第二章-简单线性回归模型.ppt

* 4. 经济意义检验： 估计的解释变量的系数为0·758511，说明城镇居民人均可支配收入每增加1元，人均年消费支出平均将增加0·758511元。这符合经济理论对边际消费倾向的界定。 * 点预测： 西部地区的城市居民人均年可支配收入第一步争取达到1000美元(按现有汇率即人民币8270元)，代入估计的模型得 第二步再争取达到1500美元(即人民币12405元)，利用所估计的模型可预测这时城市居民可能达到的人均年消费支出水平  经济预测 * 平均值区间预测上下限： 区间预测 * 即是说： 平均值置信度95%的预测区间为（6393.03，6717.23）元。 平均值置信度95%的预测区间为（9292.33，10090.83）元。 个别值区间预测（略） * 第二章 小 结 1、变量间的关系： 函数关系——相关关系 相关系数——对变量间线性相关程度的度量 2、现代意义的回归：一个被解释变量对若干个 解释变量依存关系的研究 实质：由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值 * 3、总体回归函数（PRF）：将总体被解释变量Y的条件均值表现为解释变量X 的某种函数 样本回归函数（SRF）：将被解释变量Y 的样本条件均值表示为解释变量X 的某种函数。 总体回归函数与样本回归函数的区别与联系 4、随机扰动项：被解释变量实际值与条件均值的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。 * 5、简单线性回归的基本假定： 对模型和变量的假定 对随机扰动项u的假定 零均值假定: 同方差假定: 无自相关假定: 随机扰动与解释变量不相关假定: 正态性假定: * 6、普通最小二乘法（OLS）估计参数的基本思想及估计式； * 期望： 方差： 标准差： OLS估计式是最佳线性无偏估计式。 OLS 估计式的分布性质 * 7、 的无偏估计 8、对回归系数区间估计的思想和方法 * 9、拟合优度：样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度， 可决系数：在总变差分解基础上确定的，模型解释了的变差在总变差中的比重 可决系数的计算方法、特点与作用。 * 10、对回归系数的假设检验 假设检验的基本思想 对回归系数 t 检验的思想与方法 用 P 值判断参数的显著性 * 11、对被解释变量的预测 被解释变量平均值预测与个别值预测的关系 被解释变量平均值的点预测和区间预测的方法 * 被解释变量个别值区间预测的方法 12、运用EViews软件对简单的线性回归模型进行 估计和检验 * 第 二 章 结 束 了！ * ●在 已知时 将 作标准化变换 *   （1）当样本为大样本时，用估计的参数标准误差对 作标准化变换，所得Z 统计量仍可视为标准正 态变量（根据中心极限定理） （2）当样本为小样本时，可用 代替 ， 去估 计参数的标准误差，用估计的参数标准误差对 作标准化变换，所得的 t 统计量不再服从正态分布 （这时分母也是随机变量），而是服从 t 分布： ●当 未知时 * 二、回归系数的区间估计 概念： 对参数作出的点估计是随机变量，虽然是无偏估 计，但还不能说明估计的可靠性和精确性，需要找 到包含真实参数的一个范围，并确定这个范围包含 参数真实值的可靠程度。 在确定参数估计式概率分布性质的基础上，可找到 两个正数δ和α（ ），使得区间 包含真实 的概率为 ，即 这样的区间称为所估计参数的置信区间。 *  一般情况下, 总体方差 未知，用无偏估计 去代替 ，由于样本容量较小，统计量 t 不再服从正态分布，而服从 t 分布。可用 t 分布去建立参数估计的置信区间。 回归系数区间估计的方法 * 选定α，查 t 分布表得显著性水平为 ，自 由度为 的临界值 ，则有 即 * 三、回归系数的假设检验 1. 假设检验的基本思想 为什么要作假设检验？ 所估计的回归系数 、 和方差 都是通过 样本估计的