第二章多元回归分析优秀PPT.ppt

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1、第二章多元回归分析第一页，本课件共有53页3.1 多元线性回归模型 一、多元回归模型与回归方程 二、估计的多元回归方程 三、参数的最小二乘估计第二页，本课件共有53页一、多元回归模型与回归方程1.多元回归模型(multiple regression model)称为多元线性回归模型1）.多元线性回归模型包含一个因变量与两个或两个以上自变量.2）.误差项 为随机变量3）.为模型的参数，称偏回归系数.第三页，本课件共有53页多元线性回归模型误差项的基本假定 1.误差项是一个期望值为0的随机变量，即E()=0.2.误差项的方差都相等，即 3.误差项服从正态分布，即第四页，本课件共有53页2.多元回归

2、方程(multiple regression equation)称(3.2)为总体多元线性回归方程.表示当其他变量不变，而 每变动一个单位时，E(y)相应的变动值.第五页，本课件共有53页多元线性回归方程的直观解释1.表示 保持不变时，每变动一个单位时的相应变化量.2.表示 保持不变时，每变动一个单位时的相应变化量.考虑二元线性回归模型第六页，本课件共有53页二、估计的多元回归的方程 是未知参数，可以根据样本数据作估计.记的估计为，则称为估计的多元回归方程(estimated multiple regression equation)或样本多元回归方程.第七页，本课件共有53页三、参数的最小二

3、乘估计使因变量的观察值 y 与估计值 之间的离差平方和达到最小来求，即使达到最小.称 为 的最小二乘估计.第八页，本课件共有53页续 根据微积分中求极值的原理，应是下列正规方程组的解第九页，本课件共有53页例3.1 一家大型商业银行在多个地区设有分行，为弄清楚不良贷款形成的原因，抽取了该银行所属的25家分行2002年的有关业务数据(表2-1).试建立不良贷款(y)与贷款余额(x1)、累计应收贷款(x2)、贷款项目个数(x3)和固定资产投资额(x4)的线性回归方程，并解释各回归系数的含义.解：由 Excel 给出的多元回归结果见表12-2.得不良贷款(y)与贷款余额(x1)、累计应收贷款(x2)

4、、贷款项目个数(x3)和固定资产投资额(x4)的线性回归方程如下第十页，本课件共有53页表3-1某商业银行2002年的有关业务数据第十一页，本课件共有53页用Excel进行回归分析的步骤第十二页，本课件共有53页表3-2Excel输出的回归分析结果第十三页，本课件共有53页3.2 回归方程的拟合优度 一、多重判定系数 二、估计标准误差第十四页，本课件共有53页一、多重判定系数(multiple coefficient of determination)对多元回归同样可分解成如下形式则多重判定系数为第十五页，本课件共有53页续 多重判定系数反映样本回归方程的拟合好坏程度，R 愈大，说明样本回归方

5、程拟合得愈好。显然，.而称 y 关于 的样本复相关系数，R 的大小可以反映作为一个整体的与 y 的线性相关的密切程度.第十六页，本课件共有53页修正多重判定系数(adjusted multiple coefficient of determination)由于样本多重判定系数的分母 SST 对给定的样本数据是不变的，而 SSR 与引进回归方程的自变量个数有关.因此，应对 R 作调整，调整的样本多重判定系数为第十七页，本课件共有53页例 根据例12.1的数据，计算多重判定系数.解：根据(13.7)式，得而根据(13.8)式，则第十八页，本课件共有53页二、估计标准误差(standard erro

6、r of estimate)误差项的标准差的估计称为估计标准误差，或称为估计量的标准差.根据例13.1的数据，得(13.9)第十九页，本课件共有53页3.3 显著性检验 一、线性关系检验 二、回归系数检验和推断第二十页，本课件共有53页一、线性关系检验 线性关系检验，即回归方程的显著性检验，具体步骤为 1.提出原假设和备择假设对规定的显著性水平，若则拒绝，认为 y 对 存在线性关系，称回归方程显著.否则，认为 y 对 之间不存在线性关系，称回归方程不显著.2.计算检验统计量至少有一个不为0第二十一页，本课件共有53页方差分析表前面的这些计算结果可以列成表格的形式，称为方差分析表.方差分析表方差

7、来源平方和自由度均方F 值回归SSRpSSR/p残差SSEn-p-1SSE/(n-p-1)总和SSTn-1第二十二页，本课件共有53页 根据例 3.1 建立的回归方程，检验线性关系的显著性.解：提出假设例3.2根据式查F 分布表得 ，从而拒绝原假设.至少有一个不为0第二十三页，本课件共有53页二、回归系数检验和推断1.当回归方程显著时，仅表示 中至少有一个不为 0，即并不表示每一个自变量对因变量的影响一定都是显著的.2.回归系数的显著性则是对每一个自变量都要检验，从而确定每一个自变量对因变量的影响是否显著.3.采用 t 检验4.对于多元线性回归，回归系数的显著性检验与回归方程的显著性检验是两种

8、不同的检验方法.第二十四页，本课件共有53页回归系数的显著性检验步骤 1.提出原假设和备择假设2.计算检验统计量其中而 是 角线上第 个元素.(13.11)第二十五页，本课件共有53页续 3.对规定的显著性水平，若则拒绝，称 对 y 的影响显著，即认为.否则，接受，称 对 y 的影响不显著，即认为.第二十六页，本课件共有53页例3.3 根据例 3.1 建立的回归方程，检验每一个自变量对因变量的影响是否显著.解：根据表3-2，得查 t 分布表得 从而只有 对因变量的影响显著.并可得 的0.95置信区间第二十七页，本课件共有53页回归系数的置信区间 当回归系数通过检验后，还可以给出回归系数的置信区

9、间.的 的置信区间为根据例13.13，并可得 的0.95置信区间第二十八页，本课件共有53页3.4 多重共线性 一、多重共线性及其所产生的问题 二、多重共线性的判别 三、多重共线性问题的处理第二十九页，本课件共有53页一、多重共线性及其所产生的问题 1.当自变量之间线性相关时，称自变量存在多重共线性.2.自变量存在多重共线性时，使的方差增大，从而使的取值变动大，甚至会出现反常值.1.当自变量之间线性相关时，称自变量存在多重共线性.2.自变量存在多重共线性时，使 的方差增大，从而使 的取值变动大，甚至会出现反常值.第三十页，本课件共有53页二、多重共线性的判别 检测多重共线性的最简单的一种办法是

10、计算自变量之间的相关系数并进行显著性检验.若有一个或多个相关系数显著，则表明自变量之间线性相关，即存在着多重共线性.第三十一页，本课件共有53页例3.4 根据例 3.1 的数据，检验自变量是否存在多重共线性.表3-3 自变量之间的相关矩阵 第三十二页，本课件共有53页表3-4相关系数的 t 检验统计量第三十三页，本课件共有53页三、多重共线性问题的处理 剔除紧密相关且不重要的自变量，从而尽可能使自变量之间线性无关.第三十四页，本课件共有53页例3.5 根据例 3.1 的数据，对多重共线性进行处理.解：由于 最小，首先剔除 ，建立 y 与 的回归方程.又由于这时 最小，且 不显著.从而再剔除 ，

11、建立 y 与 的回归方程.这时,都是显著.第三十五页，本课件共有53页包含x1、x2和 x4 的回归方程第三十六页，本课件共有53页表 35包含x1和 x4 的回归方程第三十七页，本课件共有53页3.5 利用回归方程进行估计和预测对自变量 的一组取值根据样本回归方程用作为 或 的估计，称为点估计或点预测.第三十八页，本课件共有53页区间预测对于自变量的一组取值 根据样本回归方程给出 或 的一个估计区间，称为置信区间.由于置信区间和预测区间的计算较复杂，这里我们直接给出结果：第三十九页，本课件共有53页例3.6 根据例 3.1 的数据，贷款余额 x1=100、累计应收贷款x2=10、贷款项目个数

12、 x3=15 和固定资产投额 x4=60，试给出不良贷款的0.95置信区间和预测区间.解：可以计算 点估计为2.929.置信区间：2.04，3.80 置信区间：【-0.88，6.72】第四十页，本课件共有53页3.6 虚拟自变量的回归 一、含有一个虚拟自变量的回归 二、用虚拟自变量回归解决方差分析问题第四十一页，本课件共有53页一、含有一个虚拟自变量的回归 如果一个定性的自变量只划分为两个类别，并分别用 0 和 1 表示，这种定性变量称为虚拟自变量.回归模型中使用虚拟自变量时，称为虚拟自变量的回归.当一个定性的自变量划分为 k(2)个类别时，则可转化为 k 个虚拟自变量，但只能引进 k-1 个

13、虚拟自变量.第四十二页，本课件共有53页例3.7 为研究考试成绩与性别之间的关系，从某大学商学院随机抽取男女学生各8名，得到他们的市场营销学课程的考试成绩列于表3-8.试建立考试成绩与性别的线性回归方程.解：学生性别是一个定性变量，分别用 0 和 1 表示男性和女性，即由 Excel 给出的结果如表2-9所示.，男性，女性第四十三页，本课件共有53页表3-816名学生的市场营销学课程考试成绩第四十四页，本课件共有53页用Excel进行虚拟自变量的回归分析的步骤第四十五页，本课件共有53页表3-9Excel 给出的回归分析结果第四十六页，本课件共有53页例3.8 为研究工资水平与工作年限和性别之

14、间的关系，在某行业随机抽取10名职工，所得数据如下.表3-10 10名职工的工资水平、工作年限和性别的数据 第四十七页，本课件共有53页表3-11月工资收入(y)与工作年限(x1)的回归结果第四十八页，本课件共有53页续 首先，考虑只有数值型自变量(工作年限)的一元回归.由Excel 给出的回归结果如表 3-11 所示.回归方程显著，R2=0.5342.再引进虚拟自变量(性别)，即，男性，女性得包含虚拟自变量的数据表3-12如下.第四十九页，本课件共有53页表3-1210名职工的工资水平、工作年限和性别的数据第五十页，本课件共有53页续 根据表3-12的数据，由Excel 给出的回归结果如表3-13所示.回归方程和回归系数都显著，且表明应该引入虚拟自变量(性别).根据表3-13，回归方程为于是对男性职工 ,回归方程为而对女性职工 ，回归方程为第五十一页，本课件共有53页表3-13 月工资收入(y)与工作年限 、性别 的回归结果第五十二页，本课件共有53页作业与思考：n1、对于线性统计模型n假设，最小化误差平方和得到如下线性方程组（1）把这个方程组写成矩阵的形式，并利用矩阵方法求最小二乘估计量b的值。（2）如果 的无偏估计量s2的值。（3）求b的协方差矩阵。(4)分别写出能够检验 的t统计量（k=1，2，3）。（5）写出能够检验 的t 统计量和F统计量。第五十三页，本课件共有53页