元线性回归

元线性回归Tag内容描述：<p>1、李国奇 安贞医院,多元线性回归,(multiple linear regression),主要内容,第一节：多元线性回归概念及统计描述 第二节：多元线性回归假设检验 第三节、多元线性回归自变量的筛选 第四节：多元线性回归应用 第五节：多元线性回归应注意问题 第六节：实例分析(SAS),第一节：多元线性回归概念及统计描述,概念：用于分析一个连续型因变量与多个自变量之间的线性关系的统计学分析方法。 例：血压值与年龄、性别、劳动强度、饮食习惯、吸烟状况、家族史 糖尿病人的血糖与胰岛素、糖化血红蛋白、血清总胆固醇、甘油三脂,多元线性回归数据结构,假定。</p><p>2、1,第四章 多元线性回归分析,2,第四章 多元线性回归分析,第一节 多元线性回归模型 第二节 最小二乘参数估计 第三节 回归拟合度评价和决定系数 第四节 统计推断和预测,3,第一节 多元线性回归模型,一、模型的建立 二、多元线性回归模型的向量、矩阵表 示法 三、模型的假设,4,一、模型的建立,模型形式 例,5,二、多元线性回归模型的向量、矩阵表示法,6,三、模型的假设,变量 和 之间存在多元线性随机函数关系 对任意 都成立 与 无关 当 时， 解释变量都是确定性的而非随机变量，而且解释变量之间不存在线性关系 服从正态分布,7,第二节 最小二乘。</p><p>3、第2章 一元线性回归,2 .1 一元线性回归模型 2 .2 参数 的估计 2 .3 最小二乘估计的性质 2 .4 回归方程的显著性检验 2 .5 残差分析 2 .6 回归系数的区间估计 2 .7 预测和控制 2 .8 本章小结与评注,2 .1 一元线性回归模型,例2 .1 表2.1列出了15起火灾事故的损失及火灾发生地与最近的消防站的距离。,表2.1 火灾损失表,2 .1 一元线性回归模型,例2.2 全国人均消费金额记作y(元); 人均国民收入记为x(元),表2.2 人均国民收入表,2 .1 一元线性回归模型,2 .1 一元线性回归模型,一元线性回归模型,此时回归方程为,2 .1 一元线性回归模型,样本模型,回。</p><p>4、第2章 一元线性回归模型,模型的建立及其假定条件 最小二乘估计（OLS） 最小二乘估计量的特性 参数估计量的分布 的估计 拟合优度的测量 回归参数的显著性检验与置信区间 yF 的点预测与区间预测 案例分析 EViews操作,1. 模型的建立及假定条件,0 + 1 xt,ut (随机误差项),粮食产量 yt (被解释变量),种植面积xt (解释变量),t=1,2,T. T=200,0 和1称为参数,yt,= 0 + 1 xt + ut,一元线性回归模型： yt = 0 + 1 xt + ut,回归模型的随机误差项中一般包括如下几项内容，（1）非重要解释变量的省略，（2）数学模型形式欠妥，（3）归并误差（粮食的归并。</p><p>5、教学大纲要求,本章（第二章）是课程的重要和主要内容 应占理论课时的1/3以上 基本要求：一元线性单方程计量经济学模型的基本理论与方法，运用矩阵描述、推导和证明与普通最小二乘法有关的参数估计过程和结论，应用计量经济学软件进行一元线性单方程模型的普通最小二乘估计，独立完成建立线性单方程计量经济学模型的全过程工作。,第二章 一元线性回归模型,2.1 一元线性回归模型概念基础 回归是计量经济学的主要工具,一、“回归”一词的历史渊源,Francis Galton F加尔顿,Karl Pearson K皮尔逊,回归一词最先由F加尔顿(FrancisC,alton)引入,加。</p><p>6、计量经济学,许林博士经济与贸易学院,主要内容,回归本质基本假定OLS方法统计性质t检验F检验，拟合优度预测,第一篇单一方程回归模型,复习：,计量经济学“四大过程”,模型设计：理论假说理论模型计量模型,模型估计：数据估计方法,模型检验：经济统计计量,模型应用：预测制定政策,第一章回归分析的性质,1.1回归,1.1.1“回归”的概念,是计量经济学的主要概念历史渊源：F.加密尔顿引入，父母身高与子女身。</p><p>7、竭尽全力而不是尽力而为,在美国西雅图一所著名的教堂里，一位德高望重的牧师同教会学校一个班的学生讲故事。 猎人带着猎狗去打猎，猎人击中了兔子的后腿，受伤的兔子拼命地逃跑，猎狗在后穷追不舍。可是追了一阵子，猎狗没追上，只好悻悻地回来。猎人气急败坏地说：“你真没用，连一只受伤的兔子都追不到！” 猎狗辩解道：“我已经尽力而为了呀！” 逃脱的兔子回来跟大家说：“他是尽力而已，我是竭尽全力呀！他没有追上我最多。</p>