多元统计学课件 回归分析

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《多元统计分析》课件

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采用L1正则化,通过惩罚项来选择最重要 的自变量,实现特征选择和模型简化。
比较
应用场景
岭回归适用于所有自变量都对因变量有影 响的情况,而套索回归更适用于特征选择 和模型压缩。
适用于数据集较大、自变量之间存在多重 共线性的情况,如生物信息学数据分析、 市场细分等。
主成分回归与偏最小二乘回归
主成分回归
适用于自变量之间存在多重 共线性的情况,同时要求高 预测精度,如金融市场预测 、化学计量学等。
06 多元数据的典型相关分析
典型相关分析的基本思想
01
典型相关分析是一种研究多个 随机变量之间相关性的多元统 计分析方法。
02
它通过寻找一对或多个线性组 合,使得这些线性组合之间的 相关性达到最大或最小,从而 揭示多个变量之间的关系。
原理
基于最小二乘法原理,通过最小化预 测值与实际值之间的平方误差来估计 回归系数。
应用场景
适用于因变量与自变量之间存在线性 关系的情况,如预测房价、股票价格 等。
注意事项
需对自变量进行筛选和多重共线性诊 断,以避免模型的不稳定性和误差。
岭回归与套索回归
岭回归
套索回归
是一种用于解决多重共线性的回归方法, 通过引入一个小的正则化项来稳定系数估 计。
层次聚类
01
步骤
02
1. 将每个数据点视为一个独立的集群。
2. 计算任意两个集群之间的距离或相似度。
03
层次聚类
01 3. 将最相近的两个集群合并为一个新的集群。 02 4. 重复步骤2和3,直到满足终止条件(如达到预
设的集群数量或最大距离阈值)。
03 应用:适用于探索性数据分析,帮助研究者了解 数据的分布和结构。

多元统计学回归分析优秀课件

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逐步回归,逐个地把显著的变量加入; 把不显著的变量去掉。
在DPS中的逐步回归分析
在DPS中,数据格式和线性回归相同:一行一个样本, 一列一个变量,因变量放在最右边。
17
逐 步 回 归 : 调 整
值 达 到 最 大
R
下一页
18
19
分析结果和线性回归相同。
20
自变量中有定性变量的回归
学生高1成绩受初3成绩影响数据中,如果还考虑家庭 收入,但它是“低”,“中”,“高”,即用1,2,3来 代表的定性变量。这时需要含定性变量的回归分析,这时 的回归模型是:
标准回归系数 标准误 t值 p值
0.0692 2.0483 0.0546
0.5925
0.0000 4.2275 0.0005
0.2727
0.0019 2.3637 0.0289
-0.0011
0.0007 0.0095 0.9925
-0.4477
0.0108 3.2080 0.0046
从多个解释变量里面挑选“重要”因子 建立回归方程,逐步回归。
H 0: 10 H 1: 10
▪ 统计软件,如DPS给出了这个检验的结果: ▪ t检验统计量为9.089,而p-值为0.000。
因变量Y的波动,被解释变量X可以解释的 比 例 , 叫 做 决 定 系 数 ( coefficient of determination),用R2表示。 本例的R2=0.632;说明高一成绩的波动,大 约有63%可由初3成绩来解释(或者说是由初 3成绩来决定)。
例:学生高一成绩,能否被初三的成绩来解释?
高1和初3成绩关系 100
90
80
70
60
50
40
40

多元线性回归分析ppt课件

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DF 自由度
22 22 22 22 22
Parameter Standard
Estimate Error
t Value
偏回归系数 标准误 t值
5.94327 2.82859 2.10
0.14245 0.36565 0.39
0.35147 0.20420 1.72
-0.27059 0.12139 -2.23
ppt课件完整
31很多自变量时,即使其中一些自变量在解释
因变量 Y 的变异时贡献很小,但随着回归方程中自变量的
增加。决定系数仍然会表现为只增不减,故计算校正决定
系数(adjusted coefficient of determination)以消除自变量
个数的影响。公式为:
ppt课件完整
2
Multivariate linear regression
概念: 多元线性回归分析也称复线性回归分析(multiple linear regression analysis),它研究一组自变量如何直接影响一个 因变量。
自变量(independent variable)是指独立自由变量的变量,用向量X 表示;因变量(dependent variable)是指非独立的、受其它变量影响 的变量,用向量Y表示;由于模型仅涉及一个因变量,所以多元线性回 归分析也称单变量线性回归分析(univariate linear regression analysis)
方程组中: lij l ji (Xi Xi )(X j X j ) Xi X j [(Xi )(X j )]/ n liy (Xi Xi )(Y Y ) XiY [(Xi )(Y)]/ n
常数项 b0 Y b1X1 b2 X2 ... bm Xm

第四讲多元回归分析(共72张PPT)

第四讲多元回归分析(共72张PPT)
第四讲多元回归分析?多元线性回归分析逐步回归分析?逐步回归分析定性指标的相关分析?多对多的回归分析第一节多元线性回归分析?回归分析概论?回归分析的功能及涵义?回归分析的研究思路和步骤?回归分析的内容体系?多元线性回归模型?模型中参数的估计?回归方程以及回归系数的显著性检验?回归模型的变量子集合的选择回归变量的选择回归分析概论?回归分析的功能及涵义?回归分析是研究一个变量即应变量或多个变量对于一个或多个其他变量即解释变量的依存关系并用数学模型加以模拟目的在于根据已知的或在多次重复抽样中固定的解释变量之值估计预测因变量的总体平均值
引入或剔除变量的依据
• 依据是偏回归平方和 逐步回归分析是按照各自变量对因
变量作用显著程度大小来决定其是否引 入还是剔除。用于衡量各自变量对因变 量作用大小的量是它们对因变量的“贡 献”,即偏回归平方和。
逐步回归方程的矩阵变换计算法
计算量大,且由于某个因子的引入使变得不显著的其他因子仍然留在方程中。 “逐步引入法”(原理、局限性) 建立“最优”回归方程的方法 属于多元统计分析方法之一。 利用回归方程进行预测。 对回归方程、参数估计值进行显著性检验。 从一个因子开始,逐个引入回归方程,因子引入后概不剔除。 回归分析的研究思路和步骤 回归分析方法又称因素分析方法、经济计量模型方法。 利用回归方程进行预测。
回归模型的变量子集合的选择(回 归变量的选择)
第二节 逐步回归分析
• 逐步回归分析的原理 • 引入或剔除变量的依据 • 逐步回归方程的矩阵变换计算法 • 具体实例以及计算步骤 • 计算机软件应用举例
逐步回归分析的原理
“最优”回归方程的选择
所谓“最优”的含义:回归方程中包含所有对y影响比较显著 的变量,而不包括对y影响不显著的变量的回归方程。 必要性:用于预测、控制

心理学研究方法多元回归分析PPT课件

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save ——distance –勾上Cook’s和leverage 值
Plots-histogram 和 normal probability plot勾
上-把ZPRED放入Y,把ZRESID放入X轴——
.
12
OK
原始回归方程Y=0.0498X+0.441
标准化回归方程Zy=0.881Zx
β = (δy/ δx)*r =(0.41989/7.426)*0.881=0.04981
.
29
步骤同一元回归
补充步骤 在statistic勾上R square change,part and partial correlation(半偏 相关和偏相关), conlinerarity diagnostics (共线性判断)
.
30
分层回归方法
Enter:强制进入 Forward:前向选择法 Backward:反向删除法 Stepwise:逐步回归,最常用 把需要控制的变量用这种方法强制enter法
.
39
对强影响点的诊断和处理
同一元线性回归
.
40
多重共线性(conlinerarity diagnostics)
判断方法
✓ 相关系数矩阵:当相关系数>0.8,代表共线性 越大。
✓ 容忍度(tolerance):最大值为1。当值越小, 代表共线性越大。
✓ 特征值(eigenvalue):表示该因子所解释变 量的方差。如果很多变量的特征值<1,表示共 线性。
残差是否独立:用durbin-watson进行分析(取值 0<d<4)。如果独立,则d约等于2。如果相邻两点的 残差为正相关,d<2。当相邻两点的残差为负相关时, d>2。

《多元线性回归分析》PPT课件

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的线性关系而使因变量Y 变异减小的部分;
SS回归 b1l1Y b2l2Y bmlmY biliy
SS剩余 表示剩余平方和,说明除自变量外,其它随机因素
对 Y 变异的影响。 SS剩余 SS总 SS回归
整理ppt
14
各变量的离差矩阵
b1 0.1424 , b2 0.3515 , b3 0.2706 , b4 0.6382
Y 的误差平方和Q (Y Yˆ)2 为最小值
的一组回归系数b1 ,b2 ,bm 值。
求回归系数 b1 ,b2 ,bm 的方法
是求解正规方程组(normal equations):
b1l11 b2l12 bml1m l1y
b1l21
b2l22
bml2m
l2y
b1lm1 b2lm2 bmlmm lmy
整理ppt
28
2.决定系数
决定系数(coefficient of determination)表示回归平 方和占总平方和的比例,反映各自变量对因变量回 归贡献的大小,用 R2 表示。 R2 SS回归
SS总
R2 无单位,取值在 0~1 之间。值越大,说明回归平 方和在总平方和中所占的比重越大,剩余平方和所占 比例越小,回归效果越好。
partial
regression
coefficient)。标准偏回归系数
b
' i

注 意
偏回归系数之间的关系为:
b
' i
=
bi
lii l yy
= bi
si sy
标准偏回归系数绝对值的大小,可用以衡量自变量对
因变量贡献的大小,即说明各自变量在多元回归方程
中的重要性。

多元回归分析 ppt课件

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否),结构x3影响(高 层与砖混)
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3
汽车销售
若公司管理人员要预测来年该公 司的汽车销售额y时,影响销 售额的因素---广告宣传费x1
还有个人可 支配收入x2, 价格x3
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4
研究地区经济增长GDP,受劳动力投入人数 x1影响!
还有:资本要素X2,科 技水平X3的影响
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5
多元回归应用
25.96732 2.85478 0.01449
Lower 95% 57.58835 -48.57626 17.55303
Upper 95%
555.46404 -12.237392
130.70888
多元回归方程
Sales 306.526- 24.975(Prci e) 74.131(Advertising)
Sales 306.526- 24.975(Prci e) 74.131(Advertising) 306.526- 24.975(5.50) 74.131(3.5) 428.62
预测销量为 428.62 pies
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注意:单位百元,$350 意味 X2 = 3.5
24
模型的F检验 系数的T检验 拟合度检验--决定系数
描述因变量 y 依赖于自变量 x1 , x2 ,…, xk 和误差项 的方程,称为多元回归模型
y 0 1x1 2 x2 k xk
β0 ,β1,β2 ,,βk是参数
是被称为误差项的随机变量
包含在y里面但不能被k个自变量的线性关系所解释
的变异性
价格 Price
($) 5.50 7.50 8.00 8.00 6.80 7.50 4.50 6.40 7.00 5.00 7.20 7.90 5.90 5.00 7.00

《实用多元统计分析》课件

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02
常用的求解方法有主成分法、最大似然法、最小二 乘法等。
03
这些方法通过迭代计算,可以求得因子载荷的值, 进而得到公共因子。
因子分析的应用实例
01
因子分析在市场调研中广泛应 用于品牌形象、消费者行为等 方面的研究。
02
通过分析消费者的调查数据, 可以提取出影响消费者行为的 公共因子,进而了解消费者的 需求和偏好。
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目录
CONTENTS
• 多元统计分析概述 • 多元数据的描述性分析 • 多元数据的可视化分析 • 多元线性回归分析 • 主成分分析 • 因子分析
01 多元统计分析概述
多元统计分析的定义
多元统计分析
在统计学中,对多个随机变量进行统 计分析的方法和理论。它研究多个变 量之间的关系,以及如何利用这些变 量进行预测和推断。
便地比较不同对象在多个变量上的表现,有助于发现数据的规律和异常。
星型图和脸谱图
要点一
总结词
星型图和脸谱图可以用于表示分类数据,通过颜色的变化 展示不同类别的数据分布情况。
要点二
详细描述
星型图是一种将分类数据可视化为星星形状的图形,每个 星星的各个部分表示不同类别的数据。脸谱图则是在星型 图的基础上进行改进,将星星的各个部分表示为不同颜色 的区域,更加直观地展示不同类别的数据分布情况。通过 观察星型图和脸谱图,可以快速了解数据的分类情况和各 类别的数据分布情况,有助于发现数据的规律和异常。
通过比较实际数据与理论分布来评估 数据是否符合某种分布。
03 多元数据的可视化分析
散点图矩阵
总结词
通过散点图矩阵,可以同时展示多个变量之间的关系,有助于发现变量之间的潜在关联。

多元回归分析估计ppt课件

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精选PPT课件
17
对“排除其它变量影响”的解释
考虑回归线
y ˆi bˆ0bˆ1x1bˆ2x2
b ˆ 1 的一种表达式为:
b ˆ1( in 1rˆi1yi)/ in 1rˆi12
rˆi1 是由以下回归得出的残差:
x1ˆ0ˆ2x2rˆi1
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18
“排除其它变量影响”(一般情况)
在一个含有k个解释变量的一般模型中,bˆ1 仍然可以写成精选 NhomakorabeaPT课件
31
假定 MLR.1(线性于参数)
总体模型可写成
y= b0+ b1x1+ b2x2+ …+bkxk+u
其中, b1, b2 …, bk 是我们所关心的未知参
数(常数),而u则是无法观测的随机误差或 随机干扰。
上述方程规范地表述了总体模型或真实模 型。由于因变量y与自变量都可以为任意函 数,所以上式是灵活多变的。
b ˆ1( in 1rˆi1yi)/ in 1rˆi12
但残差r 1 来自x1对x2… , xk的回归。
于是bˆ1 度量的是,在排除x2… , xk等变量
的影响之后, x1对y的影响。
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20
比较简单回归和多元回归估计值
比较简单回归模型 ~ yb~0b~1x1
和多元回归模型 y ˆbˆ0bˆ1x1bˆ2x2
一般来说,b~1bˆ1 ,除非:
bˆ2 0
或 样本中x1和x2不相关。
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21
比较简单回归和多元回归估计值
这是因为存在一个简单的关系
b~1bˆ1bˆ2~1
这 系里 数, 。~1 是x2对x1的简单回归得到的斜率

课件-数理统计与多元统计 第五章 回归分析 5.3-5误差方差的估计

课件-数理统计与多元统计 第五章 回归分析 5.3-5误差方差的估计

9
lxy ( xi x)( yi y) 2995 i 1
9
9
lxx ( xi x)2 6000, l yy ( yi y)2 1533.38
i 1
i 1
bˆ0
y bˆ1 x
11.6,bˆ1
l xy l xx
0.499167
即得经验回归方程: yˆ 11.6 0.499167x
被估计的回归方程所解释的变差数量,即当
自变量个数增加时,会使预测误差变小,从
而减少SSE,此时SSR变大,R2会变大,可 能因此而高估R2造成误读。因此实际中常用 修正的复决定系数(adjusted multiple cofficient of determinnation) :
Ra2
1
(1
R2 )( n
xi/0C
0
10
20
30
40
yi/mg 14.0 17.5 21.2 26.1 29.2
xi/0C
50
60
70
80
yi/mg 33.3 40.0 48.0 54.8
试估计回归参数b0,b1, σ2,给出经验回归方程:
yˆ bˆ0 bˆ1x
12
解:由数据计算:
1 9
19
x 9 i1 xi 40, y 9 i1 yi 31.56667
H0 : b1 b2 L bp 0 的假设检验步骤:
i) 提出假设: H0 : b1 b2 L bp 0
ii)给定显著性水平α=?,样本容量n=?,p=?
iii) 选择检验统计量,当H0真时:
F SSR / p ~ F ( p, n p 1) SSE / (n p 1)
iv) H0的拒绝域为:

多元相关与回归分析优秀课件

多元相关与回归分析优秀课件

回归系数的检验
(步骤)
1. 提出假设
– H0: bi = 0 (自变量 xi 与 因变量 y 没有线性关系) – H1: bi 0 (自变量 xi 与 因变量 y有线性关系)
2. 计算检验的统计量 t
t bˆi ~t(np1)
Sbˆi
3. 确定显著性水平,并进行决策
▪ t>t2,拒绝H0; t<t2,不能拒绝H0
bb b b 时得到的方程 y ˆ ˆ 0 ˆ 1 x 1 ˆ2 x 2 ˆp x p
2. 由最小二乘法求得
▪ bˆ0,bˆ1,bˆ2, ,bˆp是 b0,b1,b2, ,bp
估计值
▪ yˆ 是 y 的估计值
参数的最小二乘估计
参数的最小二乘法
1. 使因变量的观察值与估计值之间的离差平方和
达到最小来求得 bˆ0,bˆ1,bˆ2, ,bˆp。即
二者之间的差别是否显著
– 如果是显著的,因变量与自变量之间存在线性 关系
– 如果不显著,因变量与自变量之间不存在线性 关系
线性关系检验
1. 提出假设
– H0:b1b2bp=0 线性关系不显著 – H1:b1,b2,,bp至少有一个不等于0
2. 计算检验统计量F
n
FSSSnE SppR1n
yˆiy2 p
多元相关与回归分析
学习目标
1. 回归模型、回归方程、估计的回归方程 2. 回归方程的拟合优度 3. 回归方程的显著性检验 4. 利用回归方程进行估计和预测 5. 非线性回归 6. 用 SPSS 进行回归分析
9.1 多元线性回归模型
9.1.1 多元回归模型与回归方程 9.1.2 估计的多元回归方程 9.1.3 参数的最小二乘估计

第三章 多元回归分析 《应用多元统计分析》 ppt课件

第三章 多元回归分析 《应用多元统计分析》 ppt课件

n
n
ei2
yi b0 b1xi1 b2 xi2
2
bp xip
i 1
i 1
达到最小。解形如下式的正规方程:
yi (b0 b1xi1 b2 xi 2
bp xip )
0
xi1 yi (b0 b1xi1 b2 xi 2
bp xip ) 0
xip yi (b0 b1xi1 b2 xi 2
二、逐步回归分析
每步都要进行显著 性检验,以便保证 每次引入变量前回 归方程中只包括显 著性变量。这个过 不能 程反复进行,直到 既无不显著变量从 回归方程中剔除, 又无显著变量需要 选入回归方程时为 止。
开始
能否引入 不在方程中的变量

引入变量
能否剔除 已在方程中的变量

引入变量
不能
筛选结束
二、逐步回归分析
可以进一步证明最小二乘法估计量 b 服从正态分布,

b ~ Np1[β, 2(XX)1]
此时,最小二乘估计是一切无偏估计中方差最小的估计。
特别地,有 bj N[ j , 2 cjj ] ( j 0,1, , p ),其中,cjj 表
示矩阵 (XX)1 中第 j 行第 j 列的元素。
二、模型检验
通常来说,模型的设定只是基于定性分析作出的 假设。这种假设是否符合实际,能否得到样本数据 的支持,还需要在求出线性回归方程后,对回归方 程进行显著性检验。多元线性回归方程的显著性检 验与一元线性回归方程的显著性检验思想是一致的, 但也有不同之处。这里我们介绍两种方法,一是回 归方程整体显著性的 检验F ,另一个是回归系数显
从回归模型的简洁性上看,回归方程中包含自变量个数 越小越好。

多元统计分析---回归分析

多元统计分析---回归分析

n
x2a xka)b2 .... (
xk2a)bk
n
xka ya
a1
a1
a1
a1
a1
(.2.15)
方程组(2.15)式称为正规方程组。 引入矩阵
1
1
x11 x21 xk1
x12
x22
.
xk
2
X 1
x13
x23
xk
3
1 x1n x2n xkn
1 1 1 1
x11
样本判定系数0.902 说明 Y的变动有 90.2%可以由自变量 X1 和 X2 解释。
三、非线性回归模型
• 非线性关系线性化的几种情况
✓ 对于指数曲线 y debx,令 y ln y, x 可x以将 其转化为直线形式: y a b,x 其
中, a ln;d
✓ 对于对数曲线 y a bln x ,令 y y,x ln,x 可 以将其转化为直线形式: y a bx;
48 65 590.080 2 250.435
8 3 695.195 243.907
49 157 270.400 2 407.549
9 2 260.180 197.239
50
2 086.426 266.541
10
334.332
99.729
51
3 109.070 261.818
11 11 749.080 558.921
( yi y)2
可以证明
i 1
(2.8)
n
S总 L yy
( yi y)2
i 1
n
n
(2.9)
( yi yˆi )2 ( yˆi y)2 Q U
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一元线性回归的数学模型
建筑面积与建筑成本
序号 1 2 3 4 5 6
x建筑面积(万平米) 4 2 3 5 4 5
y建造成本(万元) 14.8 12.8 13.3 15.4 14.3 15.9
16.0
15.5
15.0
14.5
14.0
建造成本
13.5
13.0
12.5
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
5.5
建筑面积
x与y间的散点图
数据结构 回归函数 回归方程
y 0 1x
E( y) 0 1x
y 0 1 x
0, 1为模型的参数 回归系数:0 , 1
一、数学模型
yi 0 1xi i , i 1,2,..., n i , j相互独立,且E ( i ) 0, D( i ) 2
x
n
使 Q ( 0 , 1 ) yi 0 1xi 2 为最小 i 1
Q(β0, β1)分别对β0, β1求偏导,并令其为零,即可得 到对应的解
n
其解:
ˆ1
Lxy Lxx
xi x yi y
i 1 n
, ˆ0 y ˆ1x
xi x 2
i 1
为0 ,1的最小平方估计
称 yˆ ˆ0 ˆ1x
回归分析 (Regression Analysis)
主要内容
➢ 一元线性回归分析 ➢ 多元线性回归分析 ➢ 逐步回归分析 ➢ 含定性自变量的回归分析
回归分析的起源(1)
英国统计学家F.高尔顿和皮尔逊在研究父母身高 与其子女身高的遗传问题时,观察了1078对夫妇, 以每对夫妇的平均身高作为x,而取他们的一个成 年儿子的身高作为y,将结果在平面直角坐标系上 绘成散点图,发现趋势近乎一条直线。并计算出的 回归直线方程为
回归分析解决的问题及步骤
1. 利用样本数据建立模型的估计方程(回归方程)
2. 对模型进行显著性检验 模型的整体性检验 回归系数的检验
3. 模型的进一步应用 预测:进而通过一个或几个自变量的取值来 估计或预测因变量的取值 控制:给定因变量一定范围的取值,控制自 变量的取值
一元线性回归分析
➢最小平方估计 ➢假设检验 ➢利用一元线性回归模型预测
回归分析与相关分析的区别
1. 相关分析:变量x和变量y处于平等的地位 回归分析:变量y称为因变量,处在被解释的地位,x称自 变量,用于预测因变量的变化
2. 相关分析:描述两个变量之间线性关系的密切程度 回归分析:可以揭示变量x对变量y的影响大小,还可以由 回归方程进行预测和控制
回归分析与相关分析的联系
为y关于x的一元线性回归方程
最小二乘估计(性质)
➢ 性质1 线性:估计量 ˆ0和 ˆ1 分别为随机变量 y 的 线性函数
n
(xi x )( yi y ) n
ˆ1 i1 n
(xi x )
n
yi
(xi x )2
i1 ( xi x )2
i 1
i 1
ˆ0
y
ˆ1 x
n i 1
(1 n
yˆ 3 3 .7 3 0 .5 1 6 x
回归分析的起源(2)
➢ 研究结果表明 一群高个子父辈的儿子们在同龄人中平均仅为略 高个子,一群矮个子父辈的儿子们在同龄人中平 均仅为略矮个子,即子代的平均高度向中心“回 归”了。这一趋势现在被称作“回归效应”。
回归分析的起源(3)
➢ 后来,人们发现它的应用很广,而不局限于身高的遗传问 题。 如,在第一次考试中成绩最差的那些学生在第二次考试 中倾向于有更好的成绩(比较接近所有学生的平均成绩), 而第一次考试中成绩最好的那些学生在第二次考试中则 倾向于有较差的成绩(同样比较接近所有学生的平均成 绩)。 同样,平均来说,第一年利润最低的公司第二年不会最 差,而第一年利润最高的公司第二年则不会是最好的
x2 Lxx
2
三、回归方程的显著性检验(回归系数检验)
➢ 要使一元线性回归方程有意义,仅对β1是否为零 进行显著性检验
➢ y1, y2 , 不, y同n 的原因有两个: E( y) 随 x 线性变化所导致的; 其它一切因素的影响造成的。
误差分解图
y
(xi, yi )
yi yˆi
yˆ ˆ 0 ˆ1 x
➢ 相关分析需要回归分析来标明变量间数量关系 的具体形式
➢ 回归分析应建立在相关分析的基础上 依靠相关分析表明现象的数量变化密切相关 时,进行回归分析求其相关的具体形式才有 意义。 在相关程度很低的情况下,回归函数的表达 式代表性就很差。
回归模型的类型
回归模型
一元回归
多元回归
线性回归 非线性回归 线性回归 非线性回归
i, j 1,2,..., n
必要时还假定 :


i




(即
iid
),


N
(
0,
2
)
E ( yi ) 0 1 xi , var( yi )= 2 , i 1, 2, , n.
回归函数 E ( y ) 0 1 x
描述了y的均值与x的关系,或者可以理解为从平 均意义上表达了变量y与x的统计规律性
什么是回归分析
➢ 研究某些实际问题时往往涉及到多个变量。在这 些变量中,有一个变量是研究中特别关注的,称 为因变量,通常用y表示;而其他变量则看成是 影 响 这 一 变 量 的 因 素 , 称 为 自 变 量 , 用 x1 , x2,……,xp表示。
➢ 假定因变量与自变量之间有某种关系,并把这种 关系用适当的数学模型表达出来,从而揭示变量 现象间的统计关系。这就是回归分析。
yi y
yˆi y
y
x
误差平方和的分解
n
n
(xi x )
n
x )yi
(xi x )2
i 1
➢ 性质2 无偏性
E(ˆ1) 1, E(ˆ0) 0
➢ 性质3
var(ˆ1)
2
Lxx
,
var(ˆ0 cov(
ˆ0
,
ˆ1
)
x Lxx
2
在进一步假定εi ~N(0,σ2) 时,有
ˆ1
~
N
(1,
2
Lxx
),
ˆ0
~
N
0,
1 n
二、最小平方估计(最小二乘法)
➢ 基本思想:散点图中的点 (xi , yi )与回归直线 上的点 (xi , yˆi ) 偏离越小越好。
最小二乘估计(图示)
y
(xn , yn)
(x , y ) 2
2 Yˆ ˆ0 ˆ1 X
ei = yi-^yi
(x1 , y1)
(xi , yi)
yˆ ycˆ0 a ˆb1 x
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