-應(yīng)用統(tǒng)計(jì)多元線(xiàn)性回歸-PPT課件

1、2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心1第5章 多元線(xiàn)性回歸 5.1 多元線(xiàn)性回歸模型 5.2 多元回歸參數(shù)的估計(jì) 5.3 參數(shù)估計(jì)量的性質(zhì) 5.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)5.5 中心化和標(biāo)準(zhǔn)化 5.6 相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù)5.7 建模總結(jié)與評(píng)注 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心2第5章 多元線(xiàn)性回歸 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心35.1 多元線(xiàn)性回歸模型一、多元線(xiàn)性回歸模型的一般形式 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心45.

2、1 多元線(xiàn)性回歸模型 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心55.1 多元線(xiàn)性回歸模型 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心65.1 多元線(xiàn)性回歸模型矩陣X是一n(p+1)矩陣,稱(chēng)X為回歸設(shè)計(jì)矩陣或資料矩陣。在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中，X的元素是預(yù)先設(shè)定并可以控制的,人的主觀因素可作用其中,因而稱(chēng)X為設(shè)計(jì)矩陣。二、多元線(xiàn)性回歸模型的基本假定為了方便地進(jìn)行模型的參數(shù)估計(jì),對(duì)回歸方程（5.4）式有如下一些基本假定。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心75.1 多元線(xiàn)性回

3、歸模型 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心85.1 多元線(xiàn)性回歸模型 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心95.1 多元線(xiàn)性回歸模型三、多元線(xiàn)性回歸方程的解釋 為了給多元線(xiàn)性回歸方程及其回歸系數(shù)一個(gè)解釋,下面以p=2的一個(gè)微觀經(jīng)濟(jì)問(wèn)題為例給出回歸方程的幾何解釋和回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心105.1 多元線(xiàn)性回歸模型 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心115.1 多元線(xiàn)性

4、回歸模型對(duì)于回歸方程（5.13）式的圖形,已不像一元線(xiàn)性回歸時(shí)那樣,是一條直線(xiàn),而是一個(gè)回歸平面。而對(duì)一般情況的回歸方程（5.3）式，當(dāng)p2時(shí)，回歸方程是一個(gè)超平面，無(wú)法用幾何圖形表示。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心125.2 多元回歸參數(shù)的估計(jì) 一、回歸參數(shù)的普通最小二乘估計(jì) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心135.2 多元回歸參數(shù)的估計(jì) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心145.2 多元回歸參數(shù)的估計(jì) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2

5、022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心155.2 多元回歸參數(shù)的估計(jì) 二、回歸值與殘差 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心165.2 多元回歸參數(shù)的估計(jì) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心175.2 多元回歸參數(shù)的估計(jì) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心185.2 多元回歸參數(shù)的估計(jì) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心195.2 多元回歸參數(shù)的估計(jì) 這是一個(gè)重要的結(jié)論,我們?cè)诙嘣€(xiàn)性

6、回歸模型的基本假定中曾經(jīng)用過(guò)它,這里就更可清楚這個(gè)假定的重要意義。結(jié)論說(shuō)明,要想用OLSE估計(jì)多元線(xiàn)性回歸模型的未知參數(shù),樣本容量必須不少于模型中參數(shù)的個(gè)數(shù)。在后邊關(guān)于回歸方程的假設(shè)檢驗(yàn)中也少不了這一假設(shè),否則檢驗(yàn)無(wú)任何意義。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心205.2 多元回歸參數(shù)的估計(jì)三、實(shí)例分析 例5.1生產(chǎn)總值是衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的重要指標(biāo)，影響一個(gè)國(guó)家或地區(qū)生產(chǎn)總值的因素包括資本、資源、科技、勞動(dòng)力、進(jìn)出口、國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等多方面的因素。本例研究財(cái)政支出對(duì)生產(chǎn)總值的影響。中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒把財(cái)政支出劃分為31個(gè)組成部分。 目

7、錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心215.2 多元回歸參數(shù)的估計(jì) 采用2019年我國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)的數(shù)據(jù)，以地區(qū)生產(chǎn)總值（萬(wàn)元）為因變量y，以如上13種支出為自變量做多元線(xiàn)性回歸，數(shù)據(jù)見(jiàn)表5.1，其中自變量單位為萬(wàn)元人民幣。用SPSS軟件計(jì)算出回歸系數(shù)表見(jiàn)表5.2： 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心225.2 多元回歸參數(shù)的估計(jì) 這一回歸方程并不理想,所選自變量數(shù)目過(guò)多，回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)不能通過(guò)，自變量間存在共線(xiàn)性，回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義不好解釋,這里只是作為多元線(xiàn)性回歸參數(shù)估計(jì)的一例,后

8、邊我們將要進(jìn)一步完善這一問(wèn)題模型的建立。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心235.3 參數(shù)估計(jì)量的性質(zhì) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心245.3 參數(shù)估計(jì)量的性質(zhì) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心255.3 參數(shù)估計(jì)量的性質(zhì) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心265.3 參數(shù)估計(jì)量的性質(zhì) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心275.3 參數(shù)估

9、計(jì)量的性質(zhì) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心285.3 參數(shù)估計(jì)量的性質(zhì) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心295.3 參數(shù)估計(jì)量的性質(zhì) 性質(zhì)4 Gauss-Markov定理 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心305.3 參數(shù)估計(jì)量的性質(zhì) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心315.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)當(dāng)求出線(xiàn)性回歸方程后,還需對(duì)回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。多元線(xiàn)性回歸方程的顯著性檢驗(yàn)與一元線(xiàn)性回

10、歸方程的顯著性檢驗(yàn)既有相同之處，也有不同之處。下面介紹兩種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法,一是回歸方程顯著性的F檢驗(yàn),另一個(gè)是回歸系數(shù)顯著性的t檢驗(yàn)。同時(shí)介紹衡量回歸擬合程度的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。 一、F檢驗(yàn) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心325.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心335.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心345.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)

11、六西格瑪質(zhì)量管理研究中心355.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)對(duì)例5.1題的數(shù)據(jù),用SPSS軟件計(jì)算出的方差分析表如下： 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心365.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)二、回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)在多元線(xiàn)性回歸中,回歸方程顯著并不意味著每個(gè)自變量對(duì)y的影響都顯著,因此我們總想從回歸方程中剔除那些次要的、可有可無(wú)的變量,重新建立更為簡(jiǎn)單的回歸方程。所以就需要對(duì)每個(gè)自變量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心375.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 20

12、22/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心385.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心395.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)由于某些自變量不顯著，因而在多元回歸中并不是包含在回歸方程中的自變量越多越好，這個(gè)問(wèn)題將在第七章逐步回歸中做詳細(xì)討論。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心405.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)在此僅介紹一種簡(jiǎn)單的剔除多余變量的方法后退法。當(dāng)有多個(gè)自變量對(duì)因變量y無(wú)顯著性影響時(shí),由于自變量之間的交互作用,不能一次剔除掉所有不顯著的變量。原則上每次只剔除一個(gè)

13、變量,先剔除其中|t|值最小的（或P值最大的）一個(gè)變量,然后再對(duì)求得的新的回歸方程進(jìn)行檢驗(yàn),有不顯著變量再剔除,直到保留的變量都對(duì)y有顯著影響為止。也可根據(jù)對(duì)問(wèn)題的定性分析選擇t值較小的變量先剔除。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心415.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心425.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心435.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)在一元線(xiàn)性回歸中，回歸系數(shù)顯著性的t檢驗(yàn)與回歸方

14、程顯著性的F檢驗(yàn)是等價(jià)的，而在多元線(xiàn)性回歸中，這兩種檢驗(yàn)不同。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心445.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心455.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)三、擬合優(yōu)度 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心465.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)在兩個(gè)變量的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)中,相關(guān)系數(shù)有正負(fù)之分,而復(fù)相關(guān)系數(shù)表示的是因變量y與全體自變量之間的線(xiàn)性關(guān)系,它的符號(hào)不能由某一個(gè)自變量的回歸系數(shù)的符號(hào)來(lái)確定,因而復(fù)相關(guān)系數(shù)都取

15、正號(hào)。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心475.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心485.5 中心化和標(biāo)準(zhǔn)化 在多元線(xiàn)性回歸分析中,因?yàn)樯婕暗蕉鄠€(gè)自變量,自變量的單位往往不同,給利用回歸方程進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析帶來(lái)一定困難。再因?yàn)槎嘣貧w涉及的數(shù)據(jù)量很大,就可能由于舍入誤差而使計(jì)算結(jié)果不理想。盡管計(jì)算機(jī)能使我們保留更多位的小數(shù),但舍入誤差肯定還會(huì)出現(xiàn)。因此,對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一些處理,盡量避免大的誤差是有實(shí)際意義的。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六

16、西格瑪質(zhì)量管理研究中心495.5 中心化和標(biāo)準(zhǔn)化 一、中心化 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心505.5 中心化和標(biāo)準(zhǔn)化 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心515.5 中心化和標(biāo)準(zhǔn)化 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心525.5 中心化和標(biāo)準(zhǔn)化 二、標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)在上述中心化的基礎(chǔ)上,可進(jìn)一步給出變量的標(biāo)準(zhǔn)化和標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心535.5 中心化和標(biāo)準(zhǔn)化 目錄

17、上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心545.5 中心化和標(biāo)準(zhǔn)化 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心555.5 中心化和標(biāo)準(zhǔn)化 當(dāng)自變量所使用的單位不同時(shí),用普通最小二乘估計(jì)建立的回歸方程,其回歸系數(shù)不具有可比性，得不到合理的解釋。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心565.5 中心化和標(biāo)準(zhǔn)化 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心575.5 中心化和標(biāo)準(zhǔn)化 標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)是比較自變量對(duì)y影響程度相對(duì)重要性的一

18、種較為理想的方法，有了標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)后,變量的相對(duì)重要性就容易進(jìn)行比較了。但是,我們?nèi)蕴嵝讶藗儗?duì)回歸系數(shù)的解釋須采取謹(jǐn)慎的態(tài)度,這是因?yàn)楫?dāng)自變量相關(guān)時(shí)會(huì)影響標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)的大小。參見(jiàn)參考文獻(xiàn)13。幾乎所有的統(tǒng)計(jì)軟件在建立多元線(xiàn)性回歸方程時(shí)都會(huì)自動(dòng)給出標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)，通常他們稱(chēng)為貝它（Beta）值。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心585.6相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù)一、樣本相關(guān)陣 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心595.6相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大

19、學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心605.6相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù)用SPSS軟件計(jì)算出的例5.1生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)的增廣樣本相關(guān)陣為 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心615.6相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù)二、偏判定系數(shù) 在多元線(xiàn)性回歸分析中,當(dāng)其他變量被固定后,給定的任兩個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù),叫偏相關(guān)系數(shù)。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心625.6相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù)在講偏相關(guān)系數(shù)之前，首先引入偏判定系數(shù)。 1兩個(gè)自變量的偏判定系數(shù) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心6

20、35.6相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心645.6相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù)2.一般情況其余情況依此類(lèi)推。由習(xí)題知，偏判定系數(shù)與回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的F值是等價(jià)的。 三、偏相關(guān)系數(shù)偏判定系數(shù)的平方根稱(chēng)為偏相關(guān)系數(shù)，其符號(hào)與相應(yīng)的回歸系數(shù)的符號(hào)相同。偏相關(guān)系數(shù)與回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的t值是等價(jià)的。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心655.6相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心665.6相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù) 目錄 上頁(yè) 下

21、頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心675.6相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心685.6相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心695.6相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心705.6相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù) 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心715.7 建?？偨Y(jié)與評(píng)注 一、多元線(xiàn)性回歸模型的建立過(guò)程本章結(jié)合兩個(gè)經(jīng)濟(jì)

22、問(wèn)題實(shí)例介紹了多元線(xiàn)性回歸模型的建立過(guò)程,在此,我們?cè)俳Y(jié)合一個(gè)實(shí)例,把多元線(xiàn)性回歸模型的建立過(guò)程與應(yīng)用做一個(gè)完整的介紹。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心725.7 建?？偨Y(jié)與評(píng)注 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心735.7 建模總結(jié)與評(píng)注 第一步，提出因變量與自變量，搜集數(shù)據(jù)，如例5.3所示。第二步,做相關(guān)分析，設(shè)定理論模型。用SPSS軟件計(jì)算增廣相關(guān)陣，自變量的偏相關(guān)陣，輸出結(jié)果如下： 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心745.7 建模總

23、結(jié)與評(píng)注 一般認(rèn)為鐵路客運(yùn)量與民航客運(yùn)量之間應(yīng)呈負(fù)相關(guān),鐵路和民航共同擁有旅客,乘了火車(chē)就乘不了飛機(jī)。但就中國(guó)的實(shí)際情況分析,我國(guó)居民的收入還很低,一般人外出旅游、出差都乘火車(chē)。近年來(lái)乘飛機(jī)的人也逐漸增多,但我國(guó)民航客運(yùn)量最大的一部分是來(lái)華旅游入境人數(shù)。國(guó)內(nèi)盡管有些客人乘坐飛機(jī),但對(duì)火車(chē)客運(yùn)量不會(huì)有大的影響,一是鐵路運(yùn)力不足,十分緊張;二是近年來(lái)外出民工增多,而民工主要乘火車(chē),所以不會(huì)因民航客運(yùn)量增加而導(dǎo)致火車(chē)客運(yùn)量下降。因此鐵路客運(yùn)量與民航客運(yùn)量之間的關(guān)系不密切是正常的。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心755.7 建?？偨Y(jié)與評(píng)注 第三步,

24、用軟件計(jì)算，輸出計(jì)算結(jié)果。本例采用SPSS軟件對(duì)原始數(shù)據(jù)作回歸分析，輸出結(jié)果如下： 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心765.7 建模總結(jié)與評(píng)注 第四步，回歸診斷1.回歸方程為 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心775.7 建?？偨Y(jié)與評(píng)注 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心785.7 建?？偨Y(jié)與評(píng)注 第五步，回歸應(yīng)用 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心795.7 建?？偨Y(jié)與評(píng)注 二、評(píng)注 對(duì)于多元線(xiàn)性回歸模型未知參數(shù)向量的估計(jì)最主要的方法是普通最小二乘估計(jì)OLSE。在運(yùn)用OLSE估計(jì)未知參數(shù)時(shí)應(yīng)首先看具體問(wèn)題的樣本數(shù)據(jù)是否滿(mǎn)足模型的基本假定,只有滿(mǎn)足基本假定的模型才能應(yīng)用OLSE。 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心805.7 建模總結(jié)與評(píng)注 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心815.7 建?？偨Y(jié)與評(píng)注 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2022/7/22中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心8