张晓峒第5章-一元线性回归模型.ppt
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一元线性回归模型1(实).ppt
第二章 经典单方程计量经济学模型： 一元线性回归模型 §2.1基本概念（回归分析概述） §2.2一元线性回归模型的基本假设 §2.3一元线性回归模型的参数估计 §2.4一元线性回归模型统计检验 §2.5一元线性回归模型预测 §2.6实例及时间序列问题 §2.1回归分析概述 一、变量间的关系及研究方法基本概念 二、总体回归函数(PRF) 三、随机扰动项与总体回归模型 四、样本回归函数（SRF）样本回归模型 一、变量间的关系及研究方法基本概念 1. 变量间的关系 （1）确定性关系或函数关系：研究的是确定现象非随机变量间的关系。 2、研究方法 对变量间统计依赖关系的考察主
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2 一元线性回归模型1(实)(2).ppt
第二章 经典单方程计量经济学模型： 一元线性回归模型 §2.1基本概念（回归分析概述） §2.2一元线性回归模型的基本假设 §2.3一元线性回归模型的参数估计 §2.4一元线性回归模型统计检验 §2.5一元线性回归模型预测 §2.6实例及时间序列问题 §2.1回归分析概述 一、变量间的关系及研究方法基本概念 二、总体回归函数(PRF) 三、随机扰动项与总体回归模型 四、样本回归函数（SRF）样本回归模型 一、变量间的关系及研究方法基本概念 1. 变量间的关系 （1）确定性关系或函数关系：研究的是确定现象非随机变量间的关系。 2、研究方法 对变量间统计依赖关系的考察主
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一元线性回归模型.ppt
补充案例1：用回归模型预测木材剩余物（file:b1c3） 伊春林区位于黑龙江省东北部，有森林面积219万公顷，木材蓄积量为2.3亿m3。森林覆盖率为62.5%，是我国主要的木材工业基地之一。1999年伊春林区木材采伐量为532万m3。按此速度44年之后，1999年的蓄积量将被采伐一空。 为缓解森林资源危机，并解决部分职工就业问题，除了做好木材的深加工外，还要充分利用木材剩余物生产林业产品，如纸浆、纸袋、纸板等。因此预测林区的年木材剩余物是安排木材剩余物加工生产的一个关键环节。 1999年16个林业局 黑龙江省伊春林区 观测点近似服从线性关系。 建立一元线性回归模型如下： yt
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一元线性回归模型.pptx
经济计量分析;本章简介一元线性回归模型旳概念及一元线性回归模型所根据旳理论与应用。一元线性回归模型只包括一种解释变量和一种被解释变量，是最简朴旳线性回归模型。经过一元线性回归模型旳学习，可较轻易地了解回归分析旳基本理论与应用。;;;;;;;图4.1中相应于设定旳爸爸身高，儿子身高有一种分布范围。伴随爸爸身高旳增长，儿子旳平均身高也在增长，画一条经过儿子平均身高旳线，阐明儿子旳平均身高是怎样伴随爸爸身高旳增长而增长旳，这条线就是回归线。
;;3．在企业中，我们很想懂得人们对企业产品旳需求与广告费开支旳关系。这种研究有利于估计出相对于广告费支出旳需求弹性，即广告费支出每变化百分之一旳需求变化百分比
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第3节(一元线性回归模型).ppt
《计量经济学》，王少平、杨继生、欧阳志刚主编 《计量经济学》，王少平、杨继生、欧阳志刚主编 在第二章，我们以人为设计的收入与消费数据，讨论了总体回归模型与样本回归模型。本章分析一元线性回归模型的经典假定，以及经典假设下的最小二乘估计方法和估计量的统计性质、区间估计、假设检验，并运用蒙特卡洛模拟直观认识和验证最小二乘估计量的统计性质。 第三章 一元线性回归模型 §3.4 例子：中国消费函数 § 3.5 对最小二乘估计量统计性质的直观认识---蒙特卡洛模拟 §3.3 回归参数的区间估计和假设检验 §3.2 拟合优度 §3.1 一元线性回归模型参数的估计
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5一元线性回归模型2.ppt
* 一元回归模型: Y = α + bX +u 回归系数估计量的分布——随机扰动项的方差未知 * 7.5 参数的估计与检验 美国咖啡消费与平均零售价格的关系 每人每日杯数 每磅价格（美元） 2.57 2.50 2.35 2.30 2.25 2.20 2.11 1.94 1.97 2.06 2.02 0.77 0.74 0.72 0.73 0.76 0.75 1.08 1.81 1.39 1.20 1.17 建立回归模型，以95%的置信标准,估计咖啡的价格对其消费量的影响。 1)计算斜率系数的点估计值 2)计算斜率系数的置信区间 美国咖啡消费与平均零售价格的关系 每人每日杯数 每磅价格（
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1一元线性回归模型.ppt
教学大纲要求;第二章 一元线性回归模型 ;Francis Galton
F．加尔顿 ;二、回归的现代释义; 回归分析是用来研究一个变量【称之为被解释变量（explained Variable）或因变量（dependent Variable）】与另一个或多个变量【称为解释变量（explanatory Variable）或自变量（independent Variable）】之间的非确定性的相关关系. ;父辈身高（cm）;年龄 ;例3．在经济学中。; 税后个人实际收 ;统计关系与确定性关系 ; 回归与相关
与回归分析密切相关而在概念上则迥异的，是以测度两个变量之间
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一元线性回归模型.ppt
例题2.1 人均鲜蛋需求量Y与人均可支配收入X关系 9. yF 的区间预测 Y1999的置信区间：20.2089?2.26?1.4417 → [16.9507，23.4671] Y2000的置信区间：20.8171?2.26?1.5297 → [17.3600，24.2742] （第3版教材第36页） Y1999的点估计值：Y1999 = 10.77 + 0.005069 ? 1863 = 20.21 Y2000的点估计值：Y2000 = 10.77 + 0.005069 ? 1983 = 20.82 (file: li-2-1) 教材2.8节 案例分析 人均消费性支出与可支配收入
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ch2-一元线性回归模型.ppt
* Y X 0 * * * * * * * △ * * * * Y9 总离差平方和的分解 * 由回归方程解释的部分，表示解释变量X对Y的线性影响 残差项，表示回归方程不能解释的部分 总离差平方和（TSS） 回归平方和（RSS） 残差平方和（ESS） 总离差平方和的分解 * 平方和分解的意义 TSS=RSS+ESS 被解释变量Y总的变动（差异）= 解释变量X引起的变动（差异） + 除X以外的因素引起的变动（差异） 如果X引起的变动在Y的总变动中占很大比例，那么X很好地解释了Y；否则，X不能很好地解释Y。 * 样本决定系数（Determinants of coefficient）R2 残差的标准差
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一元线性回归模型算例.doc
一元线性回归模型算例
在下表中给出了我国国家财政文教学卫生事业费支出及国家财政收入的从1991年到1997年的两组数据，建立两者之间的回归模型，并求参数估计值。
年份 国家财政文教学卫 国家财政收入
生事业费支出（亿元） （亿元）
1991 708 3149
1992 793 3483
1993 958 4349
1994 1278 5218
1995
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一元线性回归模型检验.doc
§2.3 一元线性回归模型的统计检验
回归分析是要通过样本所估计的参数来代替总体的真实参数，或者说是用样本回归线代替总体回归线。尽管从统计性质上已知，如果有足够多的重复抽样，参数的估计值的期望（均值）就等于其总体的参数真值，但在一次抽样中，估计值不一定就等于该真值。那么，在一次抽样中，参数的估计值与真值的差异有多大，是否显著，这就需要进一步进行统计检验。主要包括拟合优度检验、变量的显著性检验及参数的区间估计。
一、拟合优度检验
拟合优度检验，顾名思义，是检验模型对样本观测值的拟合程度。检验的方法，是构造一个可以表征拟合程度的指标，在这里称为统计量，统计量是样本的函数。
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一元线性回归模型：理论与实践欢迎来到一元线性回归模型的深入探讨。本次演示将带您了解线性回归的基本原理和实际应用。我们将通过理论讲解和实际案例，展示这一强大统计工具如何帮助我们理解变量间的关系并做出准确预测。作者：
课程大纲线性回归基本概念了解一元线性回归的本质与数学基础模型构建步骤掌握从数据收集到模型拟合的完整流程统计假设检验学习如何验证模型的有效性与显著性实际案例分析通过真实案例理解线性回归的应用模型评估与诊断掌握评估模型质量的关键指标与方法
什么是一元线性回归？变量关系分析研究两个变量之间可能存在的线性关系，揭示它们的相互影响。预测模型通过自变量X预测因变量Y的值，建立数学关系模型。参数估
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02-一元线性回归模型.ppt
例题2.1 人均鲜蛋需求量Y与人均可支配收入X关系 9. yF 的点预测与区间预测 Y1999的置信区间：20.2089?2.26?1.4417 → [16.9507，23.4671] Y2000的置信区间：20.8171?2.26?1.5297 → [17.3600，24.2742] （第2版教材第39页） （第3版教材第36页） Y1999的点估计值：Y1999 = 10.77 + 0.005069 ? 1863 = 20.21 Y2000的点估计值：Y2000 = 10.77 + 0.005069 ? 1983 = 20.82 (file: li-2-1) 教材2.8节 案例
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一元线性回归模型要素.ppt
经济计量分析 第四章 一元线性回归模型 也就是说，当父母双亲都异常高或异常矮，则子女的身高有趋向于人口总体平均身高的趋势。这种现象被称为高尔顿普遍回归定律。这就是回归一词的原始含义。 在现代，回归一词已演变为一种新的概念。回归分析就是研究被解释变量对解释变量的依赖关系，其目的就是通过解释变量的已知或设定值，去估计或预测被解释变量的总体均值。在下面的几个例子中，我们可以清晰地看到回归分析的实际意义。 1．高尔顿普遍回归定律。高尔顿的目的在于发现为什么人口的身高分布有一种稳定性。在现代，我们并不关心这种解释，我们关心的是：在给定父辈身高的情形下，找到
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一元线性回归模型选编.ppt
经济计量分析 ; 本章介绍一元线性回归模型的概念及一元线性回归模型所依据的理论与应用。一元线性回归模型只包含一个解释变量和一个被解释变量，是最简单的线性回归模型。通过一元线性回归模型的学习，可较容易地理解回归分析的基本理论与应用。;;;;;;×××××; 图4.1中对应于设定的父亲身高，儿子身高有一个分布范围。随着父亲身高的增加，儿子的平均身高也在增加，画一条通过儿子平均身高的线，说明儿子的平均身高是如何随着父亲身高的增加而增加的，这条线就是回归线。
;; 3．在企业中，我们很想知道人们对企业产品的需求与广告费开支的关系。这种研究有助于估