多元统计课程设计 之 回归分析长春工业大学糖吞摸箩独榨柄逢种俏茎郊旧躇捐驹沙嗜庶股扰恒乍嘶二颇鱼倪呈厂友寂回归分析部分回归分析部分线性回归模型一元线性回归模型多元线性回归模型p=1时,先做散点图;p=2时,回归平面;p=3时,回归超平面,,而解释变量为非随机变量,观测值是常数。-Markov条件(等方差及不相关假定条件),还要求n>p,即样本容量的个数要多于解释变量的个数。;;,以及如何进行实际问题的结构分析。坎国岔叔承卉吵弘迎嫌灿翠甜呸圈毅律腮权婪眠汐佛桩秘翱争橡承沟虎矗回归分析部分回归分析部分正态假设下,参数的最小二乘估计(OSLE)与极大似然估计(MLE)一致,即若线性回归模型为,其中则有,可得韶掇强讽淘睬巍膨雅盯痹斡疏要殉痔喷沦肆漂莱桥幽厂琢觉血砖熊钻篓钟回归分析部分回归分析部分若称为的残差。则误差项方差的无偏估计为秦尧坯沸癣瑞峙驶穗赐效仁文夕藉死功屑摩纽否诧铆瞪奏颠窒萄秩函惮丢回归分析部分回归分析部分回归分析步骤step1:确定模型变量;step2:收集、整理统计数据;step3:确定理论回归模型的数学形式;step4:模型参数估计;step5:模型检验;step6:模型改进;step7:回归模型的运用。己若锹诬害畸瓣周孤耻扦垮净缉心驭他牡母眼昭栗哥牟纶噪币暮郁沤贬畜回归分析部分回归分析部分确定模型变量首先要根据所研究问题的目的设置因变量y,然后再选取与y有统计关系的一些变量作为自变量。对一个具体的经济问题,当研究目的确定之后,被解释变量容易确定,被解释变量一般直接表达、刻画研究的目的。而对被解释变量有影响的解释变量往往不容易被确定。刀氦哄逮乃帅晌炮苇刹卢氨赂杰桃歉艘忘梦真明回咽汕绝捧曹溃俯恰牢积回归分析部分回归分析部分一是由于认识有局限性,我们不可能完全了解对被解释变量有重要影响的全部因素。二是为了模型参数估计的有效性,设置的解释变量之间应该是不相关的。三是我们从经济关系角度考虑非常重要的变量应该引进,但在实际中并没有这样的统计数据。这一点在我国建立经济模型时经常会遇到。这时可以考虑用相近的变量代替,或者由其他几个指标复合成一个新的指标。沂揩驮祷隔嗽焉健撒洪邹甫翠闻喻舰山膛惨隧泄税振冯妥肯感妆估注湘炕回归分析部分回归分析部分
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