計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課件

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)可見(jiàn)內(nèi)容

第一章

(1)經(jīng)濟(jì)模型

理論模型：凱恩斯的絕對(duì)收入理論

實(shí)證模型：回歸模型

建模方法

結(jié)構(gòu)方法：理論到模型，先驗(yàn)的

簡(jiǎn)化方法：數(shù)據(jù)到模型，依賴?yán)碚撋?/p>

大數(shù)據(jù)時(shí)代：簡(jiǎn)化方法將用的多

(2)變量類型p28

STATA中的變量可以劃分為三類：分別是數(shù)值型，字符型和1=1期型。變量類型可通過(guò)help

datatyp顯e示。

(-)數(shù)值型變量：數(shù)值型變量按其精度又可分為五種類型：byte,inIlong,floa、tdouble.

(二)字符串變量：字符變量通常是一些需要用文字描述的信息，如：姓名、住址等。

㈢)口期型變量：在STATA中，1960年1月1口被認(rèn)為是第0天,因此1959年12月

31日為第-1天

(3)顯示數(shù)據(jù)類型p30(指出哪個(gè)變量是什么類型)

.des

STAFA§1?3EA小?KA9§

obs:21198。Censu!!datafor讓andXC

varx:714Jun202208:48

size:1.050

storagedisplayvalue

variablenonetypefornathlwlvariablelabel

stateslrl3v,3sSlMlC

regionbyteV8.0gcinr<?gCensusregion

popdouble48.】f1980Population.*000

popurbdoubleQ8.If1980Urbanpopulation."(100

medaftefloatQ9.2fMedianage,years

marrdouble48.IfMarriages,*000

divrdouble48.ifDivorces.'000

Sortedby:

(4)指出指標(biāo)的含義p34

觀測(cè)值序號(hào)

生成新的數(shù)據(jù)(generate可簡(jiǎn)寫(xiě)成gen)

Clear

Setobs1000設(shè)置觀測(cè)值的組數(shù)

Genx=_n_n為觀察值得序號(hào)

Geny=x+100

gen產(chǎn)生新變量

replace改變現(xiàn)有變量

Generate創(chuàng)建一個(gè)新的變量。如：generatey=(yl+y2+y3+y4)/4

表示創(chuàng)建一個(gè)新的變量y是yl,y2.y3,y4的平均數(shù)。

又如：generatexl=Inx2)表示創(chuàng)建一個(gè)變量xl是x2的自然對(duì)數(shù)。

Replace替代一個(gè)現(xiàn)有變量。

如:replaceXl=Xl*100表示“將XI變量轉(zhuǎn)換為當(dāng)前數(shù)值的100倍”

又如：replacexl=0ifxl嗔幣“當(dāng)xl=y時(shí)，將其記為0”

注意：在STATA中“==”才是邏輯關(guān)系運(yùn)算符““=”則表示“讓左邊的值與右邊相等”

用于創(chuàng)建新變量。

*genurbanized=popurb/pop

.sumurbanized

Variable|ObsMeanStd.Dev.MinMax

+

urbanized|-------21.6667691.1500842.3377319.8903645

表示城市化率水平

replaceurbanized=100*urbanized

.sumurbanized

Variable|ObsMeanStd.Dev.MinMax

-------------+

urbanized|2166.6769115.0084333.7731989.03645

百分?jǐn)?shù)形式

sort（gsor命t）令樣本按照某個(gè)變量的取值排序。

如:sortxl"表不樣本按照xl做升序羅列“gsort-xl”表不樣本按照xl做降序羅列”

order命令該命令用于控制變量與變量之間的順序。

如：orderx3x2xl”表示將x3變量排在第一列，而xl變量則排在第三位”

（5）ifexpp37數(shù)學(xué)符號(hào)的表達(dá)式、ifexp的范圍

[ifex求]示命令只針對(duì)滿足exp（普通是一個(gè)邏輯表達(dá)式）的觀測(cè)；

[inrang/]示命令只針對(duì)處在range指定的范圍內(nèi)的觀測(cè)，如in5指執(zhí)行的范圍是第5個(gè)觀

測(cè)，in-5指執(zhí)行的范圍是倒數(shù)第5個(gè)觀測(cè)，in5/12指執(zhí)行的范圍是從第5到第12個(gè)觀測(cè)：

[inrang的][ifex怛]當(dāng)于從一個(gè)大樣本中挑出符合條件的小樣本，其用處體現(xiàn)在兩個(gè)方面。

首先是數(shù)據(jù)清理階段，找出那些有明顯的錯(cuò)誤或者有缺失的觀測(cè)。其次是在數(shù)據(jù)處理和分析

階段，找出有特殊興趣或者意義的觀測(cè)。

[ifex俵]示命令只針對(duì)滿足exp（普通是一個(gè)邏輯表達(dá)式）的觀測(cè)；

[ifex帔]大地體現(xiàn)了Stata的靈便性。邏輯表達(dá)式exp普通由以下成份構(gòu)成：

■變量名

■數(shù)字，字符，表示缺失值的

■關(guān)系運(yùn)算符：=（等于），！=,~=（不等于），〉（大于），＜（小于），＞=（大于或者

等于），＜=（小于或者等于）

■邏輯運(yùn)算符：&（與），1（或者），~（非）

以下是一些應(yīng)用的例子：

ifage>65&age<（即c大于65,小于85的觀測(cè)）

ifplace=="Canada"&pop~=.（place為“Canada”并且pop不缺失的觀測(cè)）

ifyear=1994|year=lS9（7ycar為1994或者1997的觀測(cè)）

if"（DOD二二.&year二二.（）排除DOD和year都缺失的觀測(cè)1

（6）byvarlistp40命令、結(jié)果、含義

by是不少命令的前綴。[byvarlist表:]示對(duì)varlis（t分類變量）中的每一類分別執(zhí)行命令。

事實(shí)上，Stata的不少命令帶有不同的前綴。

例子：分區(qū)域?qū)ζ渌兞窟M(jìn)行統(tǒng)計(jì)byregion,sort:sumedagemarrdivr

基本格式：[byvarlist:]command[varlist][=exp][ifexp][inrange][weight][usingfilename]

options]

其中，符號(hào)[表]示可選項(xiàng)。comnand為Stata的命令函數(shù)，varlis為t變量，[ifexp、][inrange]

用于設(shè)定變量或者觀測(cè)值，[weight用]于設(shè)定觀測(cè)值的權(quán)重，[usingfilename表]示使用的數(shù)據(jù)

文件，options表示命令的選項(xiàng)，不同命令的選項(xiàng)也不同。

[byvarlist表:]示對(duì)varlis（t分類變量）中的每一類分別執(zhí)行命令（command）。

比如，線性回歸模型的命令regress的格式為：.regressdepvar[indepvars][if][in][weight]

[,options]用戶可以輸入如下命令：.regressdeprdcpidrgdpifdepr<20

->region=NE

VariableOBNMennSid.Dev.MinMnx

medage931233331.02347429.432.2

marr9?14.4792247.567175.226144.518

divr9193043319.577212.62361.972

->region=NCntrl

VariableObsMeanStd.Dev.MinMax

mrdagc1229.525.700811328.330.9

inarr12?17.4364235.295586.09t109.823

divr1224,3358319.6842.14258,809

（7）數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換p47地區(qū)分類（怎么分類、描述）

2.24數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換?tabulateregion

?尤其是外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入

?轉(zhuǎn)換方法：

-real。:將不能轉(zhuǎn)換的數(shù)值設(shè)為虢失值

-destnnQ：轉(zhuǎn)帙,可津新變顯

?ncoderegion4)*n*rat?<c?nr?g)

-encode：字符可“換為萼伏數(shù)值形式?ntteta.g?n(8CB)

UMhttp/Awww.slat*-pres*?Mrtew

describeregion

verieBUrwcmEMW,Mel

第三章經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的組織和整理

(1)四種類型數(shù)據(jù)P2

橫截面：給定時(shí)期，不同個(gè)體

時(shí)間序列：給定個(gè)體，不同時(shí)期，ttse設(shè)1置日期變量

混合橫截面時(shí)間序列：

面板數(shù)據(jù)

橫截面數(shù)據(jù)與標(biāo)識(shí)符變量

在同一時(shí)間，不同統(tǒng)計(jì)單位相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)列.

次序任意

標(biāo)識(shí)符變量：各自獨(dú)立的ID

例如，為了研究某一行業(yè)各個(gè)企業(yè)的產(chǎn)出與投入的關(guān)系，我們需要關(guān)于同一時(shí)間截面上各個(gè)

企業(yè)的產(chǎn)出Q和勞動(dòng)L、資本投入K的橫截面數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)對(duì)象顯然是不同的，

因?yàn)槭遣煌髽I(yè)的數(shù)據(jù)。但是關(guān)于產(chǎn)出Q和投入L、K的解釋、統(tǒng)計(jì)口徑和計(jì)算方法仍然

要求相同，即本企業(yè)的Q、L、K在統(tǒng)計(jì)上要求可比。

在分析橫截面數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)主要注意兩個(gè)問(wèn)題：

一是異方差問(wèn)題，由于數(shù)據(jù)是在某一時(shí)期對(duì)個(gè)體或名地域的樣本的采集，不同個(gè)體或者地域

本身就存在差異；

二是數(shù)據(jù)的一致性，主要包括變量的樣本容量是否一致、樣本的取樣時(shí)期是否一致、數(shù)據(jù)的

統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)是否一致。

時(shí)間序列數(shù)據(jù)

在不同時(shí)間點(diǎn)上采集到的數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)反映了某一事物、現(xiàn)象等隨時(shí)間的變化狀態(tài)或者程度。

如我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值從1949到2022的變化就是時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

時(shí)間序列數(shù)據(jù)是同一對(duì)象跨時(shí)間的觀察值的向量所以必須按照一定順序(XI,X2,Xt)

橫截面數(shù)據(jù)普通是同一時(shí)點(diǎn)對(duì)不同對(duì)象的觀察值的集合順序的改變應(yīng)該不影響計(jì)量的結(jié)果

{XI,X2,Xn}

時(shí)間序列算符

聲明時(shí)間序列：tsset命令

usestata-press/data/rl1/wpi1,clear

tssett

listin1/20

genLwpi=L.wpi/*一階滯后*/

genL2wpi=L2.wpi

genFwpi=F.wpi/*一階超前*/

genFwpi=F2.wpi

genDwpi=D.wpi/*一階差分*/

genD2wpi=D2.wpi

listin1/10

listin-10/-1

混合橫截面時(shí)間序列數(shù)據(jù)PoolData

每一個(gè)變量都有個(gè)體和時(shí)間下標(biāo)

有些數(shù)據(jù)既有橫截面數(shù)據(jù)的特點(diǎn)又有時(shí)間序列的特點(diǎn)，但每一時(shí)點(diǎn)的樣本不同。例如中國(guó)人

民銀行自1995年起，每季度在全國(guó)各地儲(chǔ)蓄所調(diào)查儲(chǔ)戶的一些看法，不同的季度構(gòu)成時(shí)間

序列，而每一個(gè)季度調(diào)查的樣本構(gòu)成橫截面，又因?yàn)閮?chǔ)戶人群都是流動(dòng)的，所以各個(gè)季度調(diào)

查的樣本是不同的，這樣獲得的數(shù)據(jù)就是混合橫截面數(shù)據(jù)集

collapse的用處是計(jì)算某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的一些統(tǒng)計(jì)量，再把它存為只含有這些統(tǒng)計(jì)量的數(shù)據(jù)庫(kù)。

用到這個(gè)命令的機(jī)會(huì)不多，我使用它是因?yàn)樗梢杂?jì)算中位數(shù)和從1到99的百分位數(shù)，這

些統(tǒng)計(jì)量在常規(guī)的數(shù)據(jù)描述命令中沒(méi)有。如果要計(jì)算中位數(shù)，其命令的語(yǔ)法如下collapse

(median)((變量名)),by((變量名))

面板數(shù)據(jù)(Panel)不同個(gè)體在不同時(shí)間的表現(xiàn)數(shù)據(jù)

平衡面板：每一個(gè)個(gè)體在每一個(gè)時(shí)間都可觀測(cè)

非平衡面板

定義面板數(shù)據(jù)變量sortpaneIvartimevatssetpaneIvartimevar(encode)

iispaneIvartistimevar

(2)總體組間、組內(nèi)P15(只考有結(jié)果的)

列示出樣本中主要變量的基本統(tǒng)計(jì)量，命令為：xtsuminvestnivaluekstock

(3)非平衡數(shù)據(jù)p20(看那里不平衡)

采用STATA自帶的范例數(shù)據(jù)，文件名為grunfeld.dota里面包含了六個(gè)變量，其中company

和year分別表示樣本公司的代碼和觀察的年份，相當(dāng)于我們前面提到的截面變量和時(shí)間變

量；invest表示公司的投資額；mvalue表示公司的市場(chǎng)價(jià)值；kstock表示公司的資本存量。

?webusegrunfeld考總體組間、組內(nèi)

?tssetcompanyyear

panelvtruo.coftpany(tfronghrMmud)

(MA

?xtdes

1*?…M??

WWIIMI,IHI..???ItMt?99

MltaryMfi?1

?畬10*公G(n*lO>.?山△*百20*的JIMT?20.1936-

―■一上帔R，,四句F卜口6山：-3為20

?preserve

?collapse(mean)mvalue(sum)

totmvYreinvest(mean)kstock.by(year)

?生■了一個(gè)備的效■宰，It時(shí)卸序,—??a?

?110C“1/S

非平衡數(shù)據(jù)(看哪里不平衡)

生成時(shí)間序列變

Vtsmktim檢驗(yàn)非平衡面板數(shù)據(jù)

?webusegrunleld.clear

?sscinstalltsmktim??tde?

ccmpony1.1.10n?10

11S518sl954T?20

?setobs20DBftMrMf)=1)FW

Spantrcen>X)pefcxto

?genx=runifornX)(covpmin*Aroechctnefwton)

Da?txjftonofT.ieMb25%$0%Wb

max

?tsmktimmtime,start(2007q1)20202020202020

wiabi*-2007qito2011Q4FmqPwcMIQjn|Mem

1―67ST記訴而FTMTMTiTi"1111”11

?tsmktimmtimel,start(29dec2013)1010000|XXXXXXXXXKXXXXXXXXXX

luvel

bycompany:gtnobts.N

dropifota<maxotn*

非平衡數(shù)據(jù)

保留間隔，但刪除時(shí)期小于5年的公司

ttcraMiBtpciHtwri

iMgnrMgosMdw

HtnKunnnumdear

?au>；u>iuiiu>is

Ktuiiu.ini.uiia中”，小第洋EM熨1.方便6JMt!!

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(補(bǔ)充)

(1)什么是假設(shè)檢驗(yàn)p2

假設(shè)檢驗(yàn)也叫顯著性檢驗(yàn)，是統(tǒng)計(jì)判斷的基本內(nèi)容之一。在實(shí)踐中，我們往往會(huì)遇到這樣的

問(wèn)題：我們根據(jù)樣本觀測(cè)得到的一些結(jié)論、根據(jù)經(jīng)驗(yàn)積累得到的一些認(rèn)識(shí)，以及由此得到的

一些判斷是否成立？

例如，居民的收入水平是否提高農(nóng)作物的產(chǎn)量是否增加產(chǎn)品的質(zhì)量是否上升經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地

區(qū)差別是否存在現(xiàn)象之間的數(shù)量關(guān)系是否成立事物的發(fā)展是否具有某種規(guī)律等

(2)三種形式

定量資料的統(tǒng)計(jì)分析

一、單樣本資料的t檢驗(yàn)

?樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的:妣

?配對(duì)設(shè)計(jì)/檢臉

目的:根據(jù)樣本均衰工'推斷其急體均效M是否，

?或坦設(shè)計(jì)t檢險(xiǎn)差齊性檢驗(yàn)

已知的體均數(shù)限E

只看與本■.W?,

應(yīng)用條件:也立杵

正態(tài)性

w統(tǒng)計(jì)雖與參數(shù)不同的兩種可能

樣本：某醫(yī)生隨機(jī)抽在10名某希出者的血紅

境白，如下:?其一，抽樣誤差

MRi(偶然的、隨機(jī)的、較小的)

ftnxn11.n.ik11ILM.ILit11IL

(1.?/?)：1????????>

?其二：本質(zhì)上的荽別

問(wèn)堪i該病田者的平均Hb含量是否與正常人

(必然的、大于隨機(jī)誤差)

的平均Kb含量相同(正常人的平均Hb

含錄為14.02(g/dl))

樣本：某醫(yī)生隨機(jī)抽直10名某扁令者的血紅量白.正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果

求將其均數(shù)為12.59(g/dD,標(biāo)今差為

1.632619(g/dl).正態(tài)性檢驗(yàn)

?Ma

VMUBUI€??一??Dev.ama?swilkx

Shapinr-Vilk<testfornoranldata

問(wèn)It讀廉號(hào)青的平均Hb含金是否與正常人的平均Variable|Obs*VxProb>x

Hb比■相同(正常人的平均Hb含■為14.02

xI10a97568a375-1.5380.93794

(c/dl)).

結(jié)論：P=093794>0.05,不拒絕HO,差別無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可

認(rèn)為資料服從正態(tài)分布.

ttestx=14.02

樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的t檢驗(yàn)

?ttest變量名M#val

nestX=1402

,ttesti#obs#mean#sd#val

ttest1012.591.6326191402

ttesti1012.591.63261914.02T檢驗(yàn)結(jié)果反映了什么？

t檢驗(yàn)

?結(jié)論：1-27698,雙例P0.0218<0.05,拒絕兒,

差別有垓計(jì)學(xué)意義，可認(rèn)為該精感者的平均只1)含

量與正常人的平均Hb含量不同,正常人Hb含量

高.

⑷是否接受原假設(shè)P16

?例：我們利用stata里面的自帶的sp500制ft????????Lie

**.現(xiàn)取sp500跖數(shù)」支化量的防級(jí)交?????1?tcm

易日的數(shù)據(jù).已知其日變化量的正常值為?3??M??*M.?■?IM.11?T1-八

05473282J圣未知.現(xiàn)考察最近達(dá)201、it?.HimU.tHMM.Mit&I.MM

??■?aBMieSMtei??BJIM

交易日的日變化量是否偏離正常水平.HMS?-.Wtut9t?II

?t檢驗(yàn)如下：?MM<o?M，I”BiMM?-..HTtMtil?-.irm

?*(T<3???，“WllTl>l?f????，?499^t?M??aJM

sysusesp500.clear

ttestchange=?.5473282in1/20愉入結(jié)果紿出了變■的均值.風(fēng)準(zhǔn)當(dāng)(StdDe)、均

值的標(biāo)澹理(StlErrJ以及均值的修信區(qū)闞?

還給出了不同3擇假設(shè)情況下的概率值.在玄例中.

逋是松詡恰險(xiǎn).糙率值為02413口受HI?設(shè).ift

明?近，近20乂4500指數(shù)的日文3t發(fā)有偏聲王

常值?

(5)檢驗(yàn)工資水平(結(jié)果是？)

工資水平

擁：我ffl利用qata中面的自帶的枝會(huì)調(diào)行數(shù)據(jù).

現(xiàn)在我們要千虔在調(diào)查人肝工面.百人的工資水

平是否與總而調(diào)查人群有顯者的區(qū)別.

sysusenlsw88dta.dear

,sumwage

VarMMlOMMMCSU0?v4Maa

—T..............

?^?12247J-S794&231004ts24074M9

?ttestwage=7766949ifrace=1

(6)第一步：正態(tài)性檢驗(yàn)p25

正態(tài)性檢驗(yàn)

?gend?x2-x1

?swilkd

aweir*VlU?totr3amU4?la

I<M?fIa2H

MLIM?2??

結(jié)論；P-040189>0.05.????0,差別無(wú)線計(jì)學(xué)

盒義，可認(rèn)為費(fèi)料?從正叁分布.

I檢臉

?ttest變量1=變量2

?ttestx1=x2

結(jié)論，edJOM,a*|E2237”g不如第H0,

計(jì)學(xué)意義，還不險(xiǎn)5為眇》?青登槊狗布療?后?紅?白不同.

(7)P值檢驗(yàn)p27

第二步：兩組資料間的方差齊性檢驗(yàn)sdtestx,by(g)

—Z??<.tM.IM-Bvr.CBM.

?sdtest變量名.by（分組變量名）*14??????*a?tM

11?MBtM”331F31?MIM4??*?N

tt?mjtr?tweet?Mean

——?e!?/teiv9?■

?sdtesti#obs1#mean1#sd1#obs2atffweem?tA,M

#mean2#sd2-?i-：*?td>ft

?結(jié)論：P=0.5439>0.10.不拒絕l“，差

別無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可認(rèn)為兩總體方*相等.

第三步：兩獨(dú)立樣本t檢臉

ttest變量名，by（分組變量名）[unequal]

ttestiftobslttmean1#sdl#obs2#mean2#sd2[,unequal]

unequal表示假設(shè)兩組方差不齊，如不選表示假設(shè)兩組方差達(dá)到齊性

ttestx,by（g）

ttestx,by（g）

ttest變量名，by（分組變量名）[unequal]

ttestittobsl#meanl#sdl#obs2#mean2#sd2[,unequal]

unequal表示假設(shè)兩組方差不齊，如不選表示假設(shè)兩組方差達(dá)到齊性

結(jié)論：t=-1.8066,雙側(cè)P=0.0839X）.05,不拒絕H0,差別沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,還不能認(rèn)為病

人于正常人的尿中17酮類固醇排出量不同。

（8）什么是方差分析？P41

1、方差分析的基本原理是在20世紀(jì)20年代由英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家RonaldA.Fishe在r進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)

計(jì)時(shí)為解釋實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)而首先引入的

2、檢驗(yàn)多個(gè)總體均值是否相等（通過(guò)分析數(shù)據(jù)的誤差，判斷各總體均值是否相等）

3、研究分類型自變量對(duì)數(shù)值型因變量的影響（一個(gè)或者多個(gè)分類型自變量、兩個(gè)或者多個(gè)（k

個(gè)）處理水平或者分類、一個(gè)數(shù)值型因變量）

方差分析的基本原理

1.數(shù)據(jù)的誤差用平方和(sumofsquares)表示.記為SS

2.胞平方和(sumofsquaresfortotal)記為SST

反映全m敷He諼?大小的軍方也

?雉取的全羽36惠超市浦售H之畫(huà)的設(shè)釬方卻

3.蛆內(nèi)平方和(withirvgroupsumofsquares)記為SS^

?反映?內(nèi)展差大小的中方和

比如.■個(gè)位置超市解售目的諜軒方加

?只包含

4.HI間平方和(between-groupsumofsquares)記為S.s)

?反唳墨?展餐大小的中方知

比如.不酉位I超而鞫魚(yú)a之閶的京圣軍方知

?晟包括,，3也包括

什么是方差分析？

(例題分析)

(例］確定超市的位置和競(jìng)爭(zhēng)者的數(shù)量對(duì)銷售額是否有

顯著影響，獲得的年銷售額數(shù)據(jù)(單位：萬(wàn)元)如下表

F

2個(gè)3個(gè)以上

380

310

390

290

350

300

220

就售磷否有隘超響,實(shí)際上也就是要判斷不同位置超市

樣本數(shù)據(jù)

若它們的均值相同，意味著“超市位置”對(duì)銷售額沒(méi)有顯著影響：若均值不全相同，則

意味著“超市位置”對(duì)銷售額有顯著影響

“超市位置”就是分類自變量，“銷售額”則是數(shù)值因變量?！俺形恢谩笔且獧z驗(yàn)的對(duì)

象，稱為因子(factor,)商業(yè)區(qū)、居民小區(qū)、寫(xiě)字樓是因子的3個(gè)取值，稱為水平(level或者)

處理(trealmen。I)每一個(gè)因子水平下得到的銷售額為樣本觀測(cè)值

2、方差分析要解決的問(wèn)題就是判斷超市的位置對(duì)銷售額是否有顯著影響。設(shè)商業(yè)區(qū)、居民

小區(qū)和寫(xiě)字樓3個(gè)位置超市的銷售額均值是否相同

誤差的大小用均方(meansquare來(lái))表示，也稱為方差(variance)

平方和除以相應(yīng)的自由度

總平方和(SST)的自由度為nT；組內(nèi)平方和(SS組內(nèi))的自由度為n-k；組間平方和(SS組間)

的自由度為k-1

組內(nèi)平方和除以相應(yīng)的自由度結(jié)果稱為組內(nèi)方差(within-groupvarian；cc)

誤差的大小用均方(meansquare來(lái))表示，也稱為方差(variance)

平方和除以相應(yīng)的自由度

總平方和(SST)的自由度為n-l：組內(nèi)平方和(SS組內(nèi))的自由度為n-k：組間平方和(SS組間)

的自由度為k-1

組內(nèi)平方和除以相應(yīng)的自由度結(jié)果稱為組內(nèi)方差(within-groupvarian；ce)

組間平方和除以相應(yīng)的自由度結(jié)果稱為組間方差(betwean-groupvariance)

P41方差分析的概念(空間、組內(nèi)、總體)方差分析的基本原理

方差分析的基本原理

L般18的或猊闞平方利小<?0,4<13?4)表示?記力SS

1.4課短(totalerror)

2.2平萬(wàn)和(MJEofsquaresfor必刈記為SSI

"反我全，?洌數(shù)據(jù)豹諜差球

?M拾取的全—物電的糖修段之間笑黑--

-”取匕金mMWrSH南之司的?谷.方w

2.?*l9URr?ndom?rror)一里內(nèi)堤愛(ài)(wHhirrroup.rror)

1.組內(nèi)▼方W(wktUn-?roupwmofsqu“e$)記為SS^

,由于“■機(jī)性拉

???BLRJflK錄妥大小的軍方8

?三?仲木-m之■■■機(jī)sttLK.4,位邕型一依,011房全平f*J

3.ItWiit.^(treatmenterror)—iflfi(betweengrouperror)?畬

?不冏的處理'二「4.MMTfiHl(betweengroupwmoftq<Mre5H2鄧、q

?反唳二:一：救德的望舞??

比帕.不二(*，言1173偶司2聞6二?摹育《1

?.e&n

方差分析的基本原理

(誤差分解)

方差分析的基本原理P45

(誤差分析)

判斷原假設(shè)是否成立，就是判斷組間方差與組內(nèi)方差是否有顯著差異

若原假設(shè)成立，組間均方與組內(nèi)均方的數(shù)值就應(yīng)該很接近，它們的比值就會(huì)接近1

若原假設(shè)不成立，組間均方會(huì)大于組內(nèi)均方，它們之間的比值就會(huì)大于1

當(dāng)這個(gè)比值大到某種程度時(shí)，就可以說(shuō)不同水平之間存在著顯著差異，即日變量對(duì)因變量有

影響

方差

方差分析的基本假定

基本

1.正看懵(norm?lltv)?同個(gè)總體加應(yīng)HR從正態(tài)分布.即對(duì)于

因子的同一個(gè)水平.其期測(cè)值是來(lái)自正玄分布總惇的商0假設(shè)