應(yīng)用統(tǒng)計學復(fù)習資料

本資料來源第一頁，共十五頁。應(yīng)用統(tǒng)計學復(fù)習重點：軟件計算結(jié)果的分析方差分析、回歸分析聚類與判別主成分分析與因子分析對應(yīng)分析結(jié)構(gòu)方程模型

第二頁，共十五頁。一、多元線性回歸模型簡單相關(guān)系數(shù)與偏相關(guān)系數(shù)多元線性回歸模型及基本假設(shè)偏回歸系數(shù)的含義設(shè)定偏誤，遺漏重要變量時OLS估計量的性質(zhì)高斯-馬爾可夫定理線性性、無偏性、有效性O(shè)LS估計量方差的性質(zhì)第三頁，共十五頁。模型的檢驗經(jīng)典假設(shè)檢驗：異方差、序列相關(guān)、多重共線統(tǒng)計檢驗：方差分析、擬合優(yōu)度與方程的顯著性檢驗三種平方和，聯(lián)合零檢驗，F(xiàn)統(tǒng)計量單零檢驗，一般t檢驗：查表法、精確P值經(jīng)濟意義檢驗檢驗統(tǒng)計量服從自由度為n-k-1的t分布第四頁，共十五頁。多元線性回歸模型的擴展用各種常見數(shù)學變換（例如取對數(shù)、取倒數(shù)等），化非線性模型為線性模型對數(shù)線性模型、半對數(shù)模型，模型參數(shù)的經(jīng)濟解釋第五頁，共十五頁。SPSS線性回歸過程輸出表與殘差圖第六頁，共十五頁。多重共線性概念：什么是多重共線性完全多重共線、非完全多重共線多重共線的后果多重共線的識別存在多重共線時OLS的特征檢驗方法:方差膨脹倍數(shù)、病態(tài)指數(shù)、輔助回歸補救措施：差分，剔除變量，主成分分析第七頁，共十五頁。異方差性什么是異方差性，異方差性經(jīng)常出現(xiàn)在什么數(shù)據(jù)中異方差性的后果異方差性的識別非正式方法：殘差圖異方差性的修正加權(quán)最小二乘法第八頁，共十五頁。序列相關(guān)什么是序列相關(guān)，什么數(shù)據(jù)容易出現(xiàn)序列相關(guān)，一階自相關(guān)模式序列相關(guān)的后果序列相關(guān)性的檢驗DW檢驗序列相關(guān)的修正廣義差分模型的構(gòu)建第九頁，共十五頁。虛擬變量虛擬變量的概念含有虛擬變量的回歸虛擬變量如何設(shè)計級差截距系數(shù)的作用是什么、級差斜率系數(shù)的作用是什么如何檢驗虛擬變量的系數(shù)是否顯著第十頁，共十五頁。二、方差分析基本概念單因素方差分析計算多因素方差分析輸出表的解釋，假設(shè)檢驗F檢驗：F統(tǒng)計量的計算協(xié)方差分析的機理，輸出表解釋，假設(shè)檢驗多響應(yīng)變量方差分析均值多重比較第十一頁，共十五頁。三、聚類與判別距離的計算最長距離法、最短距離法、畫譜系圖、確定分類數(shù)兩類判別：馬氏等距離法、fisher法、貝葉斯法建立判別函數(shù)和判別規(guī)則，給新樣本會做判別多類判別：輸出表的解釋，寫出判別函數(shù)和判別規(guī)則，給新樣本會做判別第十二頁，共十五頁。四、主成分分析與因子分析化簡變量的方法基本概念：方差貢獻、變量共同度、載荷陣、因子旋轉(zhuǎn)、因子得分等等兩種方法的區(qū)別與聯(lián)系解釋模型的各種輸出表，會確定主成分（公因子）的個數(shù)，會寫出特征向量主成分回歸第十三頁，共十五頁。五、對應(yīng)分析列聯(lián)表分析與變量相關(guān)性檢驗頻數(shù)表、頻率表（行頻率彪、列頻率表、總頻率表）、SPSS輸出表解釋與分析對應(yīng)分析行截面、列截面主成分之關(guān)系SPSS輸出表解釋與分析第十四頁，共十五頁。內(nèi)容總結(jié)本資料來源。線性性、無偏性、有效性。經(jīng)典假設(shè)檢驗：異方差、序列相關(guān)、多重共線。三種平方和，聯(lián)合零檢驗，F(xiàn)統(tǒng)計量。單零檢驗，一般t檢驗：查表法、精確P值。服從自由度為n-k-1的t分布。用各種常見數(shù)學變換（例如取對數(shù)、取倒數(shù)等），化非線性模型為線性模型。對數(shù)線性模型、半對數(shù)模型，模型參數(shù)的經(jīng)濟解釋。完全多重共線、非完全多重共線。檢驗方法:方差膨脹倍數(shù)、病態(tài)指數(shù)、輔助回歸。補救措施：差分，剔除變量，主成分分析。什么是異方差性，異方差性經(jīng)常出現(xiàn)在什么數(shù)據(jù)中。級