一元多元回归分析讲解和分析预测法
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参考流程图
再 见
t检验的基本步骤: 首先,通过公式计算t统计量
最后,进行判断
4.多重共性分析
在预测分析中,若两个解释变量之间存在者较强的相关,则 认为回归分析中存在多重共线性。
多重共线性可能引起以下后果: (1)参数估计的精度较低; (2)回归参数的估计值对样本容量非常敏感,不稳定; (3)不能正确判断各解释变量对y的影响是否显著。 通过计算自变量之间的相关系数矩阵和经验直觉,来判断分 析自变量之间是否存在多重共线性。
3.模型检验
(1)经济意义检验 模型中的参数符号有其特定的经济含义,通过实际经济现象 就可以看出模型是否与实际相符。 ( 2 )R检验
(3)F检验 所谓F检验就是通过构造F统计量
首先,计算F值
其次,根据给定的检验水平 ,查F分布表,求临界值 F 1,n2
(4)t 检验 以上R检验和t检验都是将所有自变量作为一个整体来检验它 们与y的相关程度和解释能力,并没有说明每个自变量对y的 影响。 t检验可以判别每个自变量对y的影响。 t 检验就是用 t 统计量对回归系 数b进行检验,其目的是检验 变量 x 与变量 y 之间是否确实有关系,x是否影响y
4.模型检验
(1)经济意义检验 模型中的参数符号有其特定的经济含义,通过实际经济现象 就可以看出模型是否与实际相符。
(2)t 检验 t 检验就是用 t 统计量对回归系数b进行检验,其目的是检验 变量 x 与变量 y 之间是否确实有关系,即x是否影响y 。t 统 计量的计算公式如下:
(3)F检验 所谓F检验就是通过构造F统计量
假定线性回归模型形式为: y=m1x1+m2x2+...+b
3.3 多元线性回归预测法
1.概述
在进行预测时,若预测目标的因素不止一个时,则要使用多 元线性回归预测法进行预测。利用多元线性回归预测法进行 预测的基本过程如图5-2所示。
2.预测模型求解
【实例5-2】已知B产品的需求量与个人收入及价格的关系, 详见表5-7。试建立模型来预测收入为1500元和价格为8元 时产品B的需求量。
消除多重共线性的常用方法:
(一)删除不重要的自变量 自变量之间存在共线性,说明自变量所提供的信息是重叠的,可以 删除不重要的自变量减少重复信息。 (二)追加样本信息 由于资料收集及调查的困难,追加样本信息在实践中并不容易。 (三)利用非样本先验信息 非样本先验信息主要来自经济理论分析和经验认识。 (四)改变解释变量的形式 改变解释变量的形式是解决多重共线性的一种简易方法,例如对于 横截面数据采用相对数变量,对于时间序列数据采用增量型变量。 (五)逐步回归法
F=ESSR /SnS21R2R /2n2
判断模型是否成立。F近似等于可解释变差与未解释变差之
比,该比值越大越好。可以证明,H0 :b 0 成立时,F~F1,n2
F检验步骤为: 首先,计算F值
其次,根据给定的检验水平 ,查F分布表,求临界值 F 1,n2
5.预测
通过了检验后,即可进行预测。
下面仍以【实例5-1】为例说明如何使用excel求解一元线性回 归问题。
2
2
y i y i y i y 2y i y i y i y
评价两个变量之间线性相关关系强弱的另一个指标是相关系 数。相关系数r有两种定义:
正相关:如果x,y变化的方向一致,如身高与体重的关系, r>0;一般地, •|r|>0.95 存在显著性相关; •|r|≥0.8 高度相关; •0.5≤|r|<0.8 中度相关; •0.3≤|r|<0.5 低度相关; •|r|<0.3 关系极弱,认为不相关 负相关:如果x,y变化的方向相反,如吸烟与肺功能的关 系,r<0; 无线性相关:r=0。
3.3 应用举例
【实例5-3】已知C产品1994年至2008年产量及当年产品成本, 详见表5-11。试运用非线性回归方法对该产品2009年成本进 行预测。
【解】利用散点图,可以大致判断产品生产成本随着产量的 增加、管理水平的增加呈逐步下降趋势。又在无重大技术改 革、原材料基本不变的情况下,最低生产成本不低于280元/ 件。故选取修正指数曲线
【实例5-1】已知A产品2008年1~10月销售量与利润数据, 详见表5-1。试建立它们之间的一元线性回归模型。
解:
3.相关分析
相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体 有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随 机变量之间的相关关系的一种统计方法。研究两个变量间线 性关系的程度用相关系数r来描述。
5.预测
通过了检验后,即可进行预测。
下面仍以【实例5-2】为例说明如何使用excel求解多元线性回 归问题。 【解】 在Excel中建立计算模本,详见表5-8。
3.4 非线性回归预测法
3.1 常见的非线性回归模型 3.2 非线性回归模型求解的基本思路 3.3 应用举例
3.1 常见的非线性回归模型
学习参考:清华大学李子奈,计量经济学视频 百度或某宝
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(1)二次曲线
(2)指数曲线
(3)修正曲线 (4)幂函数 (5)柯布·道格拉斯生产函数
3.2 非线性回归模型求解的基本思路
对非线性模型,求解的基本思路是: (1)利用变量替代将非线性模型转化为线性模型; (2)利用线性回归方法求解; (3)反向转换得到非线性模型的系数; (4)进行预测。