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时间:2020-08-02
《贾俊平版统计学课件 第12章.ppt》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第12章 多元线性回归12.1多元线性回归模型12.2回归方程的拟合优度12.3显著性检验12.4多重共线性12.5利用回归方程进行估计和预测12.6变量选择与逐步回归12.1多元线性回归模型12.1.1多元回归模型与回归方程12.1.3估计的多元回归方程12.1.3参数的最小二乘估计12.1.1多元回归模型与回归方程1.多元回归模型(multipleregressionmodel)称为多元线性回归模型(1)多元线性回归模型包含一个因变量与两个或两个以上自变量.(2)误差项为随机变量(3) 为
2、模型的参数,称偏回归系数.(12.1)多元线性回归模型误差项ε的基本假定(1)误差项是一个期望值为0的随机变量,即.(2)误差项的方差都相等,即(3)误差项服从正态分布,即2.多元回归方程(multipleregressionequation)称(12.2)为总体多元线性回归方程.表示当其他变量不变,而每变动一个单位时,E(y)相应的变动值.多元线性回归方程的直观解释(1)表示 保持不变时, 每变动一个单位时的相应变化量.(2) 表示 保持不变时, 每变动一个单位时的相应变化量.考虑二元线性回归模型二元
3、回归方程的直观解释二元线性回归模型(观察到的y)回归面0ix1yx2(x1,x2)}12.1.2估计的多元回归的方程是未知参数,可以根据样本数据作估计.记的估计为 ,则称为估计的多元回归方程(estimatedmultipleregressionequation)或样本多元回归方程.(12.3)12.1.3参数的最小二乘估计使因变量的观察值y与估计值 之间的残差平方和达到最小来求 ,即使达到最小.称 为 的最小二乘估计.(12.4)续根据微积分中求极值的原
4、理, 应是下列正规方程组的解(12.5)例12.1一家大型商业银行在多个地区设有分行,其业务主要是进行基础设施建设、国家重点项目建设、固定资产投资等项目的贷款。近年来,该银行的贷款额平稳增长,但不良贷款额也有较大比例的提高,这给银行业务的发展带来较大压力。为弄清楚不良贷款形成的原因,抽取了该银行所属的25家分行2002年的有关业务数据。试建立不良贷款(y)与贷款余额(x1)、累计应收贷款(x2)、贷款项目个数(x3)和固定资产投资额(x4)的线性回归方程,并解释各回归系数的含义。表12-1某商
5、业银行2002年的有关业务数据用Excel进行回归分析的步骤表12-2Excel输出的回归分析结果参数的最小二乘法(例题分析)根据Excel输出的结果,得到不良贷款与贷款余额、累计应收贷款、贷款项目个数和固定资产投资额的多元线性回归方程为:各回归系数的实际意义为:表示,在累计应收贷款、贷款项目个数和固定资产投资额不变的条件下,贷款余额每增加1亿元,不良贷款平均增加0.040039亿元。表示,在贷款余额、贷款项目个数和固定资产投资额不变的条件下,累计应收贷款每增加1亿元,不良贷款平均增加0.148034亿
6、元。表示,在贷款余额、累计应收贷款和固定资产投资额不变的条件下,贷款项目个数每增加1个,不良贷款平均增加0.014529亿元。表示,在贷款余额、累计应收贷款和贷款项目个数不变的条件下,固定资产投资额每增加1亿元,不良贷款平均减少0.029193亿元。12.2回归方程的拟合优度12.2.1多重判定系数12.2.2估计标准误差12.2.1多重判定系数对多元回归同样可分解成如下形式则多重判定系数(multiplecoefficientofdetermination)为(12.6)(12.7)续多重判定系数反映
7、样本回归方程的拟合好坏程度,R2愈大,说明样本回归方程拟合得愈好。显然, .而称y关于 的样本复相关系数,R的大小可以反映作为一个整体的 与y的线性相关的密切程度.调整的多重判定系数由于样本多重判定系数的分母SST对给定的样本数据是不变的,而SSR与引进回归方程的自变量个数有关.因此,为避免增加自变量而高估R2,应对R2作调整,调整的样本多重判定系数(adjustedmultiplecoefficientofdetermination)为(12.8)例根据例12.1的数据,
8、计算多重判定系数.解:根据(12.7)式,得多重判定系数=0.797604=79.7604%。其实际意义是:在不良贷款取值的变差中,能被不良贷款与贷款余额、累计应收贷款、贷款项目个数和固定资产投资额的多元回归方差所解释的比例为79.7604%。而根据(12.8)式,则调整的多重判定系数=0.757125=75.7125%,表示在用样本量和模型中自变量的个数进行调整后,在不良贷款取值的变差中,能被不良贷款与贷款余额、累计应收贷款、贷款项目个数
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