第二章 多元线性回归(multiple linear regression)第一节 相关和回归第二节 一元线性回归模型第三节 多元线性回归模型第四节 方程的解释能力第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计第六节 多重共线性及其解决方案第七节 虚拟变量的应用第八节 计算机应用第九节 研究实例参见郭志刚主编《社会统计分析方法—SPSS软件应用》第二章中国人民大学出版社1999第一节 相关和回归一相
第二章 多元线性回归(multiple linear regression)第一节 相关和回归第二节 一元线性回归模型第三节 多元线性回归模型第四节 方程的解释能力第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计第六节 虚拟变量的应用第七节 多重共线性及其解决方案第八节 计算机应用第九节 研究实例参见郭志刚主编《社会统计分析方法—SPSS软件应用》第二章中国人民大学出版社1999第一节 相关和回归一相
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 3 章 多元线性回归 3.1 多元线性回归模型3.2 回归参数的估计3.3 参数估计量的性质3.4 回归方程的显著性检验3.5 中心化和标准化3.6 相关阵与偏相关系数3.7 本章小结与评注 3.1 多元线性回归模型一多元线性回归模型的一般形式 y=β0β1x1β2x2…βpxpε3.1 多元线性回归模
一多元线性回归模型的一般形式 一多元线性回归模型的一般形式 二多元线性回归模型的基本假定 三多元线性回归方程的解释 现在做GDP对第二产业增加值x2的一元线性回归得回归方程18 26 46 67 78 89 105 136 你能够合理地解释两个回归系数吗 二回归值与残差 回归参数的估计 (2)回归残差总和二回归系数的显著性检验 二回归系数的显著性检验 (剔除x1)二回归系数的
Click Yi = bo b1 X1 i b2 X2 i … bj Xj i … bk Xk i ui取 n 个观察值i = 12 … n得 n 个方程Y1 = bo b1 X1 1 b2 X21 … bj Xj 1 … bk Xk1 u1Y2 = bo b1 X1 2 b2 X2 2 … bj Xj 2 … bk Xk 2 u2Yn = bo b1 X1 n
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年的有关业务数据称 y 关于 的样本复相关系数R 的大小可以反映作为一个整体的 与 y 的线性相关的密切程度.() 前面的这些计算结果可以列成表格的形式称为方差分析表.
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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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
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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