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* * §2.7 无条件预测 一、点预测 设有模型 yt=α+βxt+ut t =1,2,…,n (3.7.1) T 表示第 t 个抽样时期,现在假设属于抽样时期以外的某个时期 f(预测期)的自变量值xf已知,并且( 2.7.1 )式同样适用于第f个时期,这时因变量有 yf=α+βxf+uf ( 3.7.2 ) 且uf满足基本假定。 由于每一个xf 值都对应着yf 的一个分布,所以,讨论yf 的预测值有两个含义: ①预测与xf 值相对应的yf 的期望值E( yf ); ②预测与xf 值相对应的yf 的个别值。 利用模型(2.7.1)和样本观察值(xt,yt)得出回归 方程 将t外推到抽样期之外的某个预测期 f,就有 (3.7.3) 表明: 是E( )的无偏估计量 表明:二者之差在多次观察中平均来说等于零。 综上所述, 用来估计E( )和 是合理的。 二、区间预测 (一) E(yf )的区间预测 其中 于是 (3.7.4) 用估计量 代替 ,便得的 估计量: (3.7.5) 利用(2.7.5)构造 t 统计量,显然有 ~ t (n -2) (3.7.6) 则置信度取1-α的置信区间为: (3.7.7) (二) 的区间预测 由于 所以 (3.7.8) (3.7.9) 利用(3.7.9)构造统计量,显然有 ~ t(n -2) 用估计量代替 ,得 则置信度取1-α的置信区间为 (3.7.10) 由公式(3.7.7)和(3.7.10)可以看出,对于相同的置信度 yf 的预测区间比E(yf)的预测区间宽些。即在相同的置信度下, yf 的预测误差比E(yf)的预测误差大;并且预测精度与样本容量n、 xf 与均值 的偏差平方 以及x的观察值的偏差平方和 三者有关。

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