《线性回归分析》PPT课件

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1、计量经济学Econometrics金融与统计学院第二章一元线性回归分析本章介绍古典线性回归分析中的两变量线性回归(即一元线性回归,Two-VariableLinearRegressionModel),包括两变量线性回归模型两变量线性回归分析思路最小二乘参数估计方法及其性质基于参数估计的检验推断和预测分析方法7/15/20212金融与统计学院古典线性回归分析三个基本特征分析框架“古典框架”,认为经济变量之间存在确定的函数关系,计量经济分析就是发现或推断这种关系。需要确定的参数线性模型中的线性参数,即线性函数的系数。7/15/20213金融与统计学

2、院分析方法主要是对因果关系的回归分析两个无聊但有钱的美国人W.N.Thurman和M.E.Fisher(1988)针对1930~1983年美国年鸡蛋产量和年鸡产量数据,分别用滞后1~4期的检验式对“先有鸡还是先有蛋”做格兰杰因果关系检验,结论是先有蛋。7/15/20214金融与统计学院先讨论一元线性回归分析的原因两个变量之间的线性因果关系在现实经济中普遍存在;虽然许多经济问题涉及到多变量关系或不是线性的,但:多变量关系与两变量线性关系分析方法相似,非线性关系多数可转化为线性关系;某些概念可以借助二维图来说明两变量线性回归分析的原理和方法,属于计

3、量经济分析的基本原理和方法,对理解计量经济分析的思想方法,从而进一步学习各种复杂的计量经济分析技术很有帮助。7/15/20215金融与统计学院第一节回归分析与回归方程回归与相关总体回归函数随机扰动项样本回归函数7/15/20216金融与统计学院一、回归与相关经济变量之间的相互关系相关关系回归分析相关分析与回归分析的区别7/15/20217金融与统计学院经济变量之间的相互关系计量经济学研究的中心问题:经济变量之间的相互依存关系。如:生产厂商的产量与市场价格家庭的消费支出与可支配收入……7/15/20218金融与统计学院经济变量之间的相互关系分为两

4、类:确定性的函数关系XYYXYX7/15/20219金融与统计学院不确定的统计关系、相关关系7/15/202110金融与统计学院变量之间的函数关系和相关关系并非绝对观测误差:函数——相关认识深化:相关——函数相关关系的类型变量数量:简单/多重(复)相关表现形式:线性/非线性变化方向:正相关/负相关7/15/202111金融与统计学院相关关系变量线性相关的程度:相关系数(CorrelationCoefficient)总体相关系数样本相关系数7/15/202112金融与统计学院使用相关系数须注意变量X、Y随机、对称相关系数反映变量之间的线性相关程度

5、样本相关系数是总体相关系数的估计值相关系数不能确定变量之间的因果关系7/15/202113金融与统计学院回归分析回归:由英国著名生物学家兼统计学家高尔顿(FrancisGalton,1822—1911)在研究人类遗传问题时提出。为了研究父代与子代身高的关系,高尔顿搜集了1078对父亲及其儿子的身高数据。他发现这些数据的散点图大致呈直线状态,也就是说,总的趋势是父亲的身高增加时,儿子的身高也倾向于增加。7/15/202114金融与统计学院但是,高尔顿对试验数据进行深入分析,发现了一个很有趣的现象——回归效应:当父亲高于平均身高时,他们的儿子身高比

6、他更高的概率,要小于比他更矮的概率;父亲矮于平均身高时,他们的儿子身高比他更矮的概率,要小于比他更高的概率。这反映了一个规律,即这两种身高父亲的儿子的身高,有向他们父辈的平均身高回归的趋势。对于这个一般结论的解释是:大自然具有一种约束力,使人类身高的分布相对稳定而不产生两极分化,这就是所谓的回归效应。普遍回归定律(LawofUniversalRegression):尽管父母双亲都异常高或异常矮,但儿女的身高均有走向人口总体平均身高的趋势。7/15/202115金融与统计学院回归的现代含义:关于一个变量(因变量、应变量、被解释变量)对一个或多个其

7、他变量(自变量、解释变量)依存关系的研究,目的在于根据已知/固定的解释变量的数值,估计被解释变量的总体平均值。7/15/202116金融与统计学院专业术语被解释变量Explainedvariable解释变量Explanatoryvariable因变量Dependentvariable自变量Independentvariable预测子Predictand预测元Predictor回归子Regressand回归元Regressor响应Response刺激变量Stimulus内生Endogenous外生Exogenous结果Outcome共变Covar

8、iate被控变量Controlledvariable控制变量Controlvariable7/15/202117金融与统计学院相关分析与回归分析的区别

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