计量经济学庞皓第二版第二章简单线性回归模型.pptVIP

计量经济学

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未来我国旅游需求将快速增长，根据中国政府所制定的

远景目标，到2020年，中国入境旅游人数将达到2.1亿人

次；国际旅游外汇收入580亿美元，国内旅游收入2500亿

美元。到2020年，中国旅游业总收入将超过3000亿美元，

相当于国内生产总值的8%至11%。

（来源：《2008年中国旅行社发展研究咨询报告》）

（参考现状：第一产业占GDP的15%，建筑业占GDP的7%）

●什么决定性因素能使中国旅游业总收入超过3000亿美元?

●旅游业的发展与这种决定性因素的数量关系究竟是什么？

●怎样具体测定旅游业发展与这种决定性因素的数量关系?

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需要研究经济变量之间数量关系的方法

显然，对旅游起决定性影响作用的是“中国居民的收

入水平”以及“入境旅游人数”等因素。

“旅游业总收入”（Y）与“居民平均收入”（X1）或

者“入境旅游人数”（X2）有怎样的数量关系呢？

能否用某种线性或非线性关系式Y=f(X)去表现

这

种数量关系呢?具体该怎样去表现和计量呢?

为了不使问题复杂化,我们先在某些标准的(古典的)

假定条件下，用最简单的模型，对最简单的变量间数

量关系加以讨论

第一节回归分析与回归函数

一、相关分析与回归分析

（对统计学的回顾）

1、经济变量之间的相互关系

性质上可能有三种情况:

◆确定性的函数关系Y=f(X)可用数学方法计算

◆不确定的统计关系—相关关系

Y=f（X）+ε(ε为随机变量)可用统计方法分析

◆没有关系不用分析

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2、相关关系

◆相关关系的描述

最直观的描述方式——坐标图（散布图、散点图））

函数关系

相关关系(线性)

相关关系(非线性)没有关系

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相关关系的类型

●从涉及的变量数量看

简单相关

多重相关（复相关）

●从变量相关关系的表现形式看

线性相关——散布图接近一条直线

非线性相关——散布图接近一条曲线

●从变量相关关系变化的方向看

正相关——变量同方向变化，同增同减

负相关——变量反方向变化，一增一减

不相关

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3、相关程度的度量—相关系数

如果X和Y总体的全部数据都已知，X和Y的方差和

协方差也已知，则

Cov(X,Y)

X和Y的总体线性相关系数：

Var(X)Var(Y)

其中：Var(X)-----X的方差Var(Y)-----Y的方差

Cov(X,Y)-----X和Y的协方差

特点：

●总体相关系数只反映总体两个变量X和