差为当 时 达最小值二 分别回归估计与联合回归估计 (一)分别回归估计 相邻两年产量之间存在较高的正相关性因此对今年平均亩产进行估计时以去年产量为辅助变量构造分层比率估计和分层回归估计是适
第四章多元回归:估计与假设检验多元线性回归模型 多元线性回归模型的参数估计多元线性回归模型的统计检验多元线性回归模型的预测对模型设定的讨论(增减解释变量)对回归结果的讨论11、多元线性回归模型的形式由于:在实际经济问题中,一个变量往往受到多个原因变量的影响;“从一般到简单”的建模思路。所以:在线性回归模型中的解释变量有多个,至少开始是这样。这样的模型被称为多元线性回归模型。多元线性回归模型参数估计
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级社会科学统计软件SPSS教程第七章 曲线估计与回归分析 在数量分析中经常会看到变量与变量之间存在着一定的联系要了解变量之间如何发生相互影响的就需要利用相关分析和回归分析本章介绍回归分析基本概念回归分析的主要类型:曲线估计线性回归分析非线性回归分析7.1
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