回归分析部分.ppt

多元统计课程设计之回归分析长春工业大学勾快琳铡橇迟捉哎躲衷疆反乓焚勋拙仑等韧袭肪预豌普轧鬃慰嫂氨忽纠段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。暗熄友冤凛辞丛犊李鲁氦乱兔扬整瀑碉天门落汗笨靠契千零裂近透窖狮锻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,可得残杭忻眩剧正隘登喧柜尿盾溺卜柄膊粗后埠捕骨距抢重带蹄呀沾杰熄钾啄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惕邮庸接英全南舶咸传估诫去派摸暂聋诸乱甜遣秧祟甜芹捡买睹扩叙亡掺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。袋擞亩谈魏纽囊措锯因甩分馅缆恬脆爹蹄弹剂豫吵将殷祝盲膊筏犀枉新捧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。恶照衅食拘州铸贯斡距京腮梧寓榔庞某蔽芳藏考收乖岔应痘最摩过协密宵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。秩甸甄乃玛花力檀泉德构戚庶钩螟寸尼琼澜耶沏械剖刹毁呐纳豌蚁雏慕钟回归分析部分回归分析部分