《回归第一讲》PPT课件

• [2][美]Douglas M.Bates [加拿大]Donald G.Watta.《非线性回归分析及其应用》韦博成 译，北京：中国统计出版社
• [3]周纪芗.《回归分析》 武汉：华东师范大学 出版社，1991年
• [4]陈希孺.《近代回归分析——原理方法及应 用》合肥：安徽教育出版社，1987年
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4. 生产函数回归方程
Q f T , K , L, u
e k L Q A t u
u ~ N ,
2
其中，0 1 并接近于 0为技术进步的速度
0 1 , 0 1 1
A0
效率系数
Q
Q
k
Q K
L
Q
L
K
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L
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• 5. 包含虚拟变量的回归模型
yi 1 2 D 2i 3 D 3i xi i y : 表示衣着方面的年度开 支
x : 表示收入
D 2 1, 如果是女性 0, 如果是男性
D 3 1, 如果是大学毕业 0 ,不然的话
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• 5. 包含虚拟变量的回归模型
yi 1 2 D2i 3D3i 4 (D2i D3i ) xi i
y : 表示衣着方面的年度开支 x : 表示收入 D2 1,如果是女性
yf(x1,x2,..x.p). .
其中 :随机变 y称量 为被解（释 因变 变）量 量 ， x1,x2,..x.p.称为解释 （自 变变 量 ）量 为随机。误差
模型清楚地表达了x与y的关系：它由两部分组成，一 是确定性的函数关系，另一部分是随机误差项。
随机误差项主要包括下列因素的影响：
（1）未引入模型但又对y有影响的因素的影响;？
0, 如果是男性 D3 1,如果是大学毕业
0,不然的话
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利润 1 2 D2i 3D3i 4 D4i 销售 i
D2 1,对第二季度 0,其它季度
D3 1,对第三季度 0,其它季度
D4 1,对第四季度 0,其它季度
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• 6. 被解释变量为离散变量的模型 ——离散选择模型
ln H (tW )7 .3 I 1 .5ln U t
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• 3. 多元线性回归模型 Y 01 X 1 K X K
例如：关于恒生指数的回归模型：
y 0.00355x1 0.00129x2 0.00442x3 y: 表示恒生指数 x1 : 交易量 x2 : 人均生产总值 x3 : 房地产买卖金额
（2）样本数据采集过程中变量观测的观测误差的影响？
（3）理论模型设定误差的影响？
（4）其它随机因素的影响。？
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回归预测与时间序列模型的比较
——以预测为例 •实证研究表明，各类模型之间并不存在明显优劣,只 是不同方法具有各自不同的特点 ；
• 回归预测和时间序列预测是两类不同的定量预测方 法，它们根据不同的角度对经济现象进行预测。
yf(x1,x2,..x.p). .
其中 :随机变 y称量 为被解（释 因变 变）量 量 ， x1,x2,..x.p.称为解释 （自 变变 量 ）量 为随机。误差
模型清楚地表达了x与y的关系：它由两部分组成，一 是确定性的函数关系，另一部分是随机误差项。
随机误差项包括的内容
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二、回归模型的一般形式
y1 eexx p 0 p 0( (1 x11x 1 ... .. . . .pxpp x)p)
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7. 分布滞后模型
C t c 0 c 1 I t c 2 I t 1 c 3 I t 2 c K I t K 1 t
8. 自回归分布滞后模型：
Y t 0 1 Y t 1 S Y t S 1 X t K X t K 1 t
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回归模型例：联立方程
克莱因战争之间模型的变量
• [5]何晓群:《应用回归分析》人民大学出版社
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yˆ3.3 73 0.51x6
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• 某商家有如下的数据，研究这个问题的主 要目的是看销售额是否受到促销方式、售 后服务和奖金这三个自变量的影响，以及 怎样的影响。
• 因变量:销售额 • 因素:促销方式、售后服务、奖金
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•回归预测注重Leabharlann 析影响预测对象的各因素所造成的影 响。
•而时间序列预测则根据预测对象本身的历史数据来 预测其未来。
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回归模型：单一方程
1 .
y 0 1 x
工资（Y）——生产力（X）回归模型：
yˆt 2.53 405 .61x4t 5
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• 2. ln y01ln x
如零工招聘指数（HWI）与失业率（U）之间的 回归方程：
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• E(y|x)x又称为理论回归方程
• 方程中的参数尚不知道,需要由样本数据去 进行估计,得到 ˆ , ˆ
• yˆ ˆ ˆx 方程称为回归方程。又称为经 验回归方程。
• , 分别称为回归常数和回归系数
• ˆ , ˆ 分别称为经验回归常数和经验回归系 数
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二、回归模型的一般形式
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第一讲 回归分析基本问题
• 一、回归分析 回归分析是处理变量X与Y之间关系的一种统计
方法和技术。
这里的关系是指统计关系，即当给定X值，Y的 值不能确定，只能通过一定的概率分布来描述。
称给定X时Y的条件数学期望 E(y|x)f(x) 为随机变量Y对X的（均值）回归函数。
E(y|x)x
如：0——1型因变量模型 例如：在一次关于公共交通的社会调查中，一个调查项
目是“乘坐公共汽车上下班，还是以其它方式上下班”。
因变量y=1表示主要乘坐公交车，y=0表示其它方式上 下班。自变量x1是年龄，是连续变量，x2是月收入， x3=1表示男性，x3=0表示女性。 则可拟合下面模型（Logistic回归模型）
应用回归分析
2020/12/21
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• 本课程的要求 1.掌握回归分析的基本理论与方法 2.熟知回归分析的作用与应用条件 3.熟练使用回归分析方法 4.正确解读回归分析结果 5.以问题出发的回归分析的应用
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• [1][美]S.weisberg .《应用线性回归分析》（ Appled Linerar Regressiony）王静龙译，北 京：中国统计出版社，