《双变量回归分析》PPT课件

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1、双变量回归分析:基本概念cht02§2.1一个假想的例子每周收入X80100120140160180200220240260每周支出Y55657980102110120135137150607084931071151361371451526574909511012014014015517570809410311613014415216517875859810811813514515717518088113125140160189185115162191共计32546244570767875068510439661211家庭收入与家庭支出之间的关系，假定一个国家的人口总体由60个

2、家庭组成§2.1一个假想的例子上表的数据代表一个总体条件概率Conditionalmean/expectation§2.1一个假想的例子XE(Y)80651007712089140101160113180125200137220149240161260173总体回归线Populationregressionline总体回归曲线Populationregressioncurve条件均值YX每周收入每周消费支出2201408065101149给定X=220美元时Y的分布在几何意义上，PRC就是解释变量取给定值时应变量的条件均值的轨迹。Y每周消费支出每周收入Y每周消费支出X每周收入Y

3、每周消费支出§2.2PRF/PR的概念Populationregressionfunction其中表示解释变量的某个函数在我们人为的例子中，E(Y

4、Xi)就是Xi的一个线性函数总体回归函数§2.2PRF的概念函数f(xi)采取什么形式？很难清楚的知道除非你得到了全部的总体值在实际应用中，我们很难得到全部总体值PRF的函数形式，只能从经验中寻找。§2.2PRF的概念比如，你可以提出消费与收入间有线性关系回归系数Regressioncoefficients线性总体回归函数我们的兴趣在于根据X,Y的观测值来估计§2.3线性的含义对变量为线性对参数为线性变量带有幂对参数不是线性从现在起

5、，线性回归一词总是指对参数为线性的一种回归；对解释变量X则可以是或不是线性的。LRMNLRM§2.4PRF的随机设定StochasticdisturbanceStochasticerror非系统性成分代理变量系统性成分确定性成分§2.5随机干扰项的意义为什么不做一个包含尽可能多变量的模型？来把这个说不清楚的干扰项去掉？不可能的理论的含糊性数据的欠缺核心变量与周边变量人类行为的内在随机性糟糕的替代变量节省原则错误的函数形式§2.6样本回归函数总体的一个随机样本总体的另一个随机样本YXYX70805580651008810090120901209514080140110160118

6、160115180120180120200145200140220135220155240145240150260175260YX每周收入Y每周收入YX每周收入Y每周消费支出