多元线性回回归模型参数估计.ppt
文本预览下载声明
;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
显示全部
文档详情
相似文档
-
多元线性回归模型及参数估计.ppt
§2.3多元线性回归模型的参数估计
EstimationofMultipleLinearRegressionModel一、多元线性回归模型二、多元线性回归模型的参数估计三、OLS参数估计量的统计性质四、样本容量问题五、多元线性回归模型实例一、多元线性回归模型1、多元线性回归模型的形式由于：在实际经济问题中，一个变量往往受到多个原因变量的影响；“从一般到简单”的建模思路。所以，线性回归模型中的解释变量往往有多个，至少开始是这样。这样的模型被称为多元线性回归模型。多元线性回归模型参数估计的原理与一元和二元线性回归模型相同，只是计算更为复杂。i=1,2,…,n习惯上，把常数项μi看成为一个虚变量的系
-
3多元线性回归模型及参数估计.ppt
§2.3多元线性回归模型的参数估计 Estimation of Multiple Linear Regression Model ;一、多元线性回归模型;1、多元线性回归模型的形式; 多元线性回归模型的一般形式为：; 多元线性回归模型的矩阵表达式为：; 2、多元线性回归模型的基本假定;;;;二、多元线性回归模型的参数估计;1、普通最小二乘估计;根据最小二乘原理，参数估计值应该是下列方程组的解： ;于是得到关于待估参数估计值的正规方程组： ; 上述估计过程的矩阵表示：;;随机误差项的均值为0，方差的估计量为： ;2、最大或然估计;对数或然函数为
参数的最大或然估计
结果与参数的普通最小二乘估计
-
多元线性回归模型的参数估计.pptx
多元线性回归模型的参数估计
目录contents引言多元线性回归模型的基本形式参数估计方法参数估计量的性质参数估计的检验与诊断参数估计在实际问题中的应用
01引言
多元线性回归模型是一种用于研究多个自变量与一个因变量之间线性关系的统计模型。该模型通过建立一个包含多个自变量的线性方程，来描述因变量与自变量之间的依赖关系。多元线性回归模型在经济学、金融学、社会学等领域具有广泛的应用。多元线性回归模型简介
参数估计的意义在于通过对参数的估计，可以了解自变量对因变量的影响程度和方向。参数估计的结果还可以用于比较不同模型之间的优劣，以选择最合适的模型进行后续分析。估计得到的参数可以用于预测新的观测值，并
-
§2.3多元线性回归模型的参数估计.ppt
第三章 多元线性回归模型 主要内容 多元线性回归模型的一般形式 参数估计（ OLS估计） 假设检验 预测 一. 多元线性回归模型 问题的提出 解析形式 矩阵形式 问题的提出 现实生活中引起被解释变量变化的因素并非仅只一个解释变量，可能有很多个解释变量。 例如，产出往往受各种投入要素——资本、劳动、技术等的影响；销售额往往受价格和公司对广告费的投入的影响等。 所以在一元线性模型的基础上，提出多元线性模型——解释变量个数≥ 2 多元线性回归模型的假设 解释变量 Xi 是确定性变量，不是随机变量；解释变量之间互不相关，即无多重共线性。 随机误差项具有0均值和同方差 随机误差项不存在序列相关关系
-
《§3.2多元线性回归模型的参数估计.ppt
-
《2.3多元线性回归模型及参数估计.ppt
-
§3.2多元线性回归模型的参数估计.ppt
§3.2 多元线性回归模型的估计 估计方法：OLS、ML或者MM 一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例 一、普通最小二乘估计 对于随机抽取的n组观测值 如果样本函数的参数估计值已经得到，则有： i=1,2…n 根据最小二乘原理，参数估计值应该是下列方程组的解 其中 于是得到关于待估参数估计值的正规方程组： 正规方程组的矩阵形式 即 由于X’X满秩，故有 将上述过程用矩阵表示如下： 即求解方程组： 得到： 于是： 例3.2.1：家庭收入-消费支出 ， 可求得 于是 ?正规方程组 的另一种写
-
多元线性回归模的参数估计.ppt
§3.2 多元线性回归模型的估计 估计方法：OLS、ML或者MM 一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例 一、普通最小二乘估计 对于随机抽取的n组观测值 如果样本函数的参数估计值已经得到，则有： i=1,2…n 根据最小二乘原理，参数估计值应该是下列方程组的解 其中 于是得到关于待估参数估计值的正规方程组： 正规方程组的矩阵形式 即 由于X’X满秩，故有 将上述过程用矩阵表示如下： 即求解方程组： 得到： 于是： 例3.2.1：家庭收入-消费支出 ， 可求得 于是 ?正规方程组 的另一种写
-
5-4多元线性回归中的参数估计.ppt
第四节 多元线性回归 一、多元线性回归的数学模型 二、参数估计 四、小结 一、多元线性回归的数学模型 二、数学模型的分析与求解 三、MATLAB中回归分析的实现 四、小结 多元线性回归模型 用最小二乘法估计参数 化简可得 正规方程组 引入矩阵 正规方程组的矩阵形式 最大似然估计值 P元经验线性回归方程 三 、线性回归的另一种形式 逐步回归分析 在实际问题中,影响因变量的因素很多,而这些 因素之间可能存在多重共线性.为得到可靠的回归 模型,需要一种方法能有效地从众多因素中挑选出 对因变量贡献大的因素. 如果采用多元线性回归分析,回归方程稳定性 差,每个自变量的区间误差积累将影响总体误差,
-
多元线性回归模型及其参数估计多元线性回归的显著性.pptx
多元线性回归模型及其参数估计多元线性回归的显著性;;引言;多元线性回归模型是一种用于研究多个自变量与一个因变量之间线性关系的统计模型。;;;多元线性回归模型的构建;;;;多元线性回归模型的参数估计;;;;在给定的显著性水平下，如果F统计量的值大于临界值，则拒绝原假设，认为自变量对因变量有显著影响。;t检验用于检验单个自变量对因变量的影响是否显著。;;多元线性回归模型的预测与应用;;;;多元线性回归模型的优缺点与改进方向;;;;;;;;谢谢您的聆听
-
4二元线性回归模型及参数估计.ppt
二元线性回归模型的估计 ;一、二元线性回归模型的参数估计 ;达到最小。 ;根据极值存在的必要条件，应该有 ;;;; 二、Beta系数和弹性系数
在多元回归分析中，需要说明各个解释变量的相对重要性，或者比较被解释变量对各个解释变量的敏感性。
然而，偏回归系数与变量的原有计量单位有直接联系，计量单位不同，彼此不能直接比较。
为此，需要引进Beta系数和弹性系数。
;1．Beta系数 ;对于二元线性回归模型，可以按下列公式计算Beta系数： ;;2．弹性系数 ;;3．偏相关系数 ;
-
一元线性回归模型与参数估计.ppt
一元线性回归模型及其参数估计 一、一元线性回归模型的参数估计 二、最小二乘参数估计量的统计性质 三、最小二乘参数估计量的概率分布 一、一元线性回归模型的参数估计 一元线性回归模型的一般形式 模型参数估计的任务 模型参数估计的任务为两项： 1、普通最小二乘法 （Ordinary Least Square, OLS） 给定一组样本观测值（Xi, Yi），i=1,2,…n，假如模型参数估计量已经求得，并且是最合理的参数估计量，那么样本回归函数应该能够最好地拟合样本数据，即样本回归线上的点与真实观测点的“总体误差”应该尽可能地小。 最小二乘参数估计量的离差形式 (deviation fo
-
2一元线性回归模型参数估计.ppt
上次课程回顾;一、变量间的关系及回归分析的基本概念;二、总体回归函数（PRF);三、随机扰动项;习题; 收入、年龄、家庭状况、政府的相关政策等也是影响生育率的重要的因素，在上述简单回归模型中，它们被包含在了随机扰动项之中。有些因素可能与教育水平相关，如收入水平与教育水平往往呈正相关、年龄大小与教育水平呈负相关等。
;§2.2 一元线性回归模型的参数估计 ;单方程计量经济学模型分为两大类：
线性模型和非线性模型; 一元线性回归模型：只有一个解释变量 ; 回归分析的主要目的是要通过样本回归函数（模型）SRF尽可能准确地估计总体回归函数（模型）PRF。; 一、线
-
2一元线性回归模型的参数估计.ppt
第二节 一元线性回归模型的参数估计; 一、一元线性回归模型的概念; 二、一元线性回归模型的基本假定;（2）模型中有随机扰动，估计的参数是随机变量，只有对随机扰动的分布作出假定，才能确定所估计参数的分布性质，也才可能进行假设检验和区间估计。; 以上假定称为线性回归模型的经典假定，满足该假定的线性回归模型，称为经典线性回归模型。 ; 3.Y的分布性质：; 三、参数的普通最小二乘估计（OLS）;2.最小二乘估计量的推导;整理得：;求解正规方程组得未知参数的OLS估计式：
;3.用离差表示的OLS估计式;由于参数的估计结果是通过普通最小二乘法得到的，故称为普通最小
-
二元线性回归模型及参数估计.pptx
1二元线性回归(huíguī)模型及参数估计第一页，共15页。
一、二元线性回归(huíguī)模型的参数估计1．偏回归系数的估计(gūjì)所谓偏回归系数，是指多元线性回归模型中解释变量前的系数。其含义是：当其他解释变量保持(bǎochí)不变时，某一解释变量变化一个单位而使被解释变量Y平均改变的数值，即某一解释变量对被解释变量Y的影响程度。第1页/共15页第二页，共15页。
达到最小。要估计二元线性回归模型iiXiXiYmbbb+++=22110中的参数0b、1b、2b，常用的方法仍然是普通最小二乘法。设根据给定一组样本数据（Yi，X1i，X2i），i=1，2，…，n，采用普通最小二乘法估