應用回歸分析

1、第五章自變量選擇對回歸參數(shù)的估計有何影響 答：全模型正確而誤用選模型時，我們舍去了 m-p 個自變量，用剩下的 p 個自變量去建立 選模型， 參數(shù)估計值是全模型相應參數(shù)的有偏估計。 選模型正確而誤用全模型時， 參數(shù)估計 值是選模型相應參數(shù)的有偏估計。自變量選擇對回歸預測有何影響（一）全模型正確而誤用選模型的情況估計系數(shù)有偏， 選模型的預測是有偏的， 選模型的參數(shù)估計有較小的方差， 選模型的預測殘 差有較小的方差 ,選模型預測的均方誤差比全模型預測的方差更小。（二）選模型正確而誤用全模型的情況 全模型的預測值是有偏的，全模型的預測方差的選模型的大，全模型的預測誤差將更大。 如果所建模型主要用于預

2、測，應該用哪個準則來衡量回歸方程的優(yōu)劣 答：應該用自由度調整復決定系數(shù)達到最大的準則。 當給模型增加自變量時， 復決定系數(shù)也 隨之增大， 然而復決定系數(shù)的增大代價是殘差自由度的減小， 自由度小意味著估計和預測的 可靠性低。應用自由度調整復決定系數(shù)達到最大的準則可以克服樣本決定系數(shù)的這一缺點 把 R2 給予適當?shù)男拚?，使得只有加入“有意義”的變量時，經過修正的樣本決定系數(shù)才會 增加，從而提高預測的精度。試述前進法的思想方法。解：主要是變量由少到多，每次增加一個，直至沒有可引入的變量為止。具體做法是：首先將全部m個自變量，分別對因變量 y建立m個一元線性回歸方程，并分別計算這m個一元回歸方程的 m

3、個回歸系數(shù)的F檢驗值，記為Fi1,F21,L ,f；，選其最大1 1 1 1 1者FjmaxF,丘丄，F(xiàn)m，給定顯著性水平,若FjF （1,n2），則首先將Xj引入回歸方程，假設Xj 。其次，將y分別與（X1，X2），（X1X3）丄，（xi，xm）建立m-i個二元線性回歸方程，對這 m-1個回歸方程中X2，X3，L，Xm的回歸系數(shù)進行 F檢驗，計算F值，記為F2 ,F3 ,L ,Fm ,選其最大的記為 FjmaXF22, F32,L , Fm2 ,若 Fj2,若F (1,n3),則X接著將j引入回歸方程。以上述方法做下去。直至所有未被引入方程的自變量的F值均小于F(1,n p 1)為止。試述后

4、退法的思想方法。首先用全部 m 個變量建立一個回歸方程，然后在這 m 個變量中選擇一個最不重要的變量， 將它從方程中剔除。前進法、后退法各有哪些優(yōu)缺點 解：都可以挑選出對因變量有顯著性影響的自變量，逐個挑選并排除顯著性較低的自變量。 前進法的缺點：不能反映引進新的自變量后的變化情況。后退法的缺點： 開始把全部自變量引入回歸方程， 計算量很大。一旦自變量被剔除，就不會 再被引入回歸方程。試述逐步回歸的思想方法?；舅枷耄河羞M有出。具體做法： 將變量一個個引入， 當每引進一個自變量后， 對已引入的變量要逐個檢驗， 當原 引入的變量由于后面的引入而變得不再顯著時， 要將其剔除。 引入一個變量或從回歸

5、方程中 提出一個變量，為逐步回歸的一步， 每一步都要進行 F檢驗，以確保每次引入新的變量之前 回歸方程中只包含顯著的變量。 直到既無顯著的自變量選入回歸方程， 也無不顯著自變量從 回歸方程中剔除為止。在運用逐步回歸法時，進與 出 的賦值原則是什么如果希望回歸方程中多保留一些自變量，進 應如何賦值答：在運用逐步回歸法時，要求引入自變量的顯著性水平進 小于剔除自變量的顯著性水平出。在運用逐步回歸法引入變量時，我們是在Fjp F (1,n p 1)時，將 xj 引入方程，所以如果希望回歸方程中多保留一些自變量， 則引入自變量時的的檢驗臨界值 F (1,n p 1)應盡可能地小一些，相應地，進 應盡可

6、能地大一些。在研究國家財政收入時，我們把財政收入按收入形式分為：各項稅收收入、企業(yè)收入、債務收入、 國家能源交通重點建設基金收入、 基本建設貸款歸還收入、 國家預算調節(jié)基金收入、其他收入等。為了建立國家財政收入回歸模型，我們以財政收入y (億元)為因變量，自變量如下：x1為農業(yè)增加值（億元）；x2為工業(yè)增加值（億元）；x3為建筑業(yè)增加值（億元）x4為人口數(shù)（萬人）;x5為社會消費總額（億元）;x6為受災面積（萬公頃）。據(jù)中國統(tǒng)計年鑒獲得與變量 y有較強的相關性，分別用后退法和逐步回歸法作自變量選元。表年份農業(yè)x1工業(yè)x2建筑業(yè)x3人口x4最終消費x5受災面積x6財政收入y19781607962

7、595076019799754239370198098705445301981100072397901982101654331301983103008347101367198427891043573189019851058515773443701986396710750765424714021221987109300420901988383181011102650870198942286484794112704469901990501768581143333847019911158235547019925800141511717151330199311851748830434919941198

8、5026796550401995119931211213363545821199612238946989740819971236265342919985262124810501459876表的數(shù)據(jù)是1968-1983年期間美國與電話線制造有關的數(shù)據(jù)，各個變量的含義如下:X!年份；X2 國民生產總值（10億美元）；X3新房動工數(shù)（單位：1000）；X4 失業(yè)率（%）；X5滯后6個月的最惠利率;X6用戶用線增量（%）；y 年電話線銷量（百萬尺雙線）。（1）建立y對x2 x6的線性回歸方程；（2 ）用后退法選擇自變量；（3）用逐步回歸法選擇自變量；（4）根據(jù)以上計算結果分析后退法與逐步回歸法的差異。表X1X2X3X4X5X6y196858731969785219708189197174941972853419738688197472701975502019766035(1 )解：利用SPSS尋回歸方程為：?5922.827 4.864冷2.374x3817.901x414.593x5846.867冷(2) 用后退發(fā)生剔除變量 X5，得最優(yōu)回歸方程：?6007.320 5.068X22.308x3824.261x4862.699x6(3) 用逐步回歸法依次引入 x3，X5，X4，得最優(yōu)回歸模型：? 1412.807 3.440x3 348