【气候统计】第二章 回归分析.pdf
文本预览下载声明
第二章回归分析
§2.1回归的概念与一元回归方程
§2.1回归的概念与一元回归方程
一、回归的涵义
随机变量与其他随机或非随机变量之间存在一定的因果关系，对随
机变量的预测就是依据这种因果关系作出的，但与非随机变量之间的
函数关系不同的是，这是个统计关系，即存在不确定性，例
是要寻找的关系式,表示变量ξ的影响项,ε为随机影响
因子。
()+,
显示全部
文档详情
相似文档
-
【气候统计】第二章 回归分析（2）.pdf
四、标准正规方程组
由
bss+bss+bss=ss
111212p1p1y
bss+bss+bss=ss
12122p2p
-
第二章1元线性回归分析.ppt
第二步：收集数据 采用1980~1998年的数据，数据来源《中国统计年鉴(2000)》(时间序列数据time series data） §2.4应用举例 1.我国固定资产投资总额与GDP的关系研究 第一步：模型设定 第三步：参数估计(OLS)，得 经济意义检验：b1的经济含义是固定资产投资乘数，肯定为正，且大于1，按我国的实际情况，不是很大，估计在4或5以下，通过检验 统计检验（拟合优度检验、参数估计值显著性检验、模型显著性检验） 第四步：模型检验 统计检验-拟合优度检验 决定系数 统计检验-参数估计值显著性t检验 取 α=0.05,查表得
-
第二章线性回归分析.doc
PAGE
PAGE 57
第二章 回归分析
教学目标：回归分析是基于观测数据建立变量间的依赖关系，并可用于预报、控制等问题。不仅要熟练掌握线性回归模型和Logistic回归模型的建模理论与方法，而且要能够利用回归分析的SAS过程解决有关实际应用问题。为学生将来从事科研和应用打下坚实的基础。
重难点：各种回归模型的建模理论与方法，参数估计、模型与参数的检验；利用回归分析的SAS过程解决有关实际应用问题。
说明：本章约24学时。讲解时适当介绍前沿课题，并与自己的科研相结合，注重理论联系实际。
第一节 线性回归模型及参数估计
（约2课时）
一．线性回归模型及其矩阵表示
假设是一个可观测的随机变
-
第二章两变量线性回归分析.ppt
第二章 两变量线性回归分析 两变量线性回归模型 参数估计和最小二乘法 最小二乘估计量的性质 回归拟合度评价和决定系数 统计推断 预测 两变量线性回归模型 两变量线性回归模型的核心是两个变量之间，存在着用线性函数表示的因果关系 如果用Y表示因果关系中被影响或决定的变量，用X表示影响或决定Y的变量，那么两变量线性回归模型的核心就是线性函数Y=α+βX，这个线性函数的截距α和斜率β是两个待定参数，是决定这个特定因果关系（或经济规律）的关健变数 由于计量分析是的问题导向的，Y应该是与所考察问题最紧密相关的指标；解释变量应该根据所研究问题的具体情况和特征，以及相关的经济理论和研究经验等进行判断选择；两
-
(第二章：双变量线性回归分析.doc
[计量经济学] 第二章：双变量线性回归分析
§1 经典正态线性回归模型（CNLRM）
一些基本概念
一个例子
X
Y 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 55 65 79 80 102 110 120 135 137 150 60 70 84 93 107 115 136 137 145 152 65 74 90 95 110 120 140 140 155 175 70 80 94 103 116 130 144 152 165 178 75 85 98 108 118 135 145 157 175 180 － 88 － 1
-
第二章 线性回归分析.pdf
2.线性回归分析
第 二 章
线 性 回 归 分 析
Linear Regression Analysis
数据分析
2.线性回归分析
某地13岁男童身高、体重、肺活量的实测数据(部分)
身高(cm) 体重(kg) 肺活量(L)
-
回归分析课件-第二章-上海财经大学统计与管理学院.PPT
上海财经大学 统计与管理学院 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析 第二章 一元线性回归分析
-
第二章 2.3简线性回归模型的统计检验.ppt
第三节 拟合优度的度量 1、拟合优度检验 拟合优度检验：对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验。 度量拟合优度的指标：判定系数（可决系数）R2 第四节 回归系数的区间估计和假设检验 一、OLS估计的分布性质 二、回归系数的区间估计 三、回归系数的假设检验 三、回归系数的假设检验 回归分析是要判断解释变量X是否是被解释变量Y的一个显著性的影响因素。 在一元线性模型中，就是要判断X是否对Y具有显著的线性性影响。这就需要进行变量的显著性检验。 1、什么是假设检验 所谓假设检验，就是事先对总体参数或总体分布形式作出一个假设，然后
-
Ecotect_第二章气候分析工具.pdf
可持续性设计
Autodesk Ecotect Analysis 培训教程
罗智星
© 2009 Autodesk
Autodesk Ecotect Analysis
气候分析工具(Weather Tool)
© 2009 Autodesk
1、Weather Tool具有以下作用：
1、Weather Tool可以读取并转换包括TMY、TMY2、TRY和DAT等
在内的一系列常用气象数据格式。
2、Weather Tool可以将枯燥的气象数据的数字信息以图表的可视化
方式表达，以帮助建筑师直观的认识建筑基地所处地区的气象资料
-
第二章客流统计与分析.pptx
城市轨道交通运营组织与管理
第二章客流统计与分析
主讲：罗钦、李伟
1、客流概述
2、客流时空特征分析
3、网络客流指标统计
第二章客流统计与分析
城市轨道交通运营组织与管理
2
第二章客流统计与分析
1、客流概述
2、客流时空特征分析
3、网络客流指标统计
城市轨道交通运营组织与管理3
客流的作用
规划建设层面
1、客流概述
选择
轨道
交通
制式
及车
辆类
型
安排
轨道交通项目建设顺序
城市轨道交通运营组织与管理4
规划
网络
及线
路走
向
编制
列车开行计划
确定
车站设备容量
进行
项目经济评价
分析
运营效果
设计
车站规模
运营管理层面
组织
行车
安排
运力
全日客流
全日
-
第二章 回归分析概要4(一元案例分析).doc
第二章 回归分析概要
第四节 一元线性回归模型案例
Excel软件的运用
案例1（相关系数的计算）：
企业编号产品销售额（万元）销售利润（万元）143022248026.5365032474044595064610006971170728120077首先，根据上表在Excel中画出散点图，直观判断解释变量（产品销售额）与被解释变量（销售利润）之间是否存在线性关系。（操作过程：Excel—选中数据区域—制图—XY散点图，结果如下图）
然后，进行相关系数的计算，以判断XY之间是否真实存在线性关系。（操作过程：Excel—选中数
-
第二章、回归分析的基本概念和方法.pdf
第二章：回归分析的基本概念和方法
——一元线性回归模型
本章以一元线性回归分析为基础，学习回归分析的基本概念和方法。
§2.1 一元线性回归模型的设定
当研究一个经济变量对另一个经济变量的影响时，一元线性回归分析是最为常用的方法。
设x , y 为两个经济变量，变量y 受到变量x 的影响。将y 和x 之间的关系表示为：
y β +β x +ε （2.1 ）
-
第二章一元线性回归案例分析..doc
第二章 一元线性模型案例分析
居民消费模式和消费规模分析
一、研究的目的要求
居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的2.35倍。为了研究全国居民消费水
-
应用回归分析第二章课后习题答案.pptx
logo2.16表是1985年美国50个州和哥伦比亚特区公立学校中教师的人均年工资y(美元)和学生的人均经费投入x(美元).
解答：如图所示：绘制y对x的散点图，可以用直线回归描述两者之间的关系吗？
由上图可以看出，y与x的散点分布大致呈直线趋势，所以可以用回归描述两者之间的关系。建立y对x的线性回归。利用SPSS建立y对x的线性回归，输出结果如下：
由表1可知，x与y决定系数为，说明模型的拟合效果一般。x与y线性相关系数R=0.835，说明x与y有较显著的线性关系。由表2（方差分析表中）看到，F=112.811，显著性Sig.p=0,说明回归方程显著。由表3可见对的显著性t检验P值近似为零，
-
应用回归分析第二章课后习题答案.ppt
2.16表是1985年美国50个州和哥伦比亚特区公立学校中教师的人均年工资y(美元)和学生的人均经费投入x(美元).解答：
绘制y对x的散点图，可以用直线回归描述两者之间的关系吗？
如图所示：由上图可以看出，y与x的散点分布大致呈直线趋势，所以可以用回归描述两者之间的关系。建立y对x的线性回归。利用SPSS建立y对x的线性回归，输出结果如下：由表1可知，x与y决定系数为，说明模型的拟合效果一般。x与y线性相关系数R=0.835，说明x与y有较显著的线性关系。由表2（方差分析表中）看到，F=112.811，显著性Sig.p=0,说明回归方程显著。由表3可见对的显著性t检验P值近似为零，故显著不为