應用回歸分析

應用回歸分析第1頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六統計軟件SPSS17.0最新版本StatisticalPackagefortheSocialScience

第2頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六章節(jié)目錄第1章回歸分析概述第2章一元線性回歸第3章多元線性回歸第4章違背基本假定的情況第5章自變量選擇與逐步回歸第6章多重共線性的情形及其處理第7章嶺回歸第8章非線性回歸第9章含定性變量的回歸模型

第3頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六第1章回歸分析概述1.1變量間的統計關系1.2回歸方程與回歸名稱的由來1.3回歸分析的主要內容及其一般模型1.4建立實際問題回歸模型的過程1.5回歸分析應用與發(fā)展述評思考與練習第4頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六1.1變量間的統計關系函數關系商品的銷售額與銷售量之間的關系

y=px圓的面積與半徑之間的關系

S=R2

原材料消耗額與產量(x1)

、單位產量消耗(x2)

、原材料價格(x3)之間的關系

y=x1x2x3

第5頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六1.1變量間的統計關系第6頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六1.1變量間的統計關系相關關系的例子子女身高(y)與父親身高(x)之間的關系收入水平(y)與受教育程度(x)之間的關系糧食畝產量(y)與施肥量(x1)、降雨量(x2)、溫度(x3)之間的關系商品的消費量(y)與居民收入(x)之間的關系商品銷售額(y)與廣告費支出(x)之間的關系第7頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六1.1變量間的統計關系第8頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六對變量間統計依賴關系的考察主要是通過相關分析(correlationanalysis)或回歸分析(regressionanalysis)來完成的1.1變量間的統計關系第9頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六注意（1）不線性相關并不意味著不相關。

（2）有相關關系并不意味著一定有因果關系。

（3）相關分析對稱地對待任何（兩個）變量，兩個變量都被看作是隨機變量。（4）回歸分析對變量的處理方法存在不對稱性，即區(qū)分因變量（被解釋變量）和自變量（解釋變量）：前者是隨機變量，后者不是。1.1變量間的統計關系第10頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六回歸分析構成計量經濟學的方法論基礎，其主要內容包括：（1）根據樣本觀察值對經濟計量模型的參數進行估計，求得回歸方程；（2）對回歸方程、參數估計值進行顯著性檢驗；（3）利用回歸方程進行分析、評價及預測。1.1變量間的統計關系第11頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六1.2回歸方程與回歸名稱的由來英國著名統計學家F.Galton(1822-1911年)和他的學生、現代統計學的奠基者之一K.Pearson(1856—1936年)在研究父母身高與其子女身高的遺傳問題時,觀察了1078對夫婦,他們以成年兒子身高作為縱坐標，夫婦平均身高為橫坐標做散點圖，結果發(fā)現兩者的關系近似于一條直線，經計算得到如下方程：1.回歸方程

2.回歸方程的由來第12頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六1.3回歸分析的主要內容及其一般模型回歸分析的主要內容第13頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六回歸分析的一般形式隨機誤差項主要包括下列因素：（1）在解釋變量中被忽略的因素的影（2）變量觀測值的觀測誤差的影響；（3）理論模型設定誤差的影響；（3）其他隨機因素的影響。1.3回歸分析的主要內容及其一般模型第14頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六1.4建立實際問題回歸模型的過程設置指標變量收集整理數據構造理論模型估計模型參數修改

N模型運用Y經濟因素分析經濟變量控制

經濟決策預測實際問題模型檢驗第15頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六一、設置指標變量

根據研究目的，利用經濟學理論，從定性角度來確定經濟問題中各因素之間的因果關系。指標變量不容易確定：

1.認識的局限性；

2.為了模型參數估計的有效性,設置的解釋變量應該是不相關的,可是在經濟問題中很難找到.3.從經濟學角度考慮應該引進非常重要的經濟變量,但是在實際中沒有這樣的數據,或數據很難拿到,可以考慮用相近的變量代替,或由其他幾個指標符合成一個新的指標.4.并不是模型中所涉及的解釋變量越多越好

(1)可能會引進與問題無關的變量;(2)容易產生共線性—信息重疊

(3)計算量大,誤差累計大,估計模型參數精度不高.1.4建立實際問題回歸模型的過程第16頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六1.4建立實際問題回歸模型的過程

二.收集整理統計數據

1.數據類型時間序列—按時間順序排列的數據橫截面數據—同一時間截面上的統計數據.

面板數據—是截面數據與時間序列數據綜合起來的一種數據類型。例如2000、2001、2002、2003、2004各年中國所有直轄市的GDP分別為（單位億元）:

北京市8、9、10、11、12；上海市9、10、11、12、13；天津市5、6、7、8、9；重慶市7、8、9、10、112.注意的問題(1)數據的可比性:按可比價格計算,扣除價格變動因素,確切反映實物量的變化.當年價格(報告期實際價格)用價格指數換算成可比價格.(2)統一計算口徑.如GDP(按國土原則計算)GNP(按國民原則計算).兩者包含內容一致,但是計算口徑不同.(3)樣本容量:(4)統計數據整理:折算,差分,對數化,標準化,剔除異常值,插值法補齊缺失數據等.第17頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六三.理論模型的數學形式

1.繪制散點圖(SPSS,S-PLUS)2.依據:經濟理論和一些數理經濟學結果(計量經濟學,數量經濟學)如C-D生產函數(柯布道格拉斯生產函數)

數據對數化等.四.模型參數估計

1.最小二乘法,極大似然估計

2.嶺回歸主成分回歸偏最小二乘回歸

3.軟件:spsssass-pluseviews1.4建立實際問題回歸模型的過程第18頁，共20頁，2023年，2月20日，星期六五.模型的檢驗與修改檢驗:1.回歸方程

2.回歸系數

3.擬合優(yōu)度

4.隨機誤差項序列的相關性異方差修改:從設置變量是否合理開始—是否遺漏變量,變量間的依賴性是否強,樣本容量是否少,理論模型是否合適等等.六.回歸模型的應用

1.經濟變量的因素分析

(1)由回歸系數可以發(fā)現經濟變量的結構關系;(2)用解釋變量控制被解釋變量.2.經濟預測:定性分析與定量分析的有機結合.1.4建立實際問題回歸模型的過程第19頁，共20頁，2023年，2