计量经济学第八章完整课件.pptx
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1、计量经济学第八章完整课件CATALOGUE目录回归分析基础多元线性回归分析异方差性检验与处理自相关性与处理多重共线性性与处理01回归分析基础回归分析的目的是通过已知的自变量来预测或解释因变量的变化趋势。回归分析的应用领域经济学、金融学、社会学、生物学等。回归分析是一种统计学方法,用于研究因变量与一个或多个自变量之间的统计关系。回归分析的定义123研究一个因变量与一个自变量之间的线性关系。一元线性回归分析研究一个因变量与多个自变量之间的线性关系。多元线性回归分析研究因变量与自变量之间的非线性关系。非线性回归分析回归分析的分类03数据预处理对数据进行清洗、整理和转换。01确定研究问题明确研究目的,
2、确定因变量和自变量。02数据收集收集相关数据,确保数据质量。回归分析的步骤根据研究问题和数据特征,选择合适的回归模型。模型建立运用统计方法评估模型的拟合优度和预测能力。模型评估根据评估结果,对模型进行调整和优化。模型优化解释回归结果,提出实际应用建议。结果解释和应用回归分析的步骤02多元线性回归分析多元线性回归模型是用来描述因变量和多个自变量之间线性关系的模型。模型的一般形式为:Y=0+1X1+2X2+.+pXp+其中,Y是因变量,X1,X2,.,Xp是自变量,0,1,.,p是模型的参数,是误差项。多元线性回归模型无自相关误差项之间不存在自相关。无异方差性误差项的方差与自变量X1,X2,.,X
3、p的值无关。无多重共线性自变量之间不存在多重共线性,即自变量之间没有完全的线性关系。线性假设自变量和因变量之间存在线性关系。误差项独立同分布误差项与自变量X1,X2,.,Xp相互独立,且具有相同的方差和分布。多元线性回归模型的假设通过最小化残差平方和来估计模型的参数。最小二乘法最大似然估计法矩估计法贝叶斯估计法通过最大化似然函数来估计模型的参数。通过估计模型的矩来估计模型的参数。通过贝叶斯定理来估计模型的参数。多元线性回归模型的参数估计检验模型对数据的拟合程度,常用的方法有R方、调整R方等。拟合优度检验检验模型中各个参数是否显著不为零,常用的方法有t检验、z检验等。参数显著性检验检验整个模型是
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- 计量 经济学 第八 完整 课件
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