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  Click to edit Master titleClick to edit Master text stylesSecond LevelThird LevelFourth LevelFifth Level 多元线性回归PowerPoint统计学 多元线性回归§1 多元线性回归模型 §2 回归方程的拟合优度§3 显著性检验§4 多重共线性§5 利用回归方程进行估计和预

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  August 2 2010August 2 2010 b1b2?bk称为偏回归系数 bi 表示假定其他变量不变当 xi 每变动一个单位时y 的平均变动值求解各回归参数的标准方程如下F检验August 2 2010August 2 2010August 2 2010回归系数的检验(步骤)August 2 2010在建立多元线性回归模型时不要试图引入更多的自变量除非确实有必要在社会科学的研究中由于所使

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  1.误差项ε是一个期望值为0的随机变量即E(?)=0. 2.误差项ε的方差都相等即　　　　　　　　 是未知参数可以根据样本数据作估计.记　　　　　　的估计为　　　　　　　则某商业银行2002年的有关业务数据()二估计标准误差(standard error of estimate)　　2.计算检验统计量回归根据()式( )根据例并可得 的置信区间 根据例 的数据检验自

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  多元线性回归(Multiple Linear Regression)分析一个因变量(dependent variable)与多个自变量(independent variable)的数量关系的方法，称多元回归分析。直线回归复习研究两个变量间的线性关系,称直线回归(linear regression)。这是回归分析中，最简单的一种。如由x推算y，则：X称自变量(independent variable

• 3.4__多元线性回归.ppt

  §34多元线性回归模型的预测 一、E(Y0)的置信区间 二、Y0的置信区间对于模型 给定样本以外的解释变量的观测值X0=(1,X10,X20,…,Xk0)，可以得到被解释变量的预测值： 它可以是总体均值E(Y0)或个值Y0的预测。 但严格地说，这只是被解释变量的预测值的估计值，而不是预测值。 为了进行科学预测，还需求出预测值的置信区间，包括E(Y0)和Y0的置信区间。 一、E(Y0)的置信区间易知

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  §33多元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验）四、参数的置信区间一、拟合优度检验 1、可决系数与调整的可决系数则总离差平方和的分解由于 =0所以有： 注意：一个有趣的现象可决系数该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。问题：在应用过程中发现，如果在模型中增加一个解释变量， R2往往增大（Why)这就给人一个错觉：要使得模型拟合得好，

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  给定样本以外的解释变量的观测值X0=(1X10X20…Xk0)可以得到被解释变量的预测值：其中t?2为(1-?)的置信水平下的临界值可得给定(1-?)的置信水平下Y0的置信区间： 或 （）

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• 3.2_多元线性回归.ppt

  §32 多元线性回归模型的估计 估计方法：OLS、ML或者MM一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计四、参数估计量的性质五、样本容量问题 六、估计实例 一、普通最小二乘估计对于随机抽取的n组观测值如果样本函数的参数估计值已经得到，则有： i=1,2…n根据最小二乘原理，参数估计值应该是下列方程组的解 其中于是得到关于待估参数估计值的正规方程组： 正规方程组的矩阵形式即由于X’X满秩