元线性回归模型理论与方法

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1、第二章一元线性回归模型理论与方法§1、回归分析概述§2、一元线性回归模型§2.1回归分析概述一、变量间的关系及回归分析的基本概念二、总体回归函数(方程)PRF三、总体回归函数(方程)PRF的随机设定四、随机误差项的含义五、样本回归方程(函数)SRF一、变量间的关系及回归分析的基本概念经济变量间的关系⑴确定性关系(函数关系):研究的是确定现象而非随机变量间的关系。例如:圆的面积S=*r²其中,r为半径。⑵统计依赖关系(相关关系):研究的是非确定现象随机变量间的关系。例如:农作物的产量=F(气温,降雨量,阳光,施肥量)。统计依赖(相关关系)线性相关非线性相关正相关不相关负相关正相关

2、不相关负相关相关系数(-1≤≤1)有因果关系无因果关系回归分析相关分析注意:⑴不线性相关并不意味着不相关。⑵有相关关系并不意味着一定有因果关系。⑶回归分析与相关分析研究一个变量对另一个(些)变量的统计依赖关系,但它们并不意味着一定有因果关系。⑷回归分析对变量的处理方法存在不对称性,即区分被解释变量和解释变量:前者是随机变量,后者不是。相关分析则对称地对待被解释变量和解释变量,二者都被看作是随机的。回归分析:回归分析是研究一个变量关于另一个(些)变量的统计依赖关系的计算方法和理论。其用意在于通过后者的已知或设定值,去估计和(或)预测前者的(总体)均值。前一个变量称为被解释变量(E

3、xplainedVariable)或应变量(DependentVariable),后一个变量称为解释变量(ExplanatoryVariable)或自变量(IndependentVariable)。回归分析的主要内容:⑴根据样本观察值对计量经济模型参数进行估计,求得回归方程。⑵对回归方程、参数估计值进行显著性检验。⑶利用回归方程进行分析、评价及预测。二、总体回归函数(方程)PRF(populationregressionfunction)回归分析是研究一个变量关于另一个(些)变量的统计依赖关系的计算方法和理论。其用意在于通过后者的已知或设定值,去估计和(或)预测前者的(总体)均值

4、。回归分析关心的是根据解释变量的已知或给定值,考察被解释变量的总体均值。例2.1:一个假想的社区人口总体有60户家庭组成,要研究该社区每月家庭消费支出Y与每月可支配家庭收入X的关系,即知道了家庭的每月收入,预测每月消费支出的(总体)水平。为达到此目的,将该60户家庭划分为组内收入差不多的10组,以分析每一收入组的家庭消费支出。表2.1某社区每月家庭收入与消费支出调查统计表每月家庭收入X(元)800100012001400160018002000220024002600每月家庭消费支出Y(元)550650790800102011001200135013701500600700840

5、930107011501360137014501520650740900950110012001400140015501750700800940103011601300144015201650178075085098010801180135014501570175018000880011301250140001600189018500001150000162001910共计325046204450707067807500685010430966012110f(Y

6、X)1/51/61/51/71/61/61/51/71/61/7E(Y

7、X)650770890101011301250

8、1370149016101730PRF总体回归函数:在给定解释变量Xi条件下,被解释变量Yi的期望轨迹称为总体回归线(populationregressionline),更一般称为总体回归曲线(populationregressioncurve)。其相应的函数(方程)E(Y/Xi)=f(Xi)称为(双变量)总体回归函数(方程)。其中,f代表一种函数关系。注意:⑴回归函数(PRF)说明被解释变量Yi的平均状态(总体条件期望)随解释变量Xi变化的规律。⑵总体回归函数的函数形式可以是线性的,也可以是非线性的。以线性函数为例,其形式为:其中,0与1为固定的参数,称为回归系数。三、PR

9、F的随机设定个别家庭的消费支出与给定收入水平间的关系:其中,i称为观察值Yi围绕它的期望值E(Y/Xi)的离差(deviation),是一个不可观测的随机变量,又称为随机干扰项或随机误差项。将上述公式加以变幻,可得出个别家庭的消费支出如下:公式表明,给定收入水平Xi,个别家庭的支出可表示为两部分之和:⑴该收入水平下所有家庭的平均消费支出E(Y/Xi),称为系统性(systematic)部分,或确定性(deterministic)部分。⑵随机或非确定性部分该公式称为总体回归函数(

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