统计建模课程复习与练习(1)剖析知识讲解

《统计建模》复习题

1.统计建模的主要步骤有哪些？

1明确问题 2数据收集 3数据预处理 4模型构建 5模型估计 6模型检验 7结果分析8撰写论文

2.试列举至少5个常用的统计数据库？例如，中经网统计数据库。

1国家统计数据库2中国经济网数据中心3 OECD数据库4国研网数据库5国家发改委6世界银行7中国统计年鉴、WIND数据库、BvD数据库

3.试列举至少4项国内广泛使用的微观数据库？并简要说明。

1．CHIP数据（中国农村和城市居民家庭收入分配）

2．CHNS（中国健康与营养调查）

3．CHARLS（中国健康与养老追踪调查）

4．CFPS（中国家庭动态调查）

5．CHFS（China Health and Fertility Survey ）中国健康与生育调查

4.常见的模型估计方法有哪些？试列举之。

最小二乘（OLS）法、极大似然估计、广义矩（GMM）法、分位数回归方法、贝叶斯估计

5.在完成统计模型的参数估计后，通常需要进行哪几类检验？试列举之。

定性检验，T检验，f检验，拟合优度检验，预测精度检验

6.著名统计学家博克斯（George Box）说过：所有的模型都是错的，但其中有一些

模型是有用的！你对这句话如何理解？

模型只能是客观世界的一种近似，是现实的简单化或理想化。有用的模型能抓住并凸显现象中与分析目的最相关的特征，能抓住问题的本质。

7.简述结构方程模型和普通回归模型的区别？

结构方程模型，是一种建立、估计和检验多个变量之间的因果关系模型的方法。

模型中既包含有可观测的显变量，也可能包含无法直接观测的潜变量。

普通回归模型属于单方程模型方法，结构方程模型属于联立方程模型方法，回归分析只能处理显性变量，而结构方程模型可以发现潜在变量。普通回归一般只有一个因变量，而且是单向的，SEM则是可单，可双，普通回归是基础，SEM是后来的发展和完善

8.和普通回归模型相比，结构方程模型有哪些优点？

1允许回归方程的自变量含有测量误差

2可以同时处理多个因变量

3.可以在一个模型中同时处理因素的测量和因素之间的结构。

4.允许更具弹性的模型设定。

9.结构方程模型的构建包括哪几步？

1.模型假设: SEM是一种验证性的方法，必须有理论支撑。在进行模型估计之前，

要先根据理论分析或以往研究成果来设定初始理论模型。

2.模型识别: 确定所设定的模型是否能够对其估计求解。

3.模型估计: 极大似然法（Maximum likelihood）和广义最小二乘法（Generalized

least square）

4.模型评价: 对模型的整体和参数的估计值进行评价。如果模型拟合效果不佳，对

模型进行修正后重新估计和评价。

10.观察变量、潜在变量

测量变量：也叫观察变量或显变量（显示变量），是可以直接测量的指标。

潜变量：无法直接观测，其测量是通过一个或几个可观察指标来间接完成的。11.测量模型、结构模型、

测量模型

典型的SEM模型图示

12.外生变量、内生变量

外生变量：在模型或系统中，只影响其他变量，而不受其它变量的影响。

在路径图中，只有指向其他变量的箭头，没有箭头（不考虑残差项）指向它的变量

内生变量：在模型或系统中，受其他变量（外生变量或内生变量）的影响，而不受其它变量的影响。

在路径图中，有其它变量的箭头指向它。

13.因果关系、相关关系

因果关系：一个变量对另外一个变量的直接影响。用单向箭头表示。

相关关系：双向曲线箭头表示。但这种相关关系不代表有因果关系。

因果关系需要更严密的证明。例如，常吃鱼的学生学习成绩更好。二者是相关关系，但不一定具有因果关系。

14.直接效应、间接效应和总效应

直接效应：反映原因变量（外生变量或内生变量）对结果变量（内生变量）的直接影响。其大小等于原因变量到结果变量的路径系数。

间接效应：反映原因变量通过一个或者多个中间变量对结果变量所产生的影响。

间接效应是所有从原始变量出发，通过中间变量，结束于结果变量的路径系数乘积之和。

总效应：原因变量对结果变量效应的总和，包括直接效应和间接效应。

15.饱和模型与非饱和模型

预设模型（Default model）：所建立的模型。

饱和模型（Saturated model）：对参数间关系最无限制的模型，各个变量间都假设相关或有因果关系。

独立模型（Independence model）：指模型中所有变量完全独立。只估计观测变量的方差。也叫零模型。

如果“预设模型”拟合的比“独立模型”还差，就应该拒绝预设模型。通常预设模型的拟合优度在独立模型和饱和模型之间。

16.简述内生变量和外生变量的区别。

内生变量是由模型系统决定的,同时也对模型系统产生影响，外生变量影响系统但不受系统影响.外生变量一般是经济变量,条件变量,政策变量,虚变量

17.简述路径系数和载荷系数的区别。：

潜变量与潜变量间的回归系数称为路径系数，潜变量与可观测变量间的回归系数称为载荷系数。

18.在结构方程模型中，Default model（预设模型）、Saturated model（饱和模

型）、 Independence model（独立模型）三类模型有什么区别，并举例说明。

预设模型（Default model）：所建立的模型。

饱和模型（Saturated model）：对参数间关系最无限制的模型，各个变量间都假设相关或有因果关系。

独立模型（Independence model）：指模型中所有变量完全独立。只估计观测变量的方差。也叫零模型。