高級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)-統(tǒng)計(jì)學(xué)課件.ppt

高級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué) 哈爾濱工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院葛虹 高級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)研究的對(duì)象 多指標(biāo)或多變量數(shù)據(jù) 企業(yè)管理 產(chǎn)值 單位成本 原材料消耗 工資 勞動(dòng)生產(chǎn)率 銷售收入 利潤 全要素生產(chǎn)率 居民家庭消費(fèi) 家庭收入 家庭人口 階層 中高檔消費(fèi)品支出等等 必備知識(shí) 概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué) 點(diǎn)估計(jì) 區(qū)間估計(jì) 假設(shè)檢驗(yàn) 研究?jī)?nèi)容 簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 箱式數(shù)據(jù) 平面數(shù)據(jù) 變換 主成分分析PrincipleAnalysis 因子分析FactorAnalysis 按觀測(cè)點(diǎn)分類或按變量分組 分類比較是一切科學(xué)比較的基礎(chǔ)和開端 對(duì)觀測(cè)點(diǎn)分類 銀行發(fā)放貸款對(duì)各企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo) 信用狀況進(jìn)行分析 對(duì)變量分組 股票市場(chǎng)是宏觀經(jīng)濟(jì)的晴雨表經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與股票市場(chǎng)各種指標(biāo)間的群組關(guān)系 聚類分析 判別分析 ClusterAnalysis DiscriminantAnalysis 變量間的依存關(guān)系 關(guān)系的強(qiáng)弱分析 尋找變量間的依存關(guān)系是一切科學(xué)研究的主要內(nèi)容 尋找一般的規(guī)律 預(yù)測(cè) 控制 內(nèi)容提要 教學(xué)內(nèi)容結(jié)構(gòu) 回歸分析 One Two Three 定性數(shù)據(jù)建模 聚類分析 判別分析 主成分分析 因子分析 高級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué) 結(jié)構(gòu)方程 預(yù)測(cè) 回歸分析 定性數(shù)據(jù)建模 分類 聚類分析 判別分析 判別 主成分分析 因子分析 結(jié)構(gòu)方程 關(guān)聯(lián)性分析 綜合評(píng)價(jià) 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的應(yīng)用以及內(nèi)容之間的邏輯關(guān)系 應(yīng)用范圍 教學(xué)內(nèi)容 參考書 多元統(tǒng)計(jì)分析 何曉群編著 中國人民大學(xué)出版社應(yīng)用統(tǒng)計(jì) 陸璇編著 清華大學(xué)出版社 預(yù)備知識(shí) 隨機(jī)向量及其分布 隨機(jī)向量的數(shù)字特征 隨機(jī)向量的樣本及其數(shù)字特征 多元正態(tài)分布 隨機(jī)向量及其分布 P維隨機(jī)向量 聯(lián)合分布函數(shù) 聯(lián)合密度函數(shù) 隨機(jī)向量的數(shù)字特征 隨機(jī)向量的數(shù)學(xué)期望隨機(jī)向量的方差陣 隨機(jī)向量的相關(guān)系數(shù)陣 隨機(jī)向量的樣本及其數(shù)字特征 P維隨機(jī)向量的一個(gè)容量為n的樣本 的樣本 的樣本 的樣本 樣本均值 樣本離差陣與樣本方差陣 樣本離差陣 樣本方差陣 樣本相關(guān)系數(shù)陣 與的樣本相關(guān)系數(shù) 相關(guān)系數(shù)陣計(jì)算的SPSS實(shí)現(xiàn) 多元正態(tài)分布 定義1q維標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布設(shè)獨(dú)立同分布于 則稱隨機(jī)向量服從q維正態(tài)分布 記Y 密度函數(shù) 定義2p維一般正態(tài)分布設(shè) B為實(shí)數(shù)矩陣 為維實(shí)數(shù)向量 則是維正態(tài)隨機(jī)向量 記為 其中為非負(fù)定陣 定理1若服從 則 1 2 密度函數(shù) 定理2與分別是和的無偏估計(jì) 即 回歸分析 回歸模型的診斷以及SPSS實(shí)現(xiàn) 2 多元回歸模型的診斷以及SPSS實(shí)現(xiàn) 5 為什么要建立線性模型 一般函數(shù)線性化 特殊函數(shù)線性化 簡(jiǎn)單易分析 相關(guān)性 線性性 線性模型 一元回歸的SPSS實(shí)現(xiàn) 觀察散點(diǎn)圖GraphsScatter 點(diǎn)擊1 點(diǎn)擊2 點(diǎn)擊1 點(diǎn)擊2 點(diǎn)擊3 點(diǎn)擊4 點(diǎn)擊 執(zhí)行回歸過程AnalyzeRegressionLinear 點(diǎn)擊1 點(diǎn)擊2 點(diǎn)擊3 點(diǎn)擊4 點(diǎn)擊5 點(diǎn)擊1 點(diǎn)擊2 點(diǎn)擊3 點(diǎn)擊1 點(diǎn)擊5 點(diǎn)擊2 點(diǎn)擊3 點(diǎn)擊4 點(diǎn)擊6 點(diǎn)擊 點(diǎn)擊2 可選 點(diǎn)擊1 一元回歸模型的建立 觀察由n個(gè)樣本構(gòu)成的散點(diǎn)圖或計(jì)算樣本相關(guān)系數(shù) 若呈現(xiàn)明顯的相關(guān)性 建立數(shù)學(xué)模型 其中是未知參數(shù) 需要利用樣本對(duì)它們進(jìn)行估計(jì) 散點(diǎn)圖 1 參數(shù)的最小二乘估計(jì) 1 模型1最小二乘解 矩陣偏導(dǎo)數(shù)與樣本矩陣表達(dá) 模型2最小二乘解 1 為y關(guān)于x的回歸方程 2 稱為方程的回歸系數(shù) 3 稱為殘差 為殘差向量 4 稱為殘差平方和 參數(shù)的最小二乘估計(jì) 2 散點(diǎn)圖 2 與的性質(zhì) 性質(zhì)1 性質(zhì)2 且即的無偏估計(jì)是性質(zhì)3與相互獨(dú)立 性質(zhì)4若 則 于是的置信區(qū)間是 的樣本標(biāo)準(zhǔn)差 一元回歸模型的顯著性 決定系數(shù)法RSquare Adjusted RSquare回歸方程的顯著性檢驗(yàn)方差分析 F 檢驗(yàn) 決定系數(shù)法 總平方和分解決定系數(shù) 總平方和 回歸平方和 殘差平方和 df n 1 df n 2 df 1 方差分析法 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 零假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 含義 拒絕域 臨界值法 回歸方程顯著 P值法 P 0 05 回歸方程顯著 方差分析表 ANOVA AnalysisofVariance 回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn) 1 零假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 含義 拒絕域 臨界值法 常數(shù)項(xiàng)顯著 P值法 P 0 05 回歸系數(shù)顯著 回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn) 2 零假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 一元回歸模型的診斷 前提假設(shè) 等方差性 獨(dú)立性 正態(tài)性 誤差的估計(jì) 殘差與殘差圖 殘差圖 獨(dú)立 等方差 殘差圖 殘差不獨(dú)立 異方差 檢驗(yàn)的正態(tài)性 Q Q圖 的 分位數(shù) 理論分位數(shù) 樣本分位數(shù) Q Q圖 Quantile QuantilePlot 回歸分析過程 建模過程顯著性檢驗(yàn)過程回歸診斷過程 回歸方程的顯著性 F檢驗(yàn) 回歸系數(shù)的顯著性 t檢驗(yàn) 殘差圖 Q Q圖 參數(shù)估計(jì) 誤差估計(jì) 多元回歸模型的建立 模型基本形式 樣本表達(dá) 矩陣表達(dá) 參數(shù)和的估計(jì) 參數(shù)的最小二乘估計(jì)是 參數(shù)的無偏估計(jì)是其中是殘差平方和 與的性質(zhì) 性質(zhì)1 性質(zhì)2 即是的無偏估計(jì) 性質(zhì)3與相互獨(dú)立 性質(zhì)4若 則 于是的置信區(qū)間是 的第i 1個(gè)對(duì)角元 性質(zhì)5若 1 2 且與相互獨(dú)立 3 多元回歸模型顯著性檢驗(yàn) 1 決定系數(shù)法 方差分析法零假設(shè) 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與其分布 含義 回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn) 2 零假設(shè) 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與其分布 其中是的第j 1個(gè)對(duì)角元 含義 多重共線性 什么是多重共線性p個(gè)自變量在某種程度上是線性相關(guān)的 多重共線性可以造成參數(shù)的估計(jì)值嚴(yán)重偏離實(shí)際值一個(gè)解釋 的共線性使接近奇異陣 從而使中的對(duì)角分量或的方差很大 隨機(jī)模擬方法 多重共線性對(duì)參數(shù)估計(jì)影響的例原線性模型 的觀測(cè)值 正態(tài)隨機(jī)數(shù) 由模型得到 回歸模型 多重共線性的判定 方法1相關(guān)系數(shù)法若自變量間的相關(guān)系數(shù) 1 則相應(yīng)的兩個(gè)變量之間有較強(qiáng)的共線性 方法2方差膨脹系數(shù)法 若是把第j個(gè)自變量看作因變量 用其余p 1個(gè)變量作線性回歸所得到的決定系數(shù) 則第j個(gè)自變量的方差膨脹系數(shù)為 方法3檢查統(tǒng)計(jì)量的顯著性 很大 但沒有幾個(gè)顯著的t統(tǒng)計(jì)量或F統(tǒng)計(jì)量高度顯著 而每個(gè)t統(tǒng)計(jì)量都不顯著 方法4檢查系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差 如果幾個(gè)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差都很高 而且從方程中去掉一個(gè)或幾個(gè)變量會(huì)降低剩下幾個(gè)變量系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差 此時(shí)有可能存在多重共線性 共線性診斷的SPSS實(shí)現(xiàn) 點(diǎn)擊 點(diǎn)擊 原方程 回歸方程 克服多重共線性的統(tǒng)計(jì)方法 逐步回歸 嶺回歸 主成分回歸 消除多重共線性 主成分回歸 第一步 尋找主成分 第二步 如果第一和第二主成分的累積貢獻(xiàn)率超過85 則建立回歸模型 隨機(jī)模擬例的主成分回歸結(jié)果 第一主成分的貢獻(xiàn)率為0 993y關(guān)于第一主成分的回歸模型為 最后的整理結(jié)果為 嶺回歸 逐步回歸 引進(jìn)變量過程 剔除變量過程 逐步回歸的SPSS實(shí)現(xiàn) 習(xí)題一 方差分析表 33 240 2 9 13 740 參數(shù)估計(jì)表 constant x1 x2 B Std Error 11 307 6 591 1 463 4 719 1 486 t 7 719 回答如下問題 寫出回歸方程的表達(dá)式回歸方程是顯著的嗎 回歸系數(shù)是顯著的嗎 回歸系數(shù)不顯著的原因可能是什么 計(jì)算決定系數(shù)和調(diào)整的決定系數(shù)總體標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)誤差是多少 臨界值 科研案例 劉小玄 民營化改制對(duì)中國產(chǎn)業(yè)效率的效果分析 2001年全國普查工業(yè)數(shù)據(jù)分析 經(jīng)濟(jì)研究 2004 8 16 26 內(nèi)容提要 本項(xiàng)研究利用了第二次全國基本單位普查數(shù)據(jù) 2001年 在全部工業(yè)的基礎(chǔ)上 考察了最新的民營化發(fā)展動(dòng)態(tài) 考察20多年來形成的改制面和所產(chǎn)生的相應(yīng)績(jī)效效果 按照現(xiàn)行的國家規(guī)定的企業(yè)產(chǎn)權(quán)注冊(cè)的詳細(xì)分類指標(biāo) 我們得以將改制企業(yè)從一般公有制或私有制中加以分離 從而能夠通過相應(yīng)的實(shí)證模型 來檢驗(yàn)不同所有權(quán)因素 尤其是改制形式的不同股權(quán)類型對(duì)于產(chǎn)業(yè)效率的影響及程度 主要的發(fā)現(xiàn)如下 1 國有企業(yè) 包括傳統(tǒng)國有 國有獨(dú)資企業(yè) 對(duì)于效率具有明顯的負(fù)效率 私營企業(yè) 股份制企業(yè)和三資企業(yè)則都表現(xiàn)為積極地對(duì)于效率的正相關(guān)推動(dòng)作用 其中 私營企業(yè)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)效率的作用最強(qiáng) 三資和股份合作企業(yè)其次 再次則是股份企業(yè)和集體企業(yè) 2 對(duì)于改制企業(yè)的不同資本股份來說 個(gè)人資本普遍具有最顯著的對(duì)于效率的正相關(guān)的積極效果 法人資本表現(xiàn)為顯著性不穩(wěn)定的正相關(guān)作用 集體資本表現(xiàn)與效率不相關(guān)的結(jié)果 而國家資本則表現(xiàn)出十分顯著的負(fù)相關(guān)效果 3 對(duì)于股份有限 有限責(zé) 任和股份合作企業(yè)這三種股份企業(yè)之間差異的分析表明 股份有限公司的規(guī)模效益作用明顯小于股份制企業(yè) 這是較多的國有產(chǎn)權(quán)的消極作用抵消了規(guī)模效益的積極作用的結(jié)果 相對(duì)于股份有限公司 股份合作或有限責(zé)任公司的勞動(dòng)貢獻(xiàn)率明顯高于資本貢獻(xiàn)率 表明這類改制企業(yè)在改制后初期主要依靠 勞動(dòng)推動(dòng) 或 人力資本推動(dòng) 來提高企業(yè)效率 產(chǎn)業(yè)效率決定因素的估計(jì)模型 銷售收入 固定資產(chǎn)凈值 就業(yè)人數(shù) 所有權(quán)結(jié)構(gòu)變量 規(guī)模變量 所有權(quán)變量的度量 不同注冊(cè)類型企業(yè)的實(shí)收資本占該行業(yè)總資本的比重 國有 集體 私營 股份合作 有限公司 股份有限 港澳臺(tái)合資 港澳臺(tái)獨(dú)資 外商合資 外商獨(dú)資和其他 總共11種產(chǎn)權(quán)變量 規(guī)模變量的度量 一行業(yè)內(nèi)大型 中型或小型企業(yè)的市場(chǎng)份額 影響產(chǎn)業(yè)效率的國有因素 因變量 參數(shù)估計(jì) T檢驗(yàn)值 截距 2 699 14 36 LK 0 424 12 56 LL 0 577 0 566 0 555 0 801 16 44 3 21 6 93 8 37 大型 中型 國有 結(jié)論 國有企業(yè)對(duì)于效率具有明顯的負(fù)效率 影響產(chǎn)業(yè)效率的其他所有制因素股份公司中的不同資本所有權(quán)對(duì)于效率的作用股份公司中的國家資本所有權(quán)對(duì)于效率的作用 讀書報(bào)告 研究生網(wǎng)站上下載 至少兩篇文獻(xiàn) 所學(xué)專業(yè) 報(bào)告內(nèi)容包括 研究的目的和意義 研