雙變量模型：假設(shè)檢驗(yàn).ppt

1、第3章2變量模型：相對于假設(shè)檢驗(yàn)、樣本回歸函數(shù)，3.1古典線性回歸模型的基本假設(shè)、假設(shè)3.1回歸模型為殘奧儀表線性，但不一定是變量線性。 假定3.2解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)。 但是，若x是非隨機(jī)的，則自動地滿足該假設(shè)。 條件回歸分析繼而假定x的可取值被固定于重復(fù)采樣中。 這個(gè)假設(shè)的目的是什么？ 斜率系數(shù)的意思是說明在其他因素不變的情況下變量x的變動對y的變動的影響。 當(dāng)解釋變量x與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)聯(lián)時(shí)，不能區(qū)分各個(gè)對應(yīng)變量y的影響。 3.3隨機(jī)誤差項(xiàng)的預(yù)期值是0、的這是因?yàn)椋?、各自的分散相等，其分散的程度相同?相反，如果存在不同的方差，并且整個(gè)不同子代的方差不同，則從整個(gè)方差大的子代中提取的

2、y值通常是.方差、y、x、X1、X2、X3、假設(shè)3.5無自相關(guān)假設(shè)、被稱為殘差平方和、被稱為自由度、對回歸基準(zhǔn)錯(cuò)誤、n-2、殘差平方和自由度的理解，在修正殘差平方和之前需要先進(jìn)行修正，在修正之前需要先進(jìn)行修正的修正算法由以下兩個(gè)方程組得到的殘差平方和的自由度只有n-2，3.3 ols估計(jì)量的統(tǒng)一性質(zhì)，如果滿足高斯馬爾可夫定理：古典線性回歸模型的基本假設(shè)，則ols估計(jì)量是最佳線性無偏估計(jì)量。 什么是最佳線性無偏估計(jì)量？ 線性是隨機(jī)變量y的線性函數(shù)。 在、無偏性：最小方差性、所有線性無偏估計(jì)量中，方差最小、其他線性無偏估計(jì)量、OLS估計(jì)量、3.4 OLS估計(jì)量，為什么要進(jìn)行這樣的假設(shè)，目的是什么？

3、 應(yīng)變量y也遵循正態(tài)分布，正態(tài)分布隨機(jī)變量的線性函數(shù)也遵循正態(tài)分布，OLS估計(jì)量是線性估計(jì)量，應(yīng)變量y的線性函數(shù)，正態(tài)分布隨機(jī)變量的線性函數(shù)也遵循正態(tài)分布，OLS估計(jì)量也遵循正態(tài)分布，遵循中心極限，3.5假設(shè)檢驗(yàn)，經(jīng)濟(jì)意義主要由經(jīng)濟(jì)理論確定，主要是關(guān)殘奧如果不一致，必須確定原因并采取必要的修正措施。 如果不匹配，則認(rèn)為殘奧儀表估計(jì)值不可靠。 (1)經(jīng)濟(jì)意義上的檢驗(yàn)、統(tǒng)一檢驗(yàn)由統(tǒng)一修正理論決定，旨在評價(jià)模型殘奧儀表推定值的可信性。 應(yīng)該指出，統(tǒng)一檢查標(biāo)準(zhǔn)相對于經(jīng)濟(jì)意義標(biāo)準(zhǔn)排在第2位。 推定量的抽樣分布和概率分布，(2)需要進(jìn)行統(tǒng)一的檢驗(yàn)，常用的統(tǒng)一檢驗(yàn)有適應(yīng)度檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)、f檢驗(yàn)等。 修訂量經(jīng)濟(jì)

4、檢驗(yàn)由修訂量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論確定，主要用于檢驗(yàn)采用的修訂量經(jīng)濟(jì)方法是否滿足，修訂量經(jīng)濟(jì)方法的假設(shè)條件是否滿足，確定統(tǒng)一檢驗(yàn)的可靠性。 (3)修正量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)、常用的檢驗(yàn)方法主要包括隨機(jī)誤差項(xiàng)的序列相關(guān)檢驗(yàn)、方差檢驗(yàn)、解釋變量的多重共線檢驗(yàn)以及隨機(jī)誤差項(xiàng)的正態(tài)分布檢驗(yàn)等。為什么原本假定回歸系數(shù)值為0呢？ 回歸系數(shù)的檢驗(yàn)包括置信區(qū)間法、顯性檢驗(yàn)法、原假設(shè)和選擇假設(shè)的制作、變量的顯性檢驗(yàn)、一元線性模型中，x對y是否有明顯的線性影響。 這需要變量的表現(xiàn)化檢查。 在修正量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，主要對變量的殘奧儀表真值是否為零進(jìn)行了顯著的檢查。 回歸分析確定解釋變量x是否是被解釋變量y的顯著影響因素。 因?yàn)?，可以?gòu)筑z統(tǒng)一修

5、正量，但是因?yàn)槲粗?，用其推定量置換的話，不能先管理t統(tǒng)一修正量，3.5.1置信區(qū)間法，規(guī)定的顯著性水平，置信區(qū)間檢驗(yàn)的思想是怎樣假設(shè)的，對于回歸模型，零假設(shè)和通過觀察設(shè)定為原假設(shè)的殘奧儀表值是否在該置信區(qū)間內(nèi)來判斷是否接受原假設(shè)，置信區(qū)間法的檢定步驟為3360，由于構(gòu)建了1.t整合校正量，因此能夠根據(jù)所提供的顯著性水平5%和自由度n2，首先求出t，這是因?yàn)檫@意味著提取100個(gè)樣本，如果以此方式校正置信區(qū)間，則95個(gè)區(qū)間將包含真正的整體殘奧儀表，4 .能夠從手中的樣本中校正具體區(qū)間，這就是包含真正的整體殘奧儀表的概率的具體區(qū)間。 5 .結(jié)論：由于該置信區(qū)間不包含原假設(shè)中設(shè)定的殘奧計(jì)數(shù)值，因此拒絕

6、原假設(shè)。 3.5.2顯性檢查法、顯性檢查的思想是，預(yù)先認(rèn)為原來的假設(shè)是真的，根據(jù)該假設(shè)值給出規(guī)定的顯性水平、自由度和具體的樣品統(tǒng)一校正量的值，計(jì)算t統(tǒng)一校正量的數(shù)值。 如果該概率小于規(guī)定的顯著性水平，則視為發(fā)生了小的概率事件，拒絕原來的假說，該統(tǒng)一修正量視為統(tǒng)一顯著(0 ) 顯著性檢查的步驟：1.根據(jù)原假說和抽取樣本的統(tǒng)一修正量的值，修正t統(tǒng)一修正量的值，檢查得到這個(gè)t值的概率是多少，即p值。 在此示例中，在滿足原始假設(shè)的條件下，以此方式從查找表獲得的3.6適合度檢驗(yàn)器：判定系數(shù)從整體中提取特定樣本，且當(dāng)基于樣本對回歸線進(jìn)行匹配時(shí)，并非所有樣本點(diǎn)都落在樣本回歸線上問題：樣品回歸直線對樣品點(diǎn)的適

7、合度如何測量？ x、x、y、樣品回歸直線、適合度檢查：樣品回歸直線和樣品觀測值的適合度的檢查。 問題：采用常規(guī)的最小二乘估計(jì)方法，確保模型最佳擬合樣本觀測值，在為什么需要檢查擬合程度滿足古典線性回歸模型的基本假設(shè)下，通過應(yīng)用OLS方法可以得到藍(lán)色估計(jì)量，即b1 1、總方差平方和的分解、一組樣本觀測值(Xi，Yi )、I=1，2， 已知可以從n得到以下樣本回歸直線、的總方差平方和、回歸平方和、殘差平方和相反，擬合越差。區(qū)分：方差：變量與其平均值之差，變異：變量平均值的方差平方和，方差：方差平方和除以適當(dāng)?shù)淖杂啥取?3.7回歸分析結(jié)果報(bào)告，3.9規(guī)范性檢驗(yàn)，3.9.1殘差直方圖，其原假說和準(zhǔn)備假說如下：結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)統(tǒng)一量：其中s表示偏度，k表示尖度。 在3.9.3 Jarque-Bera檢驗(yàn)(杰克貝拉統(tǒng)一校準(zhǔn)