西南财大课件计量经济学JLJJ二章.ppt

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1、简单线性回归模型第二章1目的要求:通过一元线性回归模型的建立过程,了解(重温)回归分析方法的基本统计思想。掌握:总体回归函数与样本回归函数的实质和联系;线性回归的基本假定及其意义;普通最小二乘估计及其性质;参数的点估计与区间估计;参数的假设检验;拟合优度的意义和作用;对因变量个别值和平均值的点预测和区间预测;2第一节     回归分析与回归方程一、回归与相关(一)经济变量之间的相互关系1、相互关系函数关系:统计(相关)关系:2、相关关系的类型1)从相关关系涉及的变量数量:简单(一元)相关;多重(复)相关2)从变量相关的表现

2、形式:线性相关;非线性相关3)从变量相关关系变化的方向:正相关;负相关(变量间变化彼此没有联系时,称为不(零)相关)3(二)相关系数(复习)变量X、Y的总体相关系数变量X、Y的样本相关系数注意:1、变量X、Y都是随机变量,且相互对称,所以2、相关系数只反映两变量间线性相关的程度,不能说明其非线性相关关系4、相关系数虽能度量变量的线性相关程度,但不能确定变量之间的因果关系,也不能说明它具体接近哪一条直线。3、样本相关系数是总体相关系数的估计量,随着取样的不同,两者之间有误差,其统计显著性有待检验。4例以下资料是Whitney

3、公司连续26周销售额和广告成本以及该城市各主要百货公司的销售总额(含Whitney公司的)和估计的竞争对手的广告费(美元)周次Whitney公司百货公司销售总额其它百货公司的广告费X2销售额Y广告费X112170787119003710113200021994291149003369873—……………251680685109002819941—262266506980038976892500这些数据是否能揭示出Whitney公司所做的报纸广告带来的真实收益?5广告费与销售额的散点图160000018000002000000

4、22000002400000260000001000020000300004000050000YX16广告费与市场占有率的散点图7(三)回归分析1、“回归”一词的古典意义英国生物学家F.高尔顿(FrancisGalton)在遗传学研究中首先提出的…82、“回归”一词的现代意义:“回归”是关于一个被解释变量(或因变量)对一个或多个解释变量(或自变量)依存关系的研究。目的:根据已知的或固定的解释变量的值,去估计或预测被解释变量的总体均值。回归分析就是要根据X和Y的观测数据,确定其变动的具体统计规律性。例:个人可支配收入和个人消

5、费支出即XY平均变动轨迹(该函数称为回归函数)93、回归分析与相关分析的联系和区别联系:都是研究相关关系的方法。区别:相关分析:*所涉及的变量都为随机变量。回归分析:*需要区分变量之间的因果关系;*则要通过建立回归方程,去估计(预测)因变量的平均值;*因变量是随机变量(有一定的概率分布),自变量是非随机变量。*主要是为刻画变量间的相关程度;*不考虑变量之间的因果关系,不区分解释变量和因变量,两变量对称.10二、总体回归函数(PRF)(一)一个人为的例子(P17):N=100户家庭分为10组分析:每一收入组的家庭消费支出对给

6、定的,所有可能出现的Y值服从一定的分布,称为X给定时Y的条件分布X取某定值时,Y取各种值的概率,称为Y的条件概率,记为例如:X=60,Y取4个值中任一个值的条件概率各为X=90,Y取6个值中任一个值的条件概率各为称为Y的条件均值(条件期望)例如结果列于表2.1.2(P18)11(二)总体回归函数的概念“条件期望(均值)”的运动轨迹称为回归函数。*Y对X的回归直线:回归函数形式为直线*Y对X的回归曲线:回归函数形式为曲线*总体回归函数(PRF):总体因变量Y的条件期望表示为解释变量X的某种函数*特别:总体回归函数为线性函数,

7、即注意:总体回归函数的设定(通过定性分析、散点(布)图)12(三)“线性”一词的含义(有两种解释)1、模型就变量而言是线性的,例如2、模型就参数而言是线性的,例如注:在计量经济学中,从回归理论的发展、参数的估计方法来说,主要考虑的是模型就参数而言是线性的情形。13三、随机扰动项*随机扰动项(ui):因变量Yi与总体条件均值(期望)E(Y/Xi)的偏差(离差)。即*总体回归函数可以表示为:条件期望形式:说明X对Y的条件期望影响随机设定形式ui说明除了X对Y的影响以外,其余未被纳入模型的诸多因素对Y的综合影响146、变量的内在

8、随机性总体回归函数中引进随机扰动项的主要原因:1、作为未知影响因素的代表2、作为无法取得数据的已知因素的代表3、作为众多细小影响因素的综合代表4、模型的设定误差5、变量的观测误差15四、样本回归函数(SRF)(一)样本回归直线(回归曲线):以样本数据拟合的直线(曲线),它是总体回归线的近似反映。仍以家庭

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