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文档简介
第2章回归分析的性质 2 1回归的含义 2 2经济变量间的关系 2 3相关 2 4数据 2 1回归的含义 一 回归的历史渊源F 高尔顿 FrancisGalton 于1886年的文章 FamilyLikenessinStature 中提出了 普遍回归定律 LawofUniversalRegression 给定父母的身高 儿女的平均身高趋向于全体人口的平均身高 K 皮尔逊 KarlPearson 于1903年文章 OntheLawofInheritance 中证实 对于一个父辈高的群体 儿辈的平均身高低于他们父辈的身高 而对于一个父辈矮的群体 儿辈的平均身高则高于其父辈的身高 即儿辈回归于所有儿辈的平均身高 160 165 170 175 180 185 140 150 160 170 180 190 200 Y X 儿子们身高向着平均身高 回归 以保持种族的稳定 二 回归的现代含义 回归分析 regressionanalysis 是指研究某一个变量与一个或多个变量之间的统计依赖关系 回归的目的 实质 在于通过后者的已知或设定值 去估计和 或 预测前者的 总体 均值 2 2经济变量间的关系 1 确定性关系或函数关系 研究的是确定现象非随机变量间的关系 2 统计依赖关系 研究的是非确定现象随机变量间的关系 经济变量之间的关系 大体可分为两类 例如 函数关系 统计依赖关系 2 3相关 一 相关的定义和分类相关 correlation 是指两个或两个以上变量间相互关联的程度或强度 1 按强度 完全相关 变量间存在函数关系 高度相关 强相关 变量间近似存在函数关系 弱相关 变量间有关系但不明显 零相关 变量间不存在任何关系 完全相关 高度相关 弱相关 零相关 2 按变量个数 非线性相关 负相关 线性相关 正相关 线性相关 负相关 二 简单线性相关的度量 用简单线性相关系数 简称相关系数 correlationcoefficient 度量两个变量间的线性相关强度 用 表示 的随机变量表达式是 样本相关系数r 性质 1 r具有对称性 2 r与原点和尺度都无关 三 简单线性相关系数的取值范围和局限性 相关系数的取值范围是 1 1 相关系数的符号与协方差的符号相同 四 回归与相关的区别与联系 区别 1 回归分析强调因果关系 相关分析不关心因果关系 2 变量的性质不同 相关分析中的变量都是随机变量 且关系对等 确定性变量 随机变量 解释变量 因变量 回归分析 3 分析方法不同相关分析 相关系数法回归分析 建立回归方程 4 分析目的不同相关分析研究的是变量之间的相关性 方向和程度 5 不能说明非线性相关关系计量经济学关心 变量间的因果关系及隐藏在随机性后面的统计规律性 这有赖于回归分析方法 联系 1 相关分析是回归分析的基础和前提 2 回归分析是相关分析的深入和继续 2 4数据 一 数据的分类按照数据与时间的关系 可以分为 时间序列数据 timeseriesdata 横截面数据 cross sectiondata 面板数据 paneldata poolingdata 实例 我国地区的生产总值 二 数据的来源和质量 社会科学数据都是非实验所得 存在测量误差 或出于疏漏或
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