统计模型选择与应用.pdf

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统计模型选择与应用

中国人民大学统计学院

易丹辉

二○一七年六月

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一、统计模型选择的依据

（一）思路

1.主题的选取这是保证建模的关键

命题建模对题目的理解

回答问题的角度

主题明确解决的问题清楚

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2.方法的选择

结合解决的问题选择合适的方法

需要事先了解各种可能运用的方法

分析各种方法的适用条件

可以解决的问题利弊

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3.数据可收集支持论点的依据

利用各种方法、从不同侧面充分深入的

分析数据

数据来源指标选取

分析方法选择

结论的解释说明

利用数据分析说明现状，寻找规律

发现存在的主要问题

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统计建模的要求

可靠的数据

科学的方法

合理的结论

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二、统计模型的运用

（一）概述

基于线性回归的模型

用于研究不同现象之间的结构关系

线性回归模型因变量：数值型变量

logistic回归模型因变量：分类型变

量

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PanelData模型

截面和时间数据结合运用

结构方程模型

用于研究不同维度（潜变量）

之间的结构关系

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多元统计分析

聚类分析对应分析

主成份分析因子分析

典型相关分析多维尺度分析

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经济计量模型

一般为多方程构成的方程组

空间计量模型

考虑不同现象之间的空间关系

根据实际经济现象相互之间的关系构建

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时间序列模型

单变量时间序列模型

用于描述和预测现象随时间变动的规律

多变量时间序列模型

用于描述和预测多个现象之间的动态变化

规律

函数型数据分析模型

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单变量时间序列分析方法

确定性时间序列分析方法的要点和运用条件

随机性时间序列分析方法的理解以及应用

AR以及以其为基础的单位根检验

多变量时间序列分析方法

基于AR的多变量序列分析

VAR

SVAR

WECM

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数据挖掘（机器学习）模型

运用大数据挖掘现象变化的规律或

之间的关系

关联分析

聚类分析

分类分析支持向量机