6第6章多元线性回归模型.ppt

第六章 多元线性回归模型;多元回归模型; 计算各收入组的条件均值，绘制散点图;目录;第一节多元线性回归的模型的表示和基本假定;一、一般线性回归模型的基本表示方法;二、偏回归系数; 假定1：随机扰动项的零均值假定;假定3：无自相关假定（多元线性回归模型）;假定4、随机扰动项与解释变量不相关（相互独立）; 6、无多重共线性，即假定各解释变量之间不存在线性关系 （注：多元线性回归模型才有无多重共线性的假定）;第二节 多元线性回归的参数的OLS估计及其性质; 例如：多元线性回归模型的“残差平方和”为： ; 化简得正规方程组 ;二、参数估计量的性质;1、线性性：;2、无偏性;返回; 4、小结：估计量的统计性质;返回;三、ols估计量的概率分布;有了样本回归系数的OLS估计量的分布信息，就可以利用它进行总体回归系数的统计推断;第三节多元线性回归的统计检验;一、拟合优度检验 p158;1、多元判定系数R2;2、调整后的多元判定系数（p165）;调整后的多元判定系数性质;二、对回归参数进行假设检验：显著性检验法(p135);葡萄酒价格预测;回归结果（括号里数据为标准误差）;三、对联合假设的检验（p161）;回归方程的显著性检验—F检验（检验因变量和诸自变量之间是否存在显著的线性关系）;拟合优度检验和F检验的对比;Eviews软件入门; 启动软件包 （ 双击“Eviews”，进入Eviews主页） 一、创建工作文件（点击“File/New/Workfile/Ok”） 出现“Workfile Range”，目的： 1、选择数据频率（类型）： Annual (年度) Quartely（季度） ┆ Undated or irrequar（未注明日期或不规则的） 2、确定Start date 和End date 出现“Workfile对话框（子窗口）”中已有两个变量： c-----常数项 resid----模型将产生的残差项; 法2：用鼠标单击“Quick”；在出现的下拉菜单中单击“Empty Group”；在出现Group窗口: 数据表第一序列取名y，键入y的数据；再将数据表第二序列取名x，键入x的数据；…/ 存盘（或最小化）。; 五、计算描述统计量 点击: Quick/Group statistics/Descriptive statistics/Common Sample 如:;六、预测;七、非线性模型的线性化;讨论和作业