线性回归分析的基本步骤

步骤一、建立模型

知识点：

1、总体回归模型、总体回归方程、样本回归模型、样本回归方程 ①总体回归模型：研究总体之中自变量和因变量之间某种非确定依赖关系的计量模型。Y X U β=+

特点：由于随机误差项U 的存在，使得Y 和X 不在一条直线/平面上。 例1：某镇共有60个家庭，经普查，60个家庭的每周收入（X ）与每周消费（Y ）数据如下：

作出其散点图如下：

②总体回归方程（线）：由于假定0EU =，因此因变量的均值与自变量

总处于一条直线上，这条直线()|E Y X X β=就称为总体回归线（方程）。 总体回归方程的求法：以例1的数据为例

由于01|i i i E Y X X ββ=+，因此任意带入两个X i 和其对应的E (Y |X i )值，即可求出01ββ和，并进而得到总体回归方程。

如将()()2227

77100,|77200,|137X E Y X X E Y X ====和代入

()01|i i i E Y X X ββ=+可得：0100117710017

1372000.6ββββββ=+=⎧⎧⇒⎨⎨=+=⎩⎩

以上求出01ββ和反映了E (Y |X i )和X i 之间的真实关系，即所求的总体回归方程为：()|170.6i i i E Y X X =+，其图形为：

③样本回归模型：总体通常难以得到，因此只能通过抽样得到样本数据。

如在例1中，通过抽样考察，我们得到了20个家庭的样本数据：

那么描述样本数据中因变量Y 和自变量X 之间非确定依赖关系的模型

ˆY X e β

=+就称为样本回归模型。 ④样本回归方程（线）：通过样本数据估计出ˆβ

，得到样本观测值的拟合值与解释变量之间的关系方程ˆˆY X β=称为样本回归方程。如下图所示：

⑤四者之间的关系：

ⅰ：总体回归模型建立在总体数据之上，它描述的是因变量Y 和自变量X 之间的真实的非确定型依赖关系；样本回归模型建立在抽样数据基础之上，它描述的是因变量Y 和自变量X 之间的近似于真实的非确定型依赖

关系。这种近似表现在两个方面：一是结构参数ˆβ

是其真实值β的一种近似估计；二是残差e 是随机误差项U 的一个近似估计；

ⅱ：总体回归方程是根据总体数据得到的，它描述的是因变量的条件均值E (Y |X )与自变量X 之间的线性关系；样本回归方程是根据抽样数据得到

的，它描述的是因变量Y 样本预测值的拟合值ˆY

与自变量X 之间的线性关系。

ⅲ：回归分析的目的是试图通过样本数据得到真实结构参数β的估计值，并要求估计结果ˆβ

足够接近真实值β。由于抽样数据有多种可能，每一次抽样所得到的估计值ˆβ

都不会相同，即β的估计量ˆβ是一个随机变量。因此必须选择合适的参数估计方法，使其具有良好的统计性质。 2、随机误差项U 存在的原因： ①非重要解释变量的省略 ②人的随机行为 ③数学模型形式欠妥

④归并误差（如一国GDP 的计算） ⑤测量误差等

3、多元回归模型的基本假定 ①随机误差项的期望值为零()0i E U =

②随机误差项具有同方差性2() 1,2,

,i Var u i n σ==

③随机误差项彼此之间不相关(,)0 ; ,1,2,,i j Cov u u i j i j n =≠= ④解释就变量X 1,X 2,···,X k 为确定型变量，与随机误差项彼此不相关。

(,)0 1,2,

, 1,2,

,ij j Cov X u i k j n ===

⑤解释就变量X 1,X 2,···,X k 之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵X 为满秩矩阵：rank (X )=k +1

步骤二、参数估计

知识点：

1、最小二乘估计的基本原理：残差平方和最小化。

2、参数估计量：

① 一元回归：1201ˆˆˆi i i x y x Y X

βββ⎧=

⎪⎨

⎪=-⎩∑∑ ② 多元回归：

()1ˆT X X X Y β-'= 3、最小二乘估计量的性质（Gauss-Markov 定理）：

在满足基本假设的情况下，最小二乘估计量ˆβ是β的最优线性无偏估计量（BLUE 估计量）

步骤三、模型检验

1、经济计量检验（后三章内容）

2、统计检验 ①拟合优度检验 知识点：

ⅰ：拟合优度检验的作用：检验回归方程对样本点的拟合程度 ⅱ：拟合优度的检验方法：计算（调整的）样本可决系数22/R R

21RSS ESS

R TSS TSS

=

=-，2/1

1/1

ESS n k R TSS n --=-

-

注意掌握离差平方和、回归平方和、残差平方和之间的关系以及它们

的自由度。

计算方法：通过方差分析表计算

例2：下表列出了三变量（二元）模型的回归结果：

1） 样本容量为多少？

解：由于TSS 的自由度为n -1，由上表知n -1＝14，因此样本容量n =15。 2） 求ESS

解：由于TSS ＝ESS ＋RSS ，故ESS ＝TSS －RSS ＝77 3） ESS 和RSS 的自由度各为多少？

解：对三变量模型而言，k =2，故ESS 的自由度为n -k -1＝12 RSS 的自由度为k ＝2 4） 求22R R 和

解：2

659650.998866042RSS R TSS =

==，2/1

10.9986/1

ESS n k R TSS n --=-=-