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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.

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  第一节 多元线性回归模型第二节 最小二乘参数估计第三节 回归拟合度评价和决定系数第四节 统计推断和预测三模型的假设二最小二乘估计的向量矩阵形式13最小二乘估计量的方差 192225自由度为k30给定置信度要求下面的不等式应该成立：显著性检验：令 为0根据t 统计量水平进行判断因此参数 置信度为 的置信区间（或称区间估计）为：离差来源n – K - 1不全

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  10第 9 章 多元线性回归101 多元线性回归模型 102 拟合优度和显著性检验103 多重共线性及其处理104 利用回归方程进行预测105 虚拟自变量的回归身高受那些因素影响？ 决定身高的因素是什么？父母遗传、生活环境、体育锻炼，还是以上各因素的共同作用2004年12月，中国人民大学国民经济管理系02级的两位学生，对人大在校生进行了问卷调查。问卷采取随机发放、当面提问当场收回调查的样本量为98

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  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

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  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

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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

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  第三章的小结:一假设及分析对象 X是确定性的变量而非随机变量 单向随机因果关系表达式： 一元线性回归模型的计量过程：根据经济理论或散点图来设定模型运用最小二乘法对总体参数进行估计得到样本回归方程（）对回归方程对样本数据的吻合程度进行评价对总体参数的显著性进行检验（可以为总体参数构筑置信区间）预测（可以为预测值构筑置信区间）参数的普通最小二乘估计可得：高斯——马尔可夫定理说明：在古典模型的诸

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  1719二OLS估计式的性质基本思想● 是随机变量必须确定其分布性质才可能进行区间估计和假设检验● 是服从正态分布的随机变量 决定了 也是服从正态分布的随机变量● 是 的线性函数决定了 也是服从正态分布的随机变量30 如果模型中增加一个解释变量可决系数往往是增大的主要是因为残差平方和会随着解释变量个数的增加而减少至少不会增加所以就会给人一种错觉：要使模型拟合的好只要增加

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  ⒊随机扰动项与解释变量不相关⒋无多重共线性⒌正态性假定二参数最小二乘估计的性质⒈线性⒉无偏性⒊最小方差性二回归方程的显著性检验-F检验模型：如果假定成立模型变为：OLSOLSOLS估计：则若原假设成立有：