應(yīng)用回歸分析

應(yīng)用回歸分析第一頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日統(tǒng)計(jì)軟件SPSS17.0最新版本StatisticalPackagefortheSocialScience

第二頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日章節(jié)目錄第1章回歸分析概述第2章一元線性回歸第3章多元線性回歸第4章違背基本假定的情況第5章自變量選擇與逐步回歸第6章多重共線性的情形及其處理第7章嶺回歸第8章非線性回歸第9章含定性變量的回歸模型

第三頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日第1章回歸分析概述1.1變量間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系1.2回歸方程與回歸名稱的由來(lái)1.3回歸分析的主要內(nèi)容及其一般模型1.4建立實(shí)際問(wèn)題回歸模型的過(guò)程1.5回歸分析應(yīng)用與發(fā)展述評(píng)思考與練習(xí)第四頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日1.1變量間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系函數(shù)關(guān)系商品的銷(xiāo)售額與銷(xiāo)售量之間的關(guān)系

y=px圓的面積與半徑之間的關(guān)系

S=R2

原材料消耗額與產(chǎn)量(x1)

、單位產(chǎn)量消耗(x2)

、原材料價(jià)格(x3)之間的關(guān)系

y=x1x2x3

第五頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日1.1變量間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系第六頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日1.1變量間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系相關(guān)關(guān)系的例子子女身高(y)與父親身高(x)之間的關(guān)系收入水平(y)與受教育程度(x)之間的關(guān)系糧食畝產(chǎn)量(y)與施肥量(x1)、降雨量(x2)、溫度(x3)之間的關(guān)系商品的消費(fèi)量(y)與居民收入(x)之間的關(guān)系商品銷(xiāo)售額(y)與廣告費(fèi)支出(x)之間的關(guān)系第七頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日1.1變量間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系第八頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日對(duì)變量間統(tǒng)計(jì)依賴關(guān)系的考察主要是通過(guò)相關(guān)分析(correlationanalysis)或回歸分析(regressionanalysis)來(lái)完成的1.1變量間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系第九頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日注意（1）不線性相關(guān)并不意味著不相關(guān)。

（2）有相關(guān)關(guān)系并不意味著一定有因果關(guān)系。

（3）相關(guān)分析對(duì)稱地對(duì)待任何（兩個(gè)）變量，兩個(gè)變量都被看作是隨機(jī)變量。（4）回歸分析對(duì)變量的處理方法存在不對(duì)稱性，即區(qū)分因變量（被解釋變量）和自變量（解釋變量）：前者是隨機(jī)變量，后者不是。1.1變量間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系第十頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日回歸分析構(gòu)成計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法論基礎(chǔ)，其主要內(nèi)容包括：（1）根據(jù)樣本觀察值對(duì)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，求得回歸方程；（2）對(duì)回歸方程、參數(shù)估計(jì)值進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)；（3）利用回歸方程進(jìn)行分析、評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)。1.1變量間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系第十一頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日1.2回歸方程與回歸名稱的由來(lái)英國(guó)著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家F.Galton(1822-1911年)和他的學(xué)生、現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的奠基者之一K.Pearson(1856—1936年)在研究父母身高與其子女身高的遺傳問(wèn)題時(shí),觀察了1078對(duì)夫婦,他們以成年兒子身高作為縱坐標(biāo)，夫婦平均身高為橫坐標(biāo)做散點(diǎn)圖，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩者的關(guān)系近似于一條直線，經(jīng)計(jì)算得到如下方程：1.回歸方程

2.回歸方程的由來(lái)第十二頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日1.3回歸分析的主要內(nèi)容及其一般模型回歸分析的主要內(nèi)容第十三頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日回歸分析的一般形式隨機(jī)誤差項(xiàng)主要包括下列因素：（1）在解釋變量中被忽略的因素的影（2）變量觀測(cè)值的觀測(cè)誤差的影響；（3）理論模型設(shè)定誤差的影響；（3）其他隨機(jī)因素的影響。1.3回歸分析的主要內(nèi)容及其一般模型第十四頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日1.4建立實(shí)際問(wèn)題回歸模型的過(guò)程設(shè)置指標(biāo)變量收集整理數(shù)據(jù)構(gòu)造理論模型估計(jì)模型參數(shù)修改

N模型運(yùn)用Y經(jīng)濟(jì)因素分析經(jīng)濟(jì)變量控制

經(jīng)濟(jì)決策預(yù)測(cè)實(shí)際問(wèn)題模型檢驗(yàn)第十五頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日一、設(shè)置指標(biāo)變量

根據(jù)研究目的，利用經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，從定性角度來(lái)確定經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中各因素之間的因果關(guān)系。指標(biāo)變量不容易確定：

1.認(rèn)識(shí)的局限性；

2.為了模型參數(shù)估計(jì)的有效性,設(shè)置的解釋變量應(yīng)該是不相關(guān)的,可是在經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中很難找到.3.從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度考慮應(yīng)該引進(jìn)非常重要的經(jīng)濟(jì)變量,但是在實(shí)際中沒(méi)有這樣的數(shù)據(jù),或數(shù)據(jù)很難拿到,可以考慮用相近的變量代替,或由其他幾個(gè)指標(biāo)符合成一個(gè)新的指標(biāo).4.并不是模型中所涉及的解釋變量越多越好

(1)可能會(huì)引進(jìn)與問(wèn)題無(wú)關(guān)的變量;(2)容易產(chǎn)生共線性—信息重疊

(3)計(jì)算量大,誤差累計(jì)大,估計(jì)模型參數(shù)精度不高.1.4建立實(shí)際問(wèn)題回歸模型的過(guò)程第十六頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日1.4建立實(shí)際問(wèn)題回歸模型的過(guò)程

二.收集整理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

1.數(shù)據(jù)類(lèi)型時(shí)間序列—按時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)橫截面數(shù)據(jù)—同一時(shí)間截面上的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù).

面板數(shù)據(jù)—是截面數(shù)據(jù)與時(shí)間序列數(shù)據(jù)綜合起來(lái)的一種數(shù)據(jù)類(lèi)型。例如2000、2001、2002、2003、2004各年中國(guó)所有直轄市的GDP分別為（單位億元）:

北京市8、9、10、11、12；上海市9、10、11、12、13；天津市5、6、7、8、9；重慶市7、8、9、10、112.注意的問(wèn)題(1)數(shù)據(jù)的可比性:按可比價(jià)格計(jì)算,扣除價(jià)格變動(dòng)因素,確切反映實(shí)物量的變化.當(dāng)年價(jià)格(報(bào)告期實(shí)際價(jià)格)用價(jià)格指數(shù)換算成可比價(jià)格.(2)統(tǒng)一計(jì)算口徑.如GDP(按國(guó)土原則計(jì)算)GNP(按國(guó)民原則計(jì)算).兩者包含內(nèi)容一致,但是計(jì)算口徑不同.(3)樣本容量:(4)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)整理:折算,差分,對(duì)數(shù)化,標(biāo)準(zhǔn)化,剔除異常值,插值法補(bǔ)齊缺失數(shù)據(jù)等.第十七頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日三.理論模型的數(shù)學(xué)形式

1.繪制散點(diǎn)圖(SPSS,S-PLUS)2.依據(jù):經(jīng)濟(jì)理論和一些數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)結(jié)果(計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué),數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué))如C-D生產(chǎn)函數(shù)(柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù))

數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)化等.四.模型參數(shù)估計(jì)

1.最小二乘法,極大似然估計(jì)

2.嶺回歸主成分回歸偏最小二乘回歸

3.軟件:spsssass-pluseviews1.4建立實(shí)際問(wèn)題回歸模型的過(guò)程第十八頁(yè)，共二十頁(yè)，2022年，8月28日五.模型的檢驗(yàn)與修改檢驗(yàn):1.回歸方程

2.回歸系數(shù)

3.擬合優(yōu)度

4.隨機(jī)誤差項(xiàng)序列的相關(guān)性異方差修改:從設(shè)置變量是否合理開(kāi)始—是否遺漏變量,變量間的依賴性是否強(qiáng),樣本容量是否少,理論模型是否合適等等.六.回歸模型的應(yīng)用

1.經(jīng)濟(jì)變量的因素分析

(1)由回歸系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)變量的結(jié)構(gòu)關(guān)系;(2)用解釋變量控制被解釋變量.2.經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè):定性分析與定量分析的有機(jī)結(jié)合.1.4建立實(shí)際問(wèn)題回歸模型的過(guò)程第十九頁(yè)，共二十頁(yè)，202