计量经济学课件PPT4.ppt

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1、8.3多元线性回归模型第二部分---模型的检验模型统计检验的实质一、拟合优度检验二、方程显著性检验（F检验）三、变量显著性检验（t检验）四、实例五、置信区间2模型统计检验的实质根据样本提供的信息，承担给定的风险下，对未知总体分布的某些方面作出合理的判断，称为统计假设检验，简称假设检验模型统计检验不涉及模型的经济内涵旨在检验模型是否满足数学理论与方法上的要求——统计差异显著性拟合优度检验（R2）、方程差异显著性检验（F）和变量差异显著性检验（t）通称称为模型的统计检验。统计检验的结果表明模型是否能代表数据，或者说观察到的事实是否支持模型。返回3一、

2、拟合优度检验检验模型对样本的拟合程度称为拟合优度。LS的优良性指的是不同方法对同一问题的判断。拟合优度检验指的是对不同问题之间的比较。方法：构造一个表征拟合程度的指标，根据一定准则进行判断。例如左边两个问题，它们都满足LS，但拟合程度明显不同。41总平方和=解释平方和+残差平方和5为什么ESS是由解释变量引起的变动？6为什么ESS是由解释变量引起的变动？ESS是一个变动ESS是由解释变量的变动决定的ESS是被解释变量变动的一部分7平方和分解图示正交分解(yi,xi)8名词对照TotalSquareSumExplainSquareSumResidu

3、alSquareSum——————————TotalSquareSumErrorSquareSumRegressionSquareSum总平方和解释平方和残差平方和———————总平方和误差平方和（残差平方和）回归平方和（解释平方和）92、拟合优度R2和调整了的R2r2—拟合优度（判定系数、决定系数）R2—调整了的拟合优度10可决系数（拟合优度）R2解释变量引起的变动占总变动的百分比取值在0~1之间，越大拟合越好11调整了的R2用残差平方和与总平方和各自的自由度进行调整。以防止企图通过增加解释变量个数来提高拟合优度的错误倾向。12引入调整可决系数的

4、作用返回13二、方程显著性检验（F检验）依据假设检验的原理和步骤，把模型作为一个整体进行假设检验，检验模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系是否显著的成立。14F检验统计量的构造15F检验的逻辑意义16拟合优度与方程显著性检验的关系拟合优度检验模型对样本的拟合程度。F显著性性检验检验模型总体线性关系的显著性。两者有如上的关系。拟合优度是感性的，不宜苛求，应以F检验为准。但F检验它只是把模型作为一个整体进行了检验，还应对模型中的各个变量进行检验，决定它们是否应当保留在模型之中。17F检验的步骤假定随机扰动项u服从正态分布。检验目标是联合检验，（1）

5、提出假设H0:b1=b2=b3=……=bk=0（2）适合的检验统计量（3）根据冒险率，确定临界值F（4）将计算出的F与临界值F比较（5）下结论：若F>临界值F，则拒绝H0；若F<=临界值F，则不拒绝H0（6）结合经济学理论与经验，下经济学的结论或进行经济学分析181-FFf(F)F检验的拒绝域返回19三、变量显著性检验目的：剔除模型中回归系数与0差异不显著的解释变量，使模型更简洁实用。步骤：对模型进行整体检验之后，一次只能提出一个最不显著的注意：变量取舍的关键在于变量的经济意义和在运用中的作用。1、构造t检验统计量2、进行t检验的步

6、骤3、运用实例201、构造t检验统计量212、t检验的步骤1、提出假设H0和HA2、收集数据估计出系数b^3、计算出2的估计量s24、计算检验统计量t（代入假设H0）5、根据显著水平，查出临界值t6、作出统计推断：如果t>t，拒绝H0；否则不拒绝H0。t的绝对值越大，自变量对因变量的作用越显著。22不拒绝H0区域tf(t)拒绝域拒绝域t检验的拒绝域23回归模型假设检验的步骤（1）查看拟合优度，进行F检验，从整体上判断回归方程是否成立，如果F检验通不过，无须进行下一步；否则进行下一步（2）查看各个变量的t值及其相应的概率，进行t检验，如果相应

7、的概率小于给定的显著水平，该自变量的系数显著地不为0，该自变量对因变量作用显著；否则系数与0无显著差异（本质上=0），该自变量对因变量无显著的作用，应从方程中删去，重新估计方程。（3）但是，一次只能将最不显著（相应概率最大）的删除。每次删除一个，直至全部显著。返回24五、参数估计的置信区间用样本提供的信息，根据估计量(统计量)公式，可以给出未知参数的估计值或被解释变量的预测值的估计值，这种估计称为点估计。显然点估计没有给出做出进行这类判断的可靠程度和误差范围。区间估计则是以一定的可靠程度（精确度），给出估计值存在的误差范围（区间）。因为估计量是一个

8、随机变量，所以区间估计的实质，是为被估计的参数或预测值构造一个以点估计为中心的区间（置信区间），该区间以一定的概率（置信度