计量经济学课件ppt4讲解学习.ppt

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1、计量经济学课件PPT4一、拟合优度检验n检验模型对样本的拟合程度称为拟合优度。nLS的优良性指的是不同方法对同一问题的判断。n拟合优度检验指的是对不同问题之间的比较。n方法：构造一个表征拟合程度的指标，根据一定准则进行判断。n例如左边两个问题，它们都满足LS，但拟合程度明显不同。21总平方和=解释平方和+残差平方和3为什么ESS是由解释变量引起的变动？4为什么ESS是由解释变量引起的变动？nESS是一个变动nESS是由解释变量的变动决定的nESS是被解释变量变动的一部分5平方和分解图示正交分解正交分解(yi,xi)6名词对照nTotal Square SumnExplain Square Su

2、mnResidual Square SumnnTotal Square SumnError Square SumnRegression Square Sumn总平方和n解释平方和n残差平方和nn总平方和n误差平方和n（残差平方和）n回归平方和n（解释平方和）72、拟合优度R2和调整了的R2nr2 拟合优度（判定系数、决定系数）nR2调整了的拟合优度8可决系数（拟合优度）R2n解释变量引起的变动占总变动的百分比n取值在01之间，越大拟合越好9调整了的R2n用残差平方和与总平方和各自的自由度进行调整。以防止企图通过增加解释变量个数来提高拟合优度的错误倾向。10引入调整可决系数的作用 返回返回11二

3、、方程显著性检验（F检验）依据假设检验的原理和步骤，把模型作为一个整体进行假设检验，检验模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系是否显著的成立。12F检验统计量的构造13F检验的逻辑意义14拟合优度与方程显著性检验的关系n拟合优度检验模型对样本的拟合程度。nF显著性性检验检验模型总体线性关系的显著性。n两者有如上的关系。n拟合优度是感性的，不宜苛求，应以F检验为准。但F检验它只是把模型作为一个整体进行了检验，还应对模型中的各个变量进行检验，决定它们是否应当保留在模型之中。15F检验的步骤n假定随机扰动项u服从正态分布。检验目标是联合检验，n（1）提出假设H0:b1=b2=b3=bk=0n（2）

4、适合的检验统计量n（3）根据冒险率，确定临界值Fn（4）将计算出的F与临界值F比较n（5）下结论：若F临界值F，则拒绝H0；若Ft，拒绝H0；否则不拒绝H0。t的绝对值越大，自变量对因变量的作用越显著。20不拒绝H0区域t f(t)拒绝域拒绝域t检验的拒绝域21回归模型假设检验的步骤n（1）查看拟合优度，进行F检验，从整体上判断回归方程是否成立，如果F检验通不过，无须进行下一步；否则进行下一步n（2）查看各个变量的t值及其相应的概率，进行t检验，如果相应的概率小于给定的显著水平，该自变量的系数显著地不为0，该自变量对因变量作用显著；否则系数与0无显著差异（本质上=0），该自变量对因变量无显著的

5、作用，应从方程中删去，重新估计方程。n（3）但是，一次只能将最不显著（相应概率最大）的删除。每次删除一个，直至全部显著。返回返回22五、参数估计的置信区间n用样本提供的信息，根据估计量(统计量)公式，可以给出未知参数的估计值或被解释变量的预测值的估计值，这种估计称为点估计。显然点估计没有给出做出进行这类判断的可靠程度和误差范围。n区间估计则是以一定的可靠程度（精确度），给出估计值存在的误差范围（区间）。n因为估计量是一个随机变量，所以区间估计的实质，是为被估计的参数或预测值构造一个以点估计为中心的区间（置信区间），该区间以一定的概率（置信度=1-）包含该参数或预测值。23参数估计的置信区间24

6、可靠性和估计精度是相互制约n1、提高可靠性（减少风险），区间增大，反之，则反。因为信息量只有这么多。n2、增加样本容量t临界值减小和系数标注误减小（它的分子不增它，分母增大）误差半径减小n3、提高拟合优度（减少RSS）n4、提高样本观察值的分散度。n5、置信区域是一个以为中心的超椭球n大量观察n深入观察n全面观察25预测时间轴的分段26参数的区间估计27b f(b)置信区间上限下限假设检验与区间估计是一个问题的两假设检验与区间估计是一个问题的两个方面个方面28b f(b)置信区间上限下限 返回 29预测假定30均值预测（E(YF)）31个值预测（YF）置信区域是一个以YF为中心的超椭球。32预测能力检验33影响预测值精度的因素n1、预测精度提高（半径减少）和可靠程度提高（风险减少）是相互制约的n2、增加观察值个数n3、提高拟合优度n4、扩大解释变量的分散程度n5、在解释变量均值向量处，有最小的预测误差34均值预测和个值预测的比较、这些区域的宽度在XX达到最小。35此课件下载可自行编辑修改，仅供参考！此课件下载可自行编辑修改，仅供参考！感谢您的支持，我们努力做得更好！谢谢感谢您的支持，我们努力做得更好！谢谢