多元回归分析讲稿.ppt

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1、关于多元回归分析第一页，讲稿共七十八页哦一元线性回归模型复习一元线性回归模型复习一个自变量X与一个因变量Y作散点图模型形式 Y=0+1X+回归直线模型的F检验，T检验，（P值相同，作用等价）R2决定系数-相关系数第二页，讲稿共七十八页哦房屋售价 房价房价Y，受面积，受面积X1影响影响，还有影响因素吗？受地域x2（市中心与否），结构x3影响（高层与砖混）第三页，讲稿共七十八页哦汽车销售汽车销售若公司管理人员要预测来年该公若公司管理人员要预测来年该公司的汽车销售额司的汽车销售额y时，影响销售时，影响销售额的因素额的因素-广告宣传费广告宣传费x1还有个人可还有个人可支配收入支配收入x2,价格价格x3

2、第四页，讲稿共七十八页哦研究地区经济增长GDP，受劳动力投入人数x1影响!还有：资本要素，科技还有：资本要素，科技水平的影响水平的影响 第五页，讲稿共七十八页哦多元回归应用 例:财政收入y为因变量。自变量如下：x1工业总产值，x2农业总产值，x3建筑业总产值，x4人口数，x5社会商品零售总额。例：股票价格Y，自变量为每股收益X1，每股帐面价值X2。例：失业的时间长度Y（月），自变量有学历x1,年龄x2，工龄X3.第六页，讲稿共七十八页哦多元回归模型(multiple regression model)描述因变量 y 依赖于自变量 x1，x2，xk 和误差项 的方程，称为多元回归模型0 0，1

3、1，2 2 ，k k是参数是参数 是被称为误差项的随机变量是被称为误差项的随机变量 包含在包含在y y里面但不能被里面但不能被k k个自变量的线性关系所解释的变异个自变量的线性关系所解释的变异性性kkxxxy22110第七页，讲稿共七十八页哦地区地区GDPGDP就业人员就业人员（万人）（万人）投资投资(亿元亿元)北北 京京 3663.10858.62169.26 天天 津津 2447.66419.71039.39 河河 北北 7098.563389.52477.98 山山 西西 2456.591469.51100.86 内蒙古内蒙古 2150.411005.21174.66 辽辽 宁宁 600

4、2.541861.32076.36 吉 林 2522.621044.6969.03 黑龙江 4430.001622.41166.18 多元回归样本数据多元回归样本数据第八页，讲稿共七十八页哦多元多元回归模型回归模型n 1n(k 1)(k 1)1n 1 YX模型矩阵表示模型矩阵表示i01i12i2ki,kiiid2iYXXX,N(0,)i1,2,.,n其中且01111k12212k21nn1nknkY1XXY1XXY1XX第九页，讲稿共七十八页哦多元回归模型基本假定多元回归模型基本假定误差项是一个期望值为0的随机变量，即E()=0对于自变量x1，x2，xk的所有值，的方差 2都相同误差项是一个服

5、从正态分布的随机变量，即N(0,2)，且相互独立第十页，讲稿共七十八页哦多多元线性回归方程元线性回归方程的形式为 E(y)=0+1 x1+2 x2+k xk描述因变量 y 的平均值或期望值平均值或期望值如何依赖于自变量 x1，x2，xk的方程第十一页，讲稿共七十八页哦YX1X201122YXXSlope for variable X1Slope for variable X2多元回归方程几何意义Multiple Regression Equation第十二页，讲稿共七十八页哦最小二乘估计ppxxYE110)(最小 SSE:2110YYSSExxYpp第十三页，讲稿共七十八页哦第十四页，讲稿共七

6、十八页哦YX1X222110XbXbbYYi Yix2ix1i The best fit equation,Y,is found by minimizing the sum of squared errors,e2 样本观测回归残差示意图Residual=i =(Yi Yi)第十五页，讲稿共七十八页哦普通最小二乘估计普通最小二乘估计对于随机抽取的n组观测值kjniXYjii,2,1,0,2,1),(如果样本函数的参数估计值已经得到，则有：KikiiiiXXXY22110i=1,2n根据最小二乘原理，参数估计值应该是下列方程组的解 0000210QQQQk其中2112)(niiiniiYYeQ2

7、122110)(nikikiiiXXXY第十六页，讲稿共七十八页哦于是得到关于待估参数估计值的正规方程组：kiikikikiiiiikikiiiiiikikiiikikiiXYXXXXXYXXXXXYXXXXYXXX)()()()(221102222110112211022110 解该（k+1）个方程组成的线性代数方程组，即可得到(k+1)个待估参数的估计值,jjk 012。第十七页，讲稿共七十八页哦正规方程组的矩阵形式nknkknkkiikikikiiiikiiYYYXXXXXXXXXXXXXXXXn212111211102112111111即YXX)X(由于XX满秩，故有 YXXX1)(第

8、十八页，讲稿共七十八页哦多元回归方程模型系数由样本数据估计得到i011i22ikkiYXXX估计值估计值Estimated(or predicted)value of Y斜率斜率Estimated slope coefficients截距截距Estimatedintercept用 Excel 计算得到回归系数第十九页，讲稿共七十八页哦馅饼Pie销售量sale，受价格price的影响。还受广告费Advertising 的影响第二十页，讲稿共七十八页哦馅饼销售Sales=0+1(Price)+2(Advertising)星期销售价格广告费WeekPie SalesPrice($)Advertisi

9、ng($100s)13505.503.324607.503.333508.003.044308.004.553506.803.063807.504.074304.503.084706.403.794507.003.5104905.004.0113407.203.5123007.903.2134405.904.0144505.003.5153007.002.7Multiple regression equation:第二十一页，讲稿共七十八页哦多元回归结果Regression StatisticsMultiple R0.72213R Square0.52148Adjusted R Square0

10、.44172Standard Error47.46341Observations15ANOVA dfSSMSFSignificance FRegression229460.02714730.0136.538610.01201Residual1227033.3062252.776Total1456493.333 CoefficientsStandard Errort StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept306.52619114.253892.682850.0199357.58835555.46404Price-24.9750910.83213-2.3056

11、50.03979-48.57626-1.37392Advertising74.1309625.967322.854780.0144917.55303130.70888ertising)74.131(Adv ce)24.975(Pri-306.526 Sales第二十二页，讲稿共七十八页哦多元回归方程ertising)74.131(Adv ce)24.975(Pri-306.526 Salesb1=-24.975:表明每周表明每周销售量将减少，价格销售量将减少，价格增加美元，销售量增加美元，销售量平均减少平均减少 24.975 个个，（假设广告的效果，（假设广告的效果不变）不变）b2=74.13

12、1:表明销售表明销售量增加，广告费增加量增加，广告费增加美元，销售平美元，销售平均增加均增加 74.131个周个周,（假设价格不变）（假设价格不变）第二十三页，讲稿共七十八页哦用模型预测预测价格为$5.50，广告费为$350:预测销量为 428.62 pies428.62(3.5)74.131 (5.50)24.975-306.526 ertising)74.131(Adv ce)24.975(Pri-306.526 Sales注意：单位百元，$350 意味 X2=3.5第二十四页，讲稿共七十八页哦模型的检验模型的检验系数的检验系数的检验拟合度检验决定系数拟合度检验决定系数第二十五页，讲稿共七

13、十八页哦误差平方和的分解误差平方和的分解niiniiniiyyyyyy121212越小越好越大越好假设不变第二十六页，讲稿共七十八页哦多重判定系数-可决系数-拟合优度(multiple coefficient of determination)回归平方和占总平方和的比例计算公式为因变量取值的变差中，能被多元回归方程所解释的比例 SSTSSESSTSSRyyyyRniinii112122第二十七页，讲稿共七十八页哦Regression StatisticsMultiple R0.72213R Square0.52148Adjusted R Square0.44172Standard Error4

14、7.46341Observations15ANOVA dfSSMSFSignificance FRegression229460.02714730.036.538610.01201Residual1227033.3062252.776Total1456493.333 CoefficientsStandard Errort StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept306.52619114.253892.682850.0199357.58835555.46404Price-24.9750910.83213-2.305650.03979-48.57626-1.37

15、392Advertising74.1309625.967322.854780.0144917.55303130.70888.5214856493.329460.0SSTSSRr2销量变化的销量变化的52.1%，由价格和广告因素解释，由价格和广告因素解释决定系数第二十八页，讲稿共七十八页哦 随着自变量个数的不断增加，会使得R2不断增加，因此在作拟合优度检验的判定时，一般采用调整的R2，以消除自变量的个数以及样本量的大小对R2的影响。TSSRSSpnnRTSSRSSTSSESSR111122第二十九页，讲稿共七十八页哦修正多重判定系数修正多重判定系数(adjusted multiple coeff

16、icient of determination)为避免增加自变量而高估 R2，需要用样本量n和自变量的个数k去修正R2得到 计算公式为意义与 R2类似，数值小于R2目的是惩罚过多使用不重要的自变量目的是惩罚过多使用不重要的自变量。用于比较多个模型用于比较多个模型111122knnRRa第三十页，讲稿共七十八页哦Regression StatisticsMultiple R0.72213R Square0.52148Adjusted R Square0.44172Standard Error47.46341Observations15ANOVA dfSSMSFSignificance FRegr

17、ession229460.02714730.0136.538610.01201Residual1227033.3062252.776Total1456493.333 CoefficientsStandard Errort StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept306.52619114.253892.682850.0199357.58835555.46404Price-24.9750910.83213-2.305650.03979-48.57626-1.37392Advertising74.1309625.967322.854780.0144917.5530

18、3130.70888.44172r2adj销量变化的销量变化的44.2%由价格和广告解释。由价格和广告解释。Adjusted r2第三十一页，讲稿共七十八页哦回归方程显著性F检验提出假设H0：12k=0 线性关系不显著H1：1，2，k至少有一个不等于02121(,1)11niiniiyykSSR kFF knkSSE nkyynk.计算检验统计量F分子自由度k、分母自由度n-k-1得出统计量F，得到检验值4.作出决策：确定显著性水平和比较，P 拒绝H0利用F统计量进行总体线性显著性检验第三十二页，讲稿共七十八页哦6.53862252.814730.0MSEMSRFRegression Stat

19、isticsMultiple R0.72213R Square0.52148Adjusted R Square0.44172Standard Error47.46341Observations15ANOVA dfSSMSFSignificance FRegression229460.02714730.016.53860.01201Residual1227033.3062252.776Total1456493.333 CoefficientsStandard Errort StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept306.52619114.253892.6828

20、50.019957.58835555.46404Price-24.9750910.83213-2.305650.039-48.576-1.3739Advertising74.1309625.967322.854780.014917.553130.70888总体线性显著性检验F Test for Overall SignificanceP-value for the F Test第三十三页，讲稿共七十八页哦H0:1=2=0H1:1 和 2 不全为=.05df1=2 df2=12 检验统计量检验统计量:判定判定:结论结论:因为统计量在拒绝域(p-value .05),拒绝 H0结果说明至少有一个自

21、变量影响结果说明至少有一个自变量影响0 =.05F.05=3.885拒绝H0不能拒绝 H06.5386MSEMSRF临界值临界值:F =3.885F F 检验意义检验意义F第三十四页，讲稿共七十八页哦检验的值计算F检验临界值第三十五页，讲稿共七十八页哦单个自变量回归系数的检验提出假设H0：i=0 (自变量 xi 与 因变量 y 没有线性关系)H1：i 0 (自变量 xi 与 因变量 y有线性关系)1.计算检验的统计量 t)1(kntStii第三十六页，讲稿共七十八页哦Regression StatisticsMultiple R0.72213R Square0.52148Adjusted R

22、Square0.44172Standard Error47.46341Observations15ANOVA dfSSMSFSignificance FRegression229460.02714730.016.538610.01201Residual1227033.3062252.776Total1456493.333 CoefficientsStandard Errort StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept306.52619114.253892.682850.0199357.58835555.46404Price-24.9750910.83213-

23、2.305650.03979-48.57626-1.37392Advertising74.1309625.967322.854780.0144917.55303130.70888价格价格t=-2.306,p-value.03979广告费广告费 t=2.855,p-value.01449单个变量显著性检验第三十七页，讲稿共七十八页哦d.f.=15-2-1=12=.05t/2=2.1788Inferences about the Slope:t Test ExampleH0:i=0H1:i 0检验统计量在拒绝域(p-values 30第四十一页，讲稿共七十八页哦一、EXCEL软件计算：将输入的X1

24、，x2，x3，xk，排列在一起，再输入Y的观察值。在“工具工具”栏栏“数据分析数据分析”中选中选“回归回归”在数据区中选X时多个变量一起选中，Y的区域。得到回归系数值与检验值第四十二页，讲稿共七十八页哦第四十三页，讲稿共七十八页哦第四十四页，讲稿共七十八页哦EXCEL多元回归系数检验多元回归系数检验分行分行编号编号不良贷不良贷款款(亿元）亿元）Y各项贷款余额各项贷款余额（亿元）（亿元）x1x1本年累计应收贷本年累计应收贷款款（亿元）（亿元）x2x2贷款项目个贷款项目个数数（个）（个）x3x3本年固定资产投资本年固定资产投资额额（亿元）（亿元）x4x410.967.36.8551.921.111

25、1.319.81690.934.8173.07.71773.743.280.87.21014.557.8199.716.51963.262.716.22.212.271.6107.410.71720.2812.5185.427.11843.891.096.11.71055.9102.672.89.11464.3110.364.22.11142.7124.0132.211.22376.7130.858.66.01422.8143.5174.612.726117.11510.2263.515.634146.7163.079.38.91529.9第四十五页，讲稿共七十八页哦第四十六页，讲稿共七十八页

26、哦CoefficientsCoefficients标准误差标准误差t Statt StatP-valueP-valueInterceptIntercept-1.021639763-1.0216397630.7823720.782372-1.30582-1.305820.2064340.206434各项贷款余额各项贷款余额（亿元）（亿元）x1x10.0400393530.0400393530.0104340.0104343.8374953.8374950.0010280.001028本年累计应收贷款本年累计应收贷款（亿元）（亿元）x2x20.1480338910.1480338910.07879

27、40.0787941.8787381.8787380.0749350.074935贷款项目个数贷款项目个数（个）（个）x3x30.0145293530.0145293530.0830330.0830330.1749830.1749830.8628530.862853本年固定资产投资额本年固定资产投资额（亿元）（亿元）x4x4-0.029192866-0.0291928660.0150730.015073-1.93677-1.936770.067030.06703第四十七页，讲稿共七十八页哦逐步回归法 在多元线性回归中，最难的是如何选择自变量的问题，如果自变量选的太少，则自变量对Y的决定系数太小

28、，导致过大的偏差，如果把与Y有关的自变量都选入是不可能的。多个自变量间的相关会给回归方程的实际解释上造成麻烦，即多重共线性的影响。最优方程：最优方程：要求进入回归方程的自变量都是显著的，未进入回归方程的自变量都是不显著的。第四十八页，讲稿共七十八页哦变量选择过程在建立回归模型时，对自变量进行筛选选择自变量的原则是对统计量进行显著性检验将一个或一个以上的自变量引入到回归模型中时，是否使得残差平方和(SSE)有显著减少。如果增加一个自变量使SSE的减少是显著的，则说明有必要将这个自变量引入回归模型，否则，就没有必要将这个自变量引入回归模型确定引入自变量是否使SSE有显著减少的方法，就是使用F统计量

29、的值作为一个标准，以此来确定是在模型中增加一个自变量，还是从模型中剔除一个自变量1.变量选择的方法主要有：向前选择、向后剔除、逐步回归、最优子集等 第四十九页，讲稿共七十八页哦向前选择(forward selection)对k个自变量分别拟合对因变量的一元线性回归模型，共有k个，然后找出F统计量的值最高的模型及其自变量，并将其首先引入模型 分别拟合引入模型外的k-1个自变量的线性回归模型 如此反复进行，直至模型外的自变量均无统计显著性为止第五十页，讲稿共七十八页哦向后剔除(backward elimination)先对因变量包括所有k个自变量的回归模型。然后去掉一个自变量，这个自变量是使模型的

30、SSE值减小最少的自变量，被挑选出来并从模型中剔除如此反复进行，一直将自变量从模型中剔除，直至剔除一个自变量不会使SSE显著减小为止第五十一页，讲稿共七十八页哦逐步回归(stepwise regression)将向前选择和向后剔除两种方法结合起来筛选自变量在增加了一个自变量后，它会对模型中所有的变量进行考察，看看有没有可能剔除某个自变量。如果在增加了一个自变量后，前面增加的某个自变量对模型的贡献变得不显著，这个变量就会被剔除按照以上方法不停地增加变量并考虑剔除以前增加的变量的可能性，直至增加变量已经不能导致SSE显著减少在前面步骤中增加的自变量在后面的步骤中有可能被剔除，而在前面步骤中剔除的自

31、变量在后面的步骤中也可能重新进入到模型中第五十二页，讲稿共七十八页哦 *2、赤池信息准则和施瓦茨准则、赤池信息准则和施瓦茨准则 为了比较所含解释变量个数不同的多元回归模型的拟合优度，常用的标准还有:赤池信息准则赤池信息准则（Akaike information criterion,AIC）nknAIC)1(2lnee施瓦茨准则（Schwarz criterion，SC）nnknAClnlnee 这两准则均要求仅当所增加的解释变量能够减少AIC值或AC值时才在原模型中增加该解释变量。第五十三页，讲稿共七十八页哦 Eviews的估计结果显示：中国居民消费二元例中：AIC=6.68 SC=6.83

32、中国居民消费一元例中：AIC=7.09 SC=7.19从这点看，可以说前期人均居民消费CONSP(-1)应包括在模型中。第五十四页，讲稿共七十八页哦含有虚拟自变量的回归第五十五页，讲稿共七十八页哦虚拟自变量(dummy variable)用数字代码表示的定性自变量虚拟自变量可有不同的水平只有两个水平的虚拟自变量比如，性别(男，女)有两个以上水平的虚拟自变量贷款企业的类型(家电，医药，其他)虚拟变量的取值为0，1女男01x第五十六页，讲稿共七十八页哦虚拟自变量的回归回归模型中使用虚拟自变量时，称为虚拟自变量的回归当虚拟自变量只有两个水平时，可在回归中引入一个虚拟变量比如，性别(男，女)1.一般而

33、言，如果定性自变量有k个水平，需要在回归模型中引进k-1个虚拟变量其他水平水平其他水平水平其他水平水平011,021,011121kxxxk第五十七页，讲稿共七十八页哦虚拟自变量的回归第五十八页，讲稿共七十八页哦虚拟自变量的回归(考试成绩与性别的散点图)考试成绩与性别的散点图考试成绩与性别的散点图255075100性别考试成绩男 女第五十九页，讲稿共七十八页哦虚拟自变量的回归引进虚拟变量时，回归方程表示为E(y)=0+1x男(x=0)：E(y)=0男学生考试成绩的期望值女(x=1)：E(y)=0+11女学生考试成绩的期望值注意：当指定虚拟变量0，1时0总是代表与虚拟变量值0所对应的那个分类变量

34、水平的平均值1总是代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均响应与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值的差值，即 平均值的差值=(0+1)-0=1第六十页，讲稿共七十八页哦虚拟自变量的回归(例题分析)第六十一页，讲稿共七十八页哦虚拟自变量的回归引进虚拟变量时，回归方程写为 E(y)=0+1x1+2x2女(x2=0)：E(y|女性)=0+1x1男(x2=1)：E(y|男性)=(0+2)+1x1 0表示：女性职工的期望月工资收入(0+2)表示：男性职工的期望月工资收入 1表示：工作年限每增加1年，男性或女性工资的平均增加值 2表示：男性职工的期望月工资收入与女性职工的期望月工资收入之

35、间的差值(0+2)-0=2第六十二页，讲稿共七十八页哦用虚拟自变量回归解决方差分析问题第六十三页，讲稿共七十八页哦设对某种职业者的工资采集了设对某种职业者的工资采集了10个样本，列于下表，个样本，列于下表，工资单位略去，性别栏中工资单位略去，性别栏中1表示男性，表示男性，0表示女性表示女性。序号序号12345678910工资工资22.019.018.021.718.521.020.517.017.521.2性别性别1001011001我们以性别为自变量建立回归模型我们以性别为自变量建立回归模型iiiDY10第六十四页，讲稿共七十八页哦序号序号工资工资性别性别122121903180421.71

36、518.506211720.518170917.501021.21回归系数分析回归系数标准误标准化的betat显著性常数项 18.0000 0.3118 57.73500.0000变量0002 3.2800 0.4409 0.9347 7.4392 0.0001方差分析表平方和自由度均方F值显著性回归 26.89601 26.8960 55.3416 0.0001残差 3.88808 0.4860总和 30.78409回归方程工资=18.000000+3.2800*性别第六十五页，讲稿共七十八页哦iiDY28.300.181t对表中数据回归得 它表示，女性的平均工资为18，男性的平均工资为18

37、+3.28=21.28。由于回归系数的统计量为7.44，远大于临界值0.44，非常显著，故认为该项工作男女工资存在差别。第六十六页，讲稿共七十八页哦具体（社会经济）问题具体（社会经济）问题设置指标变量设置指标变量收集整理数据收集整理数据修改修改构造理论模型构造理论模型估计模型参数估计模型参数模型运用模型运用经济因素分析经济因素分析经济变量控制经济变量控制经济决策预测经济决策预测模型检验通过模型检验通过?NY第六十七页，讲稿共七十八页哦例如，描述税收与税率关系的拉弗曲线：抛物线 s=a+b r+c r2 c0 s：税收；r：税率三 非线性回归 例如，Cobb-Dauglas生产函数：幂函数 Q=

38、AKLQ：产出量，K：投入的资本；L：投入的劳动第六十八页，讲稿共七十八页哦非线性回归非线性回归1.1.因变量因变量 y y 与与 x x 之间不是线性关系之间不是线性关系2.2.可通过变量代换转换成线性关系可通过变量代换转换成线性关系用最小二乘法求出参数的估计值用最小二乘法求出参数的估计值3.3.并非所有的非线性模型都可以化为线性并非所有的非线性模型都可以化为线性模型模型第六十九页，讲稿共七十八页哦701.多项式模型 在只有一个自变量的情况下，多项式模型形式如下：2.对数模型对数模型方程为：.2210 xbxbby)(xbLnay上一页下一页返回本节首页第七十页，讲稿共七十八页哦双曲线xxy

39、基本形式：线性化方法令：y=1/y，x=1/x,则有y=+x图像第七十一页，讲稿共七十八页哦幂函数曲线基本形式：线性化方法两端取对数得：lg y=lg+lg x令：y=lgy，x=lg x，则y=lg+x图像xy 第七十二页，讲稿共七十八页哦对数曲线基本形式：线性化方法x=lnx,则有y=+x图像xyln第七十三页，讲稿共七十八页哦指数曲线基本形式：线性化方法两端取对数得：lny=ln+x令：y=lny，则有y=ln+x图像xey第七十四页，讲稿共七十八页哦S 型曲线基本形式：线性化方法令：y=1/y，x=e-x,则有y=+x1.图像xye1第七十五页，讲稿共七十八页哦非线性回归(例题分析)【例例】一种商品的需求量与其价格有一定的关系。现对一定时期内的商品价格x与需求量y进行观察，取得的样本数据如表11.16。试判断商品价格与需求量之间回归函数的类型，并求需求量对价格的回归方程废品率与生产率的关系废品率与生产率的关系价格价格(元元)x12345678910需求量需求量(千克千克)y58504438343029262524第七十六页，讲稿共七十八页哦非线性回归(例题分析)价格与需求量的散点图价格与需求量的散点图020406080051015价格需求量第七十七页，讲稿共七十八页哦感谢大家观看感谢大家观看第七十八页，讲稿共七十八页哦