多元线性回归模型课件.pptx

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多元線性回歸模型

§3.1模型的假定

§3.2最小二乘估計

§3.3最小二乘估計的性質

§3.4模型的離差形式和決定係數

§3.5參數估計的分佈性質

§3.5參數估計的分佈性質式中C是一等冪矩陣，且存在一正交變換矩陣P使

§3.5參數估計的分佈性質

§3.6多重共線性一、多重共線性存在的後果二、多重共線性的判別尺度三、多重共線性的解決方法

§3.6多重共線性一、多重共線性存在的後果

§3.6多重共線性由上機實驗數據表1、2

§3.6多重共線性

§3.6多重共線性多重共線性存在產生的後果：1.估計精度下降。2.估計結果（包括方差、協方差）對數據的極小變化很敏感。3.可以得到一個較高的決定係數R2，但系數估計在統計上很少顯著。

§3.6多重共線性二、多重共線性的判別尺度分析在什麼樣的情況下，多重共線性對估計結果影響太大，以至於不得不考慮它們的存在。

§3.6多重共線性

§3.6多重共線性VIF稱為方差擴大因數（VarianceInflationFactor）,利用它來描述變數之間的共線程度

§3.6多重共線性

§3.6多重共線性三、多重共線性的解決方法1．嶺回歸（RidgeRegression）2．對模型不作任何調整3．增加樣本資訊4．對數據作變換

§3.6多重共線性1．嶺回歸（RidgeRegression）

§3.6多重共線性

§3.6多重共線性2．對模型不作任何調整現有庫存調整模型的估計結果：

§3.6多重共線性

§3.6多重共線性3．增加樣本資訊Brown消費函數估計結果如下：

§3.6多重共線性

§3.6多重共線性4．對數據作變換

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