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第九章
相關(guān)與回歸分析相關(guān)分析與回歸分析是現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)中非常重要的內(nèi)容,在自然、管理科學(xué)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域有著十分廣泛的應(yīng)用。在分析變量之間關(guān)系的時(shí),常用的基本模型:(1)相關(guān)模型;(2)回歸模型實(shí)踐中到底使用哪種模型取決于研究者的研究目的和數(shù)據(jù)的收集方式和條件。相關(guān)分析:
變量X和Y都被視為隨機(jī)變量,服從二元分布;經(jīng)典的回歸分析:
通常變量x不是隨機(jī)變量,在事先選好的值中取值,變量Y是隨機(jī)變量,在變量x
的給定值處有相應(yīng)的觀測(cè)值。例1:太陽(yáng)鏡的日銷售數(shù)量Y與日最高氣溫X
之間的關(guān)系例2:人均消費(fèi)與人均GDP的關(guān)系相關(guān)分析與回歸分析相關(guān)分析
用一個(gè)指標(biāo)來(lái)表明現(xiàn)象間相互依存關(guān)系的密切程度?;貧w分析
根據(jù)相關(guān)關(guān)系的具體形態(tài),選擇一個(gè)合適的數(shù)學(xué)模型,來(lái)近似地表達(dá)變量間關(guān)系。相關(guān)分析所研究的變量是對(duì)等關(guān)系;回歸分析所研究的兩個(gè)變量不是對(duì)等關(guān)系。因果本章內(nèi)容一、相關(guān)關(guān)系的概念和分類二、線性相關(guān)關(guān)系的識(shí)別三、一元線性回歸分析四、多元線性回歸分析五、非線性回歸分析相關(guān)分析NewNew一、相關(guān)關(guān)系的概念和分類一、函數(shù)關(guān)系和相關(guān)關(guān)系二、相關(guān)關(guān)系的分類
相關(guān)程度、相關(guān)方向、相關(guān)形式、
變量多少、相關(guān)性質(zhì)二、線性相關(guān)關(guān)系的識(shí)別(一)散點(diǎn)圖
(例子)
最簡(jiǎn)單、最直觀的識(shí)別方法,但難以給出相關(guān)的程度.(二)直線相關(guān)系數(shù)
直線相關(guān)系數(shù)的設(shè)計(jì)思想
總體相關(guān)系數(shù)與Pearson相關(guān)系數(shù)
相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)
四、多元線性回歸分析基本概念:回歸系數(shù)、被解釋變量(因變量)、解釋變量(自變量)、多元回歸、隨機(jī)誤差項(xiàng)?;炯僭O(shè)解釋變量是確定性變量,不是隨機(jī)變量,且要求矩陣X中的自變量列之間不相關(guān),樣本容量的個(gè)數(shù)應(yīng)大于解釋變量的個(gè)數(shù)。獨(dú)立、同分布、零均值正態(tài)分布的假定條件:
模型評(píng)價(jià)-擬合優(yōu)度一般不再用可決系數(shù)而是用修正的可決系數(shù)模型評(píng)價(jià)-顯著性檢驗(yàn)1整個(gè)回歸方程的檢驗(yàn)?zāi)P驮u(píng)價(jià)-顯著性檢驗(yàn)2單個(gè)回歸系數(shù)的檢驗(yàn)五、非線性回歸分析線性回歸模型的結(jié)構(gòu)特點(diǎn):(1)被解釋變量是解釋變量的線性函數(shù)—變量線性(2)被解釋變量也是參數(shù)的線性函數(shù)—參數(shù)線性根據(jù)實(shí)際分析建立的模型往往不符合上述線性特點(diǎn),稱為非線性模型。如:柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)處理非線性回歸模型的方法有兩種:(1)把非線性關(guān)系轉(zhuǎn)化為線性關(guān)系,然后再運(yùn)用線性回歸的分析方法進(jìn)行估計(jì)。(2)利用非線性最小二乘法直接估計(jì)非線性模型轉(zhuǎn)換成線性模型的常用方法:直接和間接代換法
相關(guān)關(guān)系:當(dāng)一個(gè)或幾個(gè)相互聯(lián)系的變量取一定數(shù)值時(shí),與之相對(duì)應(yīng)的另一變量的值雖然不確定,但它仍按某種規(guī)律在一定的范圍內(nèi)變化,這種不確定的相互關(guān)系,稱為相關(guān)關(guān)系如:勞動(dòng)生產(chǎn)率與工資水平的關(guān)系,家庭支出和收入的關(guān)系,人的體重和身高的關(guān)系。相關(guān)關(guān)系不能用函數(shù)精確表達(dá),但經(jīng)常用一定的函數(shù)形式去近似地描述。相關(guān)關(guān)系按相關(guān)程度劃分
完全相關(guān):當(dāng)一種現(xiàn)象的數(shù)量變化完全由另一個(gè)現(xiàn)象的數(shù)量變化所確定時(shí),這兩種現(xiàn)象間的關(guān)系為完全相關(guān)。即函數(shù)關(guān)系。
不相關(guān):當(dāng)兩個(gè)現(xiàn)象彼此互不影響,其數(shù)量變化各自獨(dú)立時(shí),稱為不相關(guān)。
不完全相關(guān):兩個(gè)現(xiàn)象之間的關(guān)系介于完全相關(guān)和不相關(guān)之間,稱為不完全相關(guān)。(主要表現(xiàn)形式,主要研究對(duì)象,常簡(jiǎn)稱為相關(guān),即狹義的相關(guān))
正相關(guān):當(dāng)一個(gè)現(xiàn)象的數(shù)量由小變大,另一個(gè)現(xiàn)象的數(shù)量也相應(yīng)由小變大,這種相關(guān)稱為正相關(guān)。如家庭支出隨家庭收入的提高而增加。
負(fù)相關(guān):當(dāng)一個(gè)現(xiàn)象的數(shù)量由小變大,而另一個(gè)現(xiàn)象的數(shù)量相反地由大變小,這種相關(guān)稱為負(fù)相關(guān)。如商品流轉(zhuǎn)的規(guī)模越大,流通費(fèi)用水平則越低。按相關(guān)方向劃分單相關(guān):一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量的相關(guān)關(guān)系,稱為單相關(guān)。復(fù)相關(guān):當(dāng)所研究的是一個(gè)變量對(duì)兩個(gè)或兩個(gè)以上其他變量的相關(guān)關(guān)系時(shí),稱為復(fù)相關(guān)。如某種商品的需求與其價(jià)格水平及人們收入水平之間的相關(guān)關(guān)系就是一種復(fù)相關(guān)。偏相關(guān):在某一變量與多種變量相關(guān)的場(chǎng)合,當(dāng)假定其他變量不變時(shí),其中兩個(gè)變量的相關(guān)關(guān)系稱為偏相關(guān)。按變量多少劃分真實(shí)相關(guān):當(dāng)兩種現(xiàn)象之間的相關(guān)確實(shí)具有內(nèi)在的聯(lián)系時(shí),稱之為“真實(shí)相關(guān)”。虛假相關(guān):當(dāng)兩種現(xiàn)象之間的相關(guān)只是表面存在,實(shí)質(zhì)上并沒有內(nèi)在的聯(lián)系時(shí),稱之為“虛假相關(guān)”。按相關(guān)性質(zhì)劃分?jǐn)?shù)據(jù)散點(diǎn)圖散點(diǎn)圖設(shè)計(jì)思想總體相關(guān)系數(shù)二維隨機(jī)變量總體(X,Y),隨機(jī)變量X和Y的總體相關(guān)系數(shù):
(數(shù))性質(zhì):(1)(2)的充分必要條件是存在常數(shù)和使得以概率1成立。
協(xié)方差(隨機(jī)變量)(數(shù))樣本相關(guān)系數(shù)例9.2Pearson相關(guān)系數(shù),樣本相關(guān)系數(shù)例子EXCEL:
pearson()correl()圖9.5從二元總體中抽取的一個(gè)隨機(jī)樣本為什么要檢驗(yàn)?相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)1.要檢驗(yàn)的假設(shè):或2.檢驗(yàn)方法一—t檢驗(yàn)
檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量(原假設(shè)成立時(shí))例9.33.檢驗(yàn)方法二——直接利用R的分布總體相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)更簡(jiǎn)單的方法:直接查R分布的臨界值表,即相關(guān)系數(shù)臨界值表(附表九).例9.3例9.3法一:t統(tǒng)計(jì)量顯著性水平0.05,查表得到臨界值:由于,所以否定原假設(shè),接受備擇假設(shè),表明總體相關(guān)系數(shù)顯著不為零,即人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與人均銷售金額之間確實(shí)存在著線性相關(guān)關(guān)系。方法二:普通最小二乘估計(jì)正規(guī)方程組:
求解正規(guī)方程組得:例子例子回歸方程:Excel:
Slope();intercept();steyx()可決系數(shù)估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差例子例子newExcel函數(shù):Steyx()Excel函數(shù):RSQ()顯著性檢驗(yàn)1例子顯著性檢驗(yàn)2例子相關(guān)分析
函數(shù)關(guān)系與相關(guān)關(guān)系相關(guān)關(guān)系的分類
完全、不完全、不相關(guān);正相關(guān)、負(fù)相關(guān);
線性相關(guān)、非線性相關(guān);單相關(guān)、復(fù)相關(guān)、偏相關(guān)線性相關(guān)的識(shí)別
散點(diǎn)圖(如何用EXCEL畫?)
相關(guān)系數(shù)及其檢驗(yàn)
總體相關(guān)系數(shù)(數(shù))
樣本相關(guān)系數(shù)(Pearson)相關(guān)分析(續(xù))(隨機(jī)變量)(數(shù))或者直接查R
的分布的臨界值表,即相關(guān)系數(shù)臨界值表(附表九).總體模型樣本模型模型的兩部分;自變量(解釋變量),因變量(被解釋變量)
回歸系數(shù);回歸系數(shù)的意義假設(shè)條件:
獨(dú)立同分布,均值為0,方差為
一元線性回歸方程(直線)
一元線性經(jīng)驗(yàn)回歸方程幾何解釋:截距和斜率一元線性回歸分析—概念
普通最小二乘估計(jì)(OLS)
實(shí)際值與相應(yīng)點(diǎn)的估計(jì)值(擬合值)
殘差;殘差平方和的無(wú)偏估計(jì)斜率和Pearson相關(guān)系數(shù)的關(guān)系一元線性回歸—估計(jì)方法OLS
無(wú)偏估計(jì)例子一元線性回歸模型評(píng)價(jià)
一元線性回歸模型的擬合優(yōu)度
可絕系數(shù)(判定)
正確認(rèn)識(shí)其作用;
擬合程度,解釋力度
與Pearson相關(guān)系數(shù)的關(guān)系一元線性回歸模型回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)(正確認(rèn)識(shí))
假設(shè)獨(dú)立同分布整個(gè)回歸方程的檢驗(yàn)
—方差分析(F檢驗(yàn))
回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)—t檢驗(yàn)注意:當(dāng)常數(shù)項(xiàng)時(shí),上述估計(jì)和檢驗(yàn)不再成立!例子例9.5綜合最常用指標(biāo)一元線性回歸模型預(yù)測(cè)
點(diǎn)預(yù)測(cè)Excel:
trend(),forecast()
區(qū)間預(yù)測(cè)
Y的均值的區(qū)間估計(jì)
Y的個(gè)別值的區(qū)間估計(jì)(預(yù)測(cè)區(qū)間)注:條件是獨(dú)立同正態(tài)分布,P230-231三點(diǎn)結(jié)論.多元線性回歸分析
總體模型樣本模型(獨(dú)立同分布,均值為0)
普通最小二乘估計(jì)(OLS)
的無(wú)偏估計(jì):無(wú)偏估計(jì)方差為多元線性回歸模型評(píng)價(jià)
多元線性回歸模型的擬合優(yōu)度
可絕系數(shù)(判定)
正確認(rèn)識(shí)其作用多元線性回歸模型回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)(正確認(rèn)識(shí))
假設(shè)獨(dú)立同分布整個(gè)回歸方程的檢驗(yàn)
—方差分析(F檢驗(yàn))
回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)—t檢驗(yàn)注意:當(dāng)常數(shù)項(xiàng)時(shí),上述估計(jì)和檢驗(yàn)不再成立!例9.7例9.8非線性回歸模型
參數(shù)線性和變量線性非線性回歸模型
柯布—
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