第5章 回归方程

第五章 异方差二、简答题1．异方差的存在对下面各项有何影响？ （1）OLS 估计量及其方差； （2）置信区间；（3）显著性t 检验和F 检验的使用。

2．产生异方差的经济背景是什么？检验异方差的方法思路是什么？ 3．从直观上解释，当存在异方差时，加权最小二乘法（WLS ）优于OLS 法。

4．下列异方差检查方法的逻辑关系是什么？ （1）图示法 （2）Park 检验 （3）White 检验5．在一元线性回归函数中，假设误差方差有如下结构：()i i i x E 22σε=如何变换模型以达到同方差的目的？我们将如何估计变换后的模型？请列出估计步骤。

三、计算题1．考虑如下两个回归方程（根据1946—1975年美国数据）（括号中给出的是标准差）：t t t D GNP C 4398.0624.019.26-+= e s ：（2.73）（0.0060） （0.0736）R ²=0.999t t t GNP D GNP GNP C ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡4315.06246.0192.25 e s ： （2.22） （0.0068）（0.0597）R ²=0.875式中，C 为总私人消费支出；GNP 为国民生产总值；D 为国防支出；t 为时间。

研究的目的是确定国防支出对经济中其他支出的影响。

（1）将第一个方程变换为第二个方程的原因是什么？（2）如果变换的目的是为了消除或者减弱异方差，那么我们对误差项要做哪些假设？ （3）如果存在异方差，是否已成功地消除异方差？请说明原因。

（4）变换后的回归方程是否一定要通过原点？为什么？（5）能否将两个回归方程中的R²加以比较？为什么？2．1964年，对9966名经济学家的调查数据如下：资料来源：“The Structure of Economists’Employment and Salaries”, Committee on the National Science Foundation Report on the Economics Profession, American Economics Review, vol.55, No.4, December 1965.（1）建立适当的模型解释平均工资与年龄间的关系。

统计学习题集第五章相关与回归分析(总4页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--所属章节：第五章相关分析与回归分析1■在线性相关中，若两个变量的变动方向相反，一个变量的数值增加，另一个变量数值随之减少，或一个变量的数值减少，另一个变量的数值随之增加，则称为（）。

答案：负相关。

干扰项：正相关。

干扰项：完全相关。

干扰项：非线性相关。

提示与解答：本题的正确答案为：负相关。

2■在线性相关中，若两个变量的变动方向相同，一个变量的数值增加，另一个变量数值随之增加，或一个变量的数值减少，另一个变量的数值随之减少，则称为（）。

答案：正相关。

干扰项：负相关。

干扰项：完全相关。

干扰项：非线性相关。

提示与解答：本题的正确答案为：正相关。

3■下面的陈述中哪一个是错误的（）。

答案：相关系数不会取负值。

干扰项：相关系数是度量两个变量之间线性关系强度的统计量。

干扰项：相关系数是一个随机变量。

干扰项：相关系数的绝对值不会大于1。

提示与解答：本题的正确答案为：相关系数不会取负值。

4■下面的陈述中哪一个是错误的（）。

答案：回归分析中回归系数的显着性检验的原假设是：所检验的回归系数的真值不为0。

干扰项：相关系数显着性检验的原假设是：总体中两个变量不存在相关关系。

干扰项：回归分析中回归系数的显着性检验的原假设是：所检验的回归系数的真值为0。

干扰项：回归分析中多元线性回归方程的整体显着性检验的原假设是：自变量前的偏回归系数的真值同时为0。

提示与解答：本题的正确答案为：回归分析中回归系数的显着性检验的原假设是：所检验的回归系数的真值不为0。

5■根据你的判断，下面的相关系数值哪一个是错误的（）。

答案：。

干扰项：。

干扰项：。

干扰项：0。

提示与解答：本题的正确答案为：。

6■下面关于相关系数的陈述中哪一个是错误的（）。

答案：数值越大说明两个变量之间的关系越强，数值越小说明两个变量之间的关系越弱。

第5章自变量选择与逐步回归思考与练习参考答案自变量选择对回归参数的估计有何影响答：回归自变量的选择是建立回归模型得一个极为重要的问题。

如果模型中丢掉了重要的自变量, 出现模型的设定偏误，这样模型容易出现异方差或自相关性，影响回归的效果；如果模型中增加了不必要的自变量, 或者数据质量很差的自变量, 不仅使得建模计算量增大, 自变量之间信息有重叠，而且得到的模型稳定性较差，影响回归模型的应用。

自变量选择对回归预测有何影响答：当全模型（m元）正确采用选模型（p元）时，我们舍弃了m-p个自变量，回归系数的最小二乘估计是全模型相应参数的有偏估计，使得用选模型的预测是有偏的，但由于选模型的参数估计、预测残差和预测均方误差具有较小的方差，所以全模型正确而误用选模型有利有弊。

当选模型（p元）正确采用全模型（m 元）时，全模型回归系数的最小二乘估计是相应参数的有偏估计，使得用模型的预测是有偏的，并且全模型的参数估计、预测残差和预测均方误差的方差都比选模型的大，所以回归自变量的选择应少而精。

如果所建模型主要用于预测，应该用哪个准则来衡量回归方程的优劣C统计量达到最小的准则来衡量回答：如果所建模型主要用于预测，则应使用p归方程的优劣。

试述前进法的思想方法。

答：前进法的基本思想方法是：首先因变量Y对全部的自变量x1,x2,...,xm建立m 个一元线性回归方程, 并计算F检验值，选择偏回归平方和显着的变量（F值最大且大于临界值）进入回归方程。

每一步只引入一个变量，同时建立m－1个二元线性回归方程，计算它们的F检验值，选择偏回归平方和显着的两变量变量（F 值最大且大于临界值）进入回归方程。

在确定引入的两个自变量以后，再引入一个变量，建立m－2个三元线性回归方程，计算它们的F检验值，选择偏回归平方和显着的三个变量（F值最大）进入回归方程。

不断重复这一过程，直到无法再引入新的自变量时，即所有未被引入的自变量的F检验值均小于F检验临界值Fα(1,n-p-1)，回归过程结束。

求回归方程公式回归方程是统计学和机器学习中常用的一种数学模型，用于描述自变量与因变量之间的关系。

回归分析旨在找到最适合数据的线性或非线性关系，以便进行预测或解释变量之间的关系。

在本文中，我们将探讨回归方程的定义、用途、以及如何通过回归分析来得出回归方程。

同时也会解释回归方程的含义和如何应用它。

一、回归方程的定义及用途回归方程是描述自变量和因变量之间关系的数学模型。

在回归分析中，我们试图找到一个最优的模型，使得自变量与因变量之间的关系得以最好地解释和预测。

回归方程可以是线性的，也可以是非线性的，这取决于自变量和因变量之间的实际关系。

回归方程在实际应用中有着广泛的用途。

它可以被用来预测未来的趋势，找到变量之间的相互关系，解释因果关系，以及进行实验设计和数据分析。

回归方程的建立和应用对于商业决策、科学研究、市场营销、医学诊断等领域都有着重要的意义。

二、回归方程的建立建立回归方程的过程通常是通过回归分析来完成的。

回归分析是一种统计学方法，它可以帮助我们确认自变量和因变量之间的关系，并得出一个最适合数据的回归方程。

回归分析通常包括以下几个步骤：1.数据收集：首先，我们需要收集自变量和因变量的数据。

这些数据可能来自实验、调查、观察或者其他渠道。

数据的质量和完整性对于建立回归方程至关重要。

2.散点图分析：在建立回归方程之前，我们需要通过散点图来观察自变量和因变量之间的关系。

散点图可以帮助我们初步判断两个变量之间的关系是线性还是非线性。

3.回归模型拟合：一旦确认了自变量和因变量之间的关系，我们可以通过回归分析进行模型拟合。

在这一步骤中，我们会选择合适的回归模型，并将数据拟合到模型中，以得出最佳的回归方程。

4.模型评估：最后，我们需要对建立的回归模型进行评估，以确认模型的拟合度和预测能力。

通常会使用一些统计指标来评估模型的有效性，比如R方值、残差分析等。

通过以上步骤，我们可以建立出一个最优的回归方程，并用它来解释和预测自变量和因变量之间的关系。

回归方程计算回归方程是用来描述一个或多个自变量与因变量之间的关系的数学模型。

在统计学中，回归分析是一种常用的方法，用来估计自变量和因变量之间的关联度。

回归方程的计算涉及到很多数学知识和统计方法，下面我们来详细介绍一下回归方程的计算过程。

首先，我们需要明确回归方程的形式。

在简单线性回归中，回归方程通常表示为y = β0 + β1x + ε，其中 y 表示因变量，x 表示自变量，β0 和β1 分别是截距和斜率，ε 表示误差项。

而在多元线性回归中，回归方程的形式为y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn + ε，其中 x1, x2, ..., xn 分别表示多个自变量。

其次，我们需要通过最小二乘法来估计回归方程的参数。

最小二乘法是一种常用的参数估计方法，通过最小化观测值与回归方程预测值的残差平方和来确定参数的值。

对于简单线性回归来说，参数β0 和β1 的估计值可以通过以下公式计算得到：β1 = Σ((xi - x)(yi - ȳ)) / Σ((xi - x)²)β0 = ȳ - β1x其中，x和ȳ 分别表示自变量 x 和因变量 y 的均值，xi 和 yi 分别表示第 i 个观测值，Σ 表示求和符号。

对于多元线性回归来说，参数的估计需要使用矩阵的运算方法。

参数向量β 的估计值可以通过以下公式计算得到：β = (X^T X)^(-1) X^T y其中，X 是自变量 x 的设计矩阵，y 是因变量 y 的观测向量，^T 表示矩阵的转置，^(-1) 表示矩阵的逆运算。

最后，我们需要检验回归方程的拟合程度。

通常使用残差分析、方差分析和回归系数的显著性检验来评估回归方程的拟合效果。

残差分析用于检验误差项的独立性和常数方差性，方差分析用于检验回归模型的显著性，回归系数的显著性检验用于确定自变量对因变量的影响是否显著。

综上所述，回归方程的计算涉及到参数估计和拟合效果检验两个方面。

通过适当的数学推导和统计方法，我们可以得到有效的回归方程，从而描述自变量和因变量之间的关系。

第五章 多元线性回归模型在第四章中，我们讨论只有一个解释变量影响被解释变量的情况，但在实际生活中，往往是多个解释变量同时影响着被解释变量。

需要我们建立多元线性回归模型。

一、多元线性模型及其假定 多元线性回归模型的一般形式是i iK K i i i x x x y εβββ++++= 2211令列向量x 是变量x k ，k =1，2，的n 个观测值，并用这些数据组成一个n ×K 数据矩阵X ，在多数情况下，X 的第一列假定为一列1，则β1就是模型中的常数项。

最后，令y 是n 个观测值y 1, y 2, …, y n 组成的列向量，现在可将模型写为：εββ++=K K x x y 11构成多元线性回归模型的一组基本假设为 假定1. εβ+=X y我们主要兴趣在于对参数向量β进行估计和推断。

假定2. ,0][][][][21=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n E E E E εεεε 假定3. n I E 2][σεε='假定4. 0]|[=X E ε我们假定X 中不包含ε的任何信息，由于)],|(,[],[X E X Cov X Cov εε= （1）所以假定4暗示着0],[=εX Cov 。

（1）式成立是因为，对于任何的双变量X ，Y ，有E(XY)=E(XE(Y|X))，而且])')|()([(])')((),(EY X Y E EX X E EY Y EX X E Y X Cov --=--=))|(,(X Y E X Cov =这也暗示 βX X y E =]|[假定5 X 是秩为K 的n ×K 随机矩阵 这意味着X 列满秩，X 的各列是线性无关的。

在需要作假设检验和统计推断时，我们总是假定： 假定6 ],0[~2I N σε 二、最小二乘回归 1、最小二乘向量系数采用最小二乘法寻找未知参数β的估计量βˆ，它要求β的估计βˆ满足下面的条件 22min ˆ)ˆ(ββββX y X y S -=-∆ （2）其中()()∑∑==-'-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-∆-nj Kj j ij i X y X y x y X y 1212ββββ，min 是对所有的m 维向量β取极小值。