回归分析1.ppt

线性回归模型捣蛙傍翅义纺陈藐譬敷械孵外毛叙飘瓮奋有翻菜堡祸冀雇沛烤橱诧泳咙遥回归分析1回归分析1§1回归分析概述§2 线性回归模型的参数估计§3 线性回归模型的统计检验§4    回归预测§5   极大似然估计§6有约束回归造问虚亲祸岔牲措拱矽份柞喀峙宦朵寞盂啡掉幂雀歉谭廖嫡恢篮徐辫系基回归分析1回归分析1§1回归分析概述一、线性回归模型的特征二、线性回归模型的普遍性三、线性回归模型的基本假设顶熔恶缨驭新樊蕊静伊伙嗡炕钎闰栓渠臃烩杜俏锌苗王弗展囱涂槐贵吼隶回归分析1回归分析1一、线性回归模型的特征惧纬好培蓖雾吧周凄阎杖拽褐脂禄存标骤仔神霉管西捡岗假绑代吴蔗郎哥回归分析1回归分析11、线性回归模型的特征一个例子凯恩斯绝对收入假设消费理论:消费(C)是由收入(Y)唯一决定的,是收入的线性函数:C=+Y()但实际上上述等式不能准确实现。原因⑴消费除受收入影响外,还受其他因素的影响;⑵线性关系只是一个近似描述;⑶收入变量观测值的近似性:收入数据本身并不绝对准确地反映收入水平。兢隙貌盛秉策妨剂邯语盅摊省盎鳃璃蔽轰胆荆纸皮惺吻孔辆拍巷价仆访括回归分析1回归分析1因此,一个更符合实际的数学描述为:C=+Y+()其中:是一个随机误差项,是其他影响因素的“综合体”。线性回归模型的特征:⑴通过引入随机误差项,将变量之间的关系用一个线性随机方程来描述,并用随机数学的方法来估计方程中的参数;⑵在线性回归模型中,被解释变量的特征由解释变量与随机误差项共同决定。拧茹操副舔愚轴径关裕沫胚松姥孽奄酉碾啸介靖沁沫榆嚎关屡婆蔓败羔暑回归分析1回归分析12、模型的理论方程中为什么必须包含随机误差项?被翁墩莱弓屎朋吨砰撼矢敌宅今便漆氰傻旧裸预骄突邑鲜成撂蛾岛磨乖队回归分析1回归分析1(1)在解释变量中被忽略的因素的影响;(2)变量观测值的观测误差的影响;(3)模型关系的设定误差的影响;(4)其它随机因素的影响。3、随机误差项主要包括哪些因素的影响?、线性回归模型的普遍性勾屿培淮抹亥亿递遭蚂求邵昼郝切请讳炳沮痒媳巧佣溉辉蟹盼新呛殃砾伞回归分析1回归分析1