應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析

1、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析局部第一章：抽樣分布與設(shè)計(jì)一、抽樣分布1、抽樣的特點(diǎn)抽樣的目的是用被抽取局部個(gè)體所求得的數(shù)值推斷總體的數(shù)量特征。其中，抽取局部個(gè)體稱為總體的一個(gè)樣本 。特別樣本個(gè)數(shù)就是樣本容量；樣本取值就是樣本觀察值。抽樣是對(duì)所研究的總體，按照隨機(jī)原那么抽取局部個(gè)體進(jìn)行的調(diào)查。 抽樣的特點(diǎn)：隨機(jī)原那么：每個(gè)元素或個(gè)體有同等抽中的時(shí)機(jī)具有代表性 推斷總體特征：樣本的數(shù)值特征總體數(shù)量特征。推斷的精確性：把推斷的誤差控制在一定的精確度內(nèi)可靠性要求2、樣本平均數(shù)的分布正態(tài)總體分布： 如果從正態(tài)分布總體 N，；2 中隨機(jī)抽取樣本，那么樣本平均數(shù)X的分布具有如下性質(zhì)：a:樣本的平均數(shù)x的分布也是正態(tài)分布。b:

2、樣本的平均數(shù)X的平均數(shù)Jx等于總體的平均數(shù)c:當(dāng)從無(wú)限總體抽樣或從有限總體采用放回抽樣時(shí)，樣本平均數(shù)X 分布的方差 鳥(niǎo)2CT 2等于總體的方差除以樣本容量。即:.X =n特別：當(dāng)從有限總體不放回抽樣時(shí)，樣本平均數(shù)X分布方差為:22N -1;簡(jiǎn)記(1-N)總結(jié)：樣本平均數(shù)服從正態(tài)分布： Xn，- 2X分布性質(zhì)那么由中心極限定理非正態(tài)總體分布： 如果總體不服從正態(tài)分布時(shí)，樣本平均數(shù) 來(lái)解釋如下：2a：只要數(shù)學(xué)期望 "和方差二 存在，從總體中隨機(jī)相互獨(dú)立抽取n個(gè)樣本，那么樣本平均數(shù)X二1： Xi是隨機(jī)變量;n b :當(dāng)n夠大一般n>30時(shí)，那么XN ，：X c：特別總體服從二點(diǎn)分布p

3、x=i=p ,px=0=1-p時(shí)，那么期望p方差p1-p故放回抽樣時(shí)NP ,匹巴；不放回抽樣時(shí)NP , 1-丄巴上巴。nN n樣本平均數(shù)之差的分布:如果總體1: XNS，2，抽 m個(gè)樣本，Xi4 y如果總體2: YN2，/，抽n2個(gè)樣本，y二丄v Yin2 722J2， 樣本平均數(shù)i組：xi2)nin2抽樣設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣： 總體全部編號(hào)事前編好隨機(jī)數(shù)據(jù)表"'標(biāo)簽混合用手隨機(jī)模取抽樣2、類型抽樣分層抽樣或分類抽樣：總體按特征標(biāo)志分組L:、組1 隨機(jī)抽樣組k 一機(jī)抽樣分配原那么：等數(shù)；等比例；最優(yōu)設(shè)：總體為N總體樣本為n;分成等數(shù)：nr=n2= .= nk=kk組，第i組包含N

4、 i個(gè)單位，樣本為nj等比例：ni二Nin2N2njNi二 n -N最優(yōu)：標(biāo)志變動(dòng)程度為；i,ni樣本數(shù)ninNj ；i7 Xj上 (i =1,2.k.);總體：x樣本平均數(shù)總體方差全樣本平均數(shù)的方差礙是各類型方差的加權(quán)綜合樣本平均數(shù)i組方差:21 k N2、2xi2Ni i# ni3、整群抽樣：總體(按標(biāo)志分成假設(shè)干群)隨機(jī)抽取r個(gè)群樣本總體分為R個(gè)群，每群含為個(gè)單位。設(shè)Xj為第i個(gè)群中的第j個(gè)單位的標(biāo)志值。i群平均數(shù)：總體平均數(shù):總體方差：1 mXiXiji=1, 2,rm jr mr二工 XijXiij 4y rmr22二X(Xi -X) /R樣本平均數(shù)的群間方差其中，Xi為總體各群的平

5、均數(shù)；2 2X為總體的總平均數(shù)樣本萬(wàn)差：、X =為(Xi -X) /r樣本的群間方差其中，Xi為抽樣各群的樣本平均數(shù);X為抽樣各群全體樣本的平均數(shù)莊2 r _ r整群不放回抽樣樣本平均數(shù)的方差 ：二I =( )r R -1注：等距抽樣；多階段抽樣；雙相抽樣；穿插抽樣(略)。第二章：參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)一、參數(shù)估計(jì)問(wèn)題隨機(jī)變量特征(概率分布；均值；方差)如何？ 解決方式：根據(jù)樣本來(lái)估計(jì)所要的 信息；具體思路：用樣本統(tǒng)計(jì)量估計(jì)總體參數(shù)。1參數(shù)點(diǎn)估計(jì)量?jī)?yōu)劣的判別準(zhǔn)那么和常用的估計(jì)量點(diǎn)估計(jì)：用樣本統(tǒng)計(jì)量估計(jì)總體參數(shù)一個(gè)明確的估計(jì)值準(zhǔn)那么：無(wú)偏性-令/為被估計(jì)參數(shù)； 紅為二的無(wú)偏估計(jì)量；那么 E (訶&q

6、uot;一致性：樣本容量越大，估計(jì)量的值越接近于被估計(jì)總體參數(shù)有效性：E(?)=日，E&2)=日，如果函的方差比 覓的方差小，那么 閔比碼有效常用估計(jì)量：1 n 用樣本的平均數(shù)X二丄 xi估計(jì)總體平均數(shù) J，即卩E(X) = Jn i =i1 n 用樣本方差s2 = 二(xi - x)2和標(biāo)準(zhǔn)差s估計(jì)總體方差匚2和標(biāo)準(zhǔn)差匚即n T i#E(s2) =；" = E(X 一 E(x) f) = E(x2) 一 E(x) 2 ； E(s)=；a 用樣本中具有某特征單位的比例0=估計(jì)總體比率p,即E(?)=pn2、參數(shù)區(qū)間估計(jì)問(wèn)題區(qū)間估計(jì)：用樣本估計(jì)總體參數(shù)可能取值的區(qū)間(給出了點(diǎn)估

7、計(jì)可靠性的一種描述，是點(diǎn)估計(jì)的補(bǔ)充)選擇兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量 二1和二2 估計(jì) P(v1vrvr 2) = 1< (事先給定的正數(shù))| >E($)=日,E()=日且日1<日2，日1,日2稱為置信水平為1口的置信區(qū)間；1 - a置信概率(置信水平或置信系數(shù))；實(shí)有意義：有100 (1八)%把握斷定在廣1,二2內(nèi)。(1)總體平均數(shù)的區(qū)間估計(jì)假設(shè)：總體服從正態(tài)分布 N (巴2)；隨機(jī)變量X的概率密度函數(shù)：1_0嚴(yán)f(x)= 2b ;記作：X N (巴 CT 2 ) J2“如果令：Z = X"(統(tǒng)計(jì)量)CT那么 E( Z)= E( = )= E(X" l = 0CTCT-E

8、(=)CJ4)2 )rX -"D (z) = E(Z -E(Z)2 = E -A E ( X _亠)2=1所以：ZN (0,1)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布f(x)=屮2兀¥e2分布函數(shù)2dx2(-x) =1- Q (x), P(a<zw b)=P(Z < b)-P(Z < a) 第一種情況：樣本取自總體方差(即 二)的正態(tài)分布, 計(jì)對(duì)總體期望值卩的區(qū)間估：總體隨機(jī)變量 XN®，匚2),那么X N(卩,:二2/n)，其中2/n“(放回)，那么 ZN(0,1)令：Z =5-x查正態(tài)分布表：P| Z M =P (- r w Z w r) =2 (r) -1如果令 P

9、 (| Z |w r)= 0.955貝U (r)= 0.9775(標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)表得：r = 2)即 P (-2wxw 2) =0.955也就是：P 卩一2、岷wx w才2、；x= 0.955 x值落在總體平均數(shù)正負(fù)兩個(gè)標(biāo) 準(zhǔn)差之內(nèi)的概率為 95.5%可得 P x 2、, wx + 2= 0.955對(duì)的一個(gè)區(qū)間估計(jì)總體平均數(shù)有95.5%的可能性位于樣本平均數(shù)的正負(fù)兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)一般令：P | Z | _ Z-.=鳥(niǎo)，0 v ： <1 2那么P|Z|EZ空稱為概率密度=1 - ： , (0 v ： <1 )，一般：=0.05 或 0.01置信水平估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差與概率度的乘積故卩的區(qū)間估計(jì)般

10、記為：x ± L或x ± ZT2 x2. n放回稱為置信區(qū)間有100 1- a %的把握說(shuō)明總體平均卩例:P|Z|玉2> =0.99PZZ：2=0.995Z1=2.5815-2.58 6 w w 15+2.586寸36V3612.42W 卩 w 17.58第二種情況：樣本取自總體方差 二的非正態(tài)分布中心極限定理n> 30例:P|Z 戶 Zq 1 = 0.95 1=>=0.975 =Z 二=1.96第三種情況:x = (3 未知)- n估計(jì)計(jì)='用樣本標(biāo)準(zhǔn)差OS估計(jì)總體標(biāo)準(zhǔn)差即：6 x的估計(jì)值為X _ » 令：Z = x 一 為變量6 /

11、J nxP_ x4_引進(jìn)新變量t=x =-X(討論t值的概率度；t的自由度為n-1)SxS/.n的區(qū)間估計(jì)一般計(jì)為：X_t 一.S/、n (總體分布對(duì)正態(tài)總體偏離不大時(shí))2例：P175 (例 8.3)：S= 0.08 ; n=16;X =1 求解 95%的置信區(qū)間(a =0.05 a /2=0.025)求解：查自由度 n-1=15的t分布(n個(gè)樣本知道X僅有n-1是獨(dú)立的)得: t -.(n-1)= t0.025(15) =2.132(2)正態(tài)總體方差的區(qū)間估計(jì)方差.-構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量 0 =(n1)S2/ §d證明(衡量變量偏離總體平均數(shù)的尺度)*在正態(tài)分布的條件下，02 (n-1) (

12、n-1為自由度)2分布的形狀由自度確定，它是非對(duì)稱的。當(dāng)自由度為n時(shí)，概率度為2.(n)時(shí) 2(n)2 ：(n) ?= a給定置信水平 1八：計(jì)算- (n - 1)s2 /二2，查2 (n - 1)找出 二./2 ;2/2使得:P： 2(n-1K 2/爲(wèi)匚2； P25-1)二/2心)二二-(n -1)s2/；2 的 100(1-a )%的置信區(qū)間為2q<(n-1)S2/；二 2< 冷即：P( 21于 <(n-1)S2/；2<冷)=1- a(» 宀(n-1) S2212所以：標(biāo)準(zhǔn)差=1- a2心2-的100(1- a )%的置信區(qū)間為:(n -1)S221_：-

13、2查：/2 =0.025 , n=14 得:1/2(1426.119 ；21_./2(14) =5.629(n -1)S2,22 .例 P181(例 8.7):求 95%的置信區(qū)間：a =0.05, n=14故 19.45 二290.26、假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題總體參數(shù)的假設(shè) '原假設(shè)零假設(shè)記作H。替代假設(shè)備擇假設(shè)記作Hi要求原假設(shè)和替代假設(shè)相互獨(dú)立性。即H。真實(shí)=Hi不真實(shí)；或：Hi真實(shí)=Ho不真實(shí)；也就是講：否認(rèn)Ho接受Hi；或否認(rèn)Hi接受Ho假設(shè)的類型：i: Ho：卩=0； Hi :訐雙邊檢驗(yàn)* 2： Ho:卩3比；Hi :卩oi單邊檢驗(yàn)3: Ho: 蘭Mo； Hi :中單邊檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)：

14、以樣本為依據(jù)構(gòu)造適宜的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分析樣本統(tǒng)計(jì)值與參數(shù)假設(shè)值的差 .距就是原假設(shè)的顯著性檢驗(yàn)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量=樣本統(tǒng)計(jì)量-被假設(shè)的參數(shù)統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差結(jié)論：差距大假設(shè)值的真實(shí)性小差距小假設(shè)值的真實(shí)性大例：Z= X-，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)量6/JnX -t= t分布的統(tǒng)計(jì)量S/、n假設(shè)檢驗(yàn)的步驟： 根據(jù)題意提出原假設(shè)H。和備擇假設(shè)Hi 選擇顯著性水平 a o.o5和o.oi 選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及其分布 根據(jù)顯著性水平確定統(tǒng)計(jì)量的否認(rèn)域或臨界值注意是雙邊還是單邊檢驗(yàn) 根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值并作出推斷：如果統(tǒng)計(jì)量的值落在否認(rèn)域內(nèi)=否認(rèn)原假設(shè)如果統(tǒng)計(jì)量的值落在接受域內(nèi)=差異不顯著接受原假設(shè)1總體平均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)：

15、假設(shè)：Ho： 1 = o；Hi: i式由雙邊檢驗(yàn)例:方差：o' = 5o,n=25, X =7o ,a =o.o5 ,po=9oX-卩7o9。檢驗(yàn)：Z=廠一=2坊/Jn5o/5構(gòu)造!充計(jì)量P 1 Z | 込=a,Zo.o5 =i.96；Z o.o5 =-i.96222Z 芒-i.96, i.96否認(rèn)原假設(shè)假設(shè)：Ho：Hi:Mo單邊檢驗(yàn)例 Pi9o 例 8.ii2、總體方差的假設(shè)檢驗(yàn)例 198 例 8.17第三章：回歸相關(guān)分析為了研究分析各種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象， 就需要尋找能說(shuō)明這些經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的各種經(jīng)濟(jì)變量， 這些變量之間的因果關(guān)系，探索這些變量之間的數(shù)量變化規(guī)律。這就是回歸相關(guān)分析 一、建立回歸分

16、析模型的步驟：理論模型設(shè)計(jì) 選擇模型中將包含的變量 選擇某變量作為經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的的變量。 按照經(jīng)濟(jì)行為理論和樣本數(shù)據(jù)顯示出變量之間關(guān)系 關(guān)系的數(shù)學(xué)表述式。 擬定模型中待估參數(shù)的符號(hào)及其大小的理論期望值范圍。樣本數(shù)據(jù)的收集 常用的樣本數(shù)據(jù)：時(shí)間序列數(shù)據(jù)，截面數(shù)據(jù)，虛變量數(shù)據(jù)政策變量取值： 選擇樣本數(shù)據(jù)的出發(fā)點(diǎn)：可得性和可用性。 樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量：實(shí)整性，準(zhǔn)確性，可比性數(shù)據(jù)的口徑問(wèn)題和一致性樣本和母體必 須一致。模型參數(shù)的估計(jì)樣本數(shù)據(jù)估計(jì)整體參數(shù)的具體取值。模型檢驗(yàn) 經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn) 模型參數(shù)估計(jì)值的可靠性檢驗(yàn)R2-擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，t-變量顯著性檢驗(yàn)；F-方程顯著性檢驗(yàn) 應(yīng)用檢驗(yàn)樣本容量變化的靈敏度分析進(jìn)行穩(wěn)

17、定性檢驗(yàn)，精度檢驗(yàn)，預(yù)測(cè)能力檢驗(yàn)、多元回歸分析模型綜述：1、理論模型設(shè)定： Y =場(chǎng)+ 2X2+ 3X3+似Xk+ £ 其中，丫為被解釋變量果；3l ,滋.k待估的參數(shù)未知參數(shù)X1 , X2, X3.Xk 為解釋變量因；名為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng) 抽取樣本代入設(shè)定模型得：樣本容量：1、2、3、4、n>30(最低:3并確定“果，正確地選擇作為“因Yi= 3l + 役X2i+ 03X3i+ 3kXki+ £ n>3k 或 n>k)=構(gòu)造描述變量之間0和1i = 1,2,nX=11X 21X 22X31X32Xk1Xk2X 2n X 3nXkn那么樣本模2.根本假設(shè)(1)

18、隨機(jī)性：&為隨機(jī)變量(2) 零均值：E(£ )=02 2同方差：=7(總體方差) 無(wú)序列相關(guān)性：COV(£i, j)=0(解釋變量相互獨(dú)立)n協(xié)方差:COV(X,Y)八 Pi(Xi -X)(yy)pi為(Xi y)出現(xiàn)的概率i 4相關(guān)系數(shù)：CORR(x,y)= C0V(X, y)冠x，云yXji與q不相關(guān)：解釋變量Xj (j=2,k在反復(fù)隨機(jī)抽樣中是選定的變量，故矩陣X的階數(shù)不變Xji之間不相關(guān)：即秩(X)=k<n 正態(tài)性：iN(O,劃.f yN(E(yi), 2U)即E(Y i)=供32X2i+ 3X3i+ %Xki樣本回歸超平面3、多元回歸分析的參數(shù)估計(jì)(

19、O L S(0rdinary least square)(1)參數(shù)B的最小二乘法估計(jì)令：？是參數(shù)B的估計(jì)量；?是Y的估計(jì)量。得：? = X ?選擇參數(shù) ？的估計(jì)方法：估計(jì)值 ？與實(shí)際值y之間的殘差，在所有樣本點(diǎn)上差值的平方 和最小。即令：ei =% ?(i= 1,2,3,n)得：e=y-X 俘<en丿<Ynl?nn要求：w=、e2=e e= (y-X ?) ' -(y ?)最小i =4-：W:?(y x?) (y x?)(y - ?x ) (y-x ?)(yy - ？xy _ yx? ?xx?):?(yy -2?xy ?xx?=_2xy 2xx?令 a = o= i? =X

20、 X' x y ?具有以下性質(zhì)：i)線性性：?表示被解釋變量樣本值的線性組合2 )無(wú)偏性:E(?j)j3)最正確性：在 訂的一切線性無(wú)偏估計(jì)中?j方差最小2(2)參數(shù).一.的最小二乘估計(jì)e = y 一 ？ = x ； - x(x x) ' x (x,亠)=I -x(xx)'x L令：m= I - x(x x)x 丨； 得 m 二 m2 = m所以：ee=.；：m；E(ee) = 3詁rm = &計(jì)rI 一sx(xx)n-k)其中，rm表示矩陣m主對(duì)角線元素之和那么：/-迪一 n _ k令：？ I.為!的方差估計(jì)量，那么、?：=ee/n k4、模型檢驗(yàn)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

21、(R2檢驗(yàn))：檢驗(yàn)樣本回歸超平面與變量觀測(cè)值的樣本點(diǎn)接近的程度。n、Y?-Y22 i三R =2為Y -Yi =1t檢驗(yàn)：檢驗(yàn)變量Xji(j=1,2,k)解釋能力的強(qiáng)弱等價(jià)于對(duì)假設(shè)(? = 0進(jìn)行檢驗(yàn)。其中：R2為似合優(yōu)度系數(shù)，分子為回歸平方和，分母為總平方和。構(gòu)造t統(tǒng)計(jì)量:?jeeCjjn-k其中，Cjj為矩陣(XX)'主對(duì)角線上的元素，n-k為殘差Y -Y?平方和的自由度,即t統(tǒng)計(jì)量服從自由度為 n-k的t分布。假設(shè)：原假設(shè) H 0 : S = 0 ,替代假設(shè)H“ ： X = 0在給定顯著性水平:的情況下檢驗(yàn)步驟第一步：計(jì)算不同三的上統(tǒng)計(jì)量，記為t ?j ,j=2,3,k第二步：根據(jù)

22、:和自由度n-k，查出臨界值t-.n - k第三步：作推斷：假設(shè)%"黑n- k干 A 在顯著性水平o上拒絕Ho ,即最 小二乘估計(jì) ?j在統(tǒng)計(jì)上是可靠的Xjj對(duì)Y的影響是顯著的。nx (Y? -Y)2/(k -1)n' e2 /(n -k)i =1R2. n -k1-R2k -1F檢驗(yàn):檢驗(yàn)全部解釋變量對(duì)被解釋變量的聯(lián)合影響是否顯著。假設(shè)：H。： ：2 = ：3 = ： k = 0, H1 ： ：2 = 0, ： k = 0構(gòu)造F統(tǒng)計(jì)量:F服從自由度為k-1,n-k 的F分布。 檢驗(yàn)步驟：計(jì)算F統(tǒng)計(jì)量記為F "以樣本數(shù)據(jù)以值查出臨界值F：.k -1, n -k 作推

23、斷：假設(shè) F F：.k-1, n- k I二,在顯著性水平：上拒絕H。獲得全部解釋變量的聯(lián)合影響是顯著的。 D.W 檢驗(yàn)：檢驗(yàn)隨機(jī)項(xiàng)；是否具有一階自回歸形式的序列相關(guān)即上期對(duì)下期數(shù)據(jù) 有直接影響。構(gòu)造D.W統(tǒng)計(jì)量：2 e_enD W 7 (eii -2(1)(2)(3)n'e2_ i 2注：n較大時(shí),2 ei 二n存在完全一階正相關(guān)：即存在完全一階負(fù)相關(guān):完全不相關(guān):檢驗(yàn)步驟:計(jì)算D W的統(tǒng)計(jì)量記為以和解釋變量個(gè)數(shù)，查作推斷：假設(shè):大致相等L ei ei _1i=2n、e2i 4n二.e ei =2 &n 2eiidnej ej _j i -2n' e2i呂-1D W分

24、布表,得臨界值di 和 dv0 : D : dv存在正自相關(guān)dl : D W - dv不能確定dv : D W : 4 dv無(wú)自相關(guān)4 -dv < DW4 - di 不能確定4 - di DW4 存在負(fù)自相關(guān)注：對(duì)于利用滯后被解釋變量作解釋變量的模型檢驗(yàn)失效D AN 值在2左右無(wú)需查檢驗(yàn)表。三、具體應(yīng)用舉例：例如，對(duì)于一個(gè)具有三個(gè)解釋變量的線性經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型，樣本容量n=25,應(yīng)用OLS估計(jì)參數(shù)，顯示結(jié)果如下：Y=0.4150+0.4243X i+0.0184X 2+0.5212X 3t=8.0t=1.4t=1.92R =0.94F=1251.4 D W=1.41對(duì)顯示的結(jié)果進(jìn)行判斷：1R

25、2=0.94,說(shuō)明回歸方程具有良好的擬合優(yōu)度2顯著性水平=0.01，查 F 分布表得臨界值 Fo.o13,21=4.87,而 F=1251.4>>4.87， 說(shuō)明該方程在99%的顯著水平下仍是顯著成立的。3顯著性水平a =0.05，查t分布表得臨界值 “2521=2.080,顯然腳|=8>2.080 ；|t2|=1.4<2.080;|t3|=1.9<2.080,這說(shuō)明解釋變量 X1在95%的概率水平下顯著；X，X3那么在該概率水平下不顯著。顯著性水平a =0.10，查t分布表得臨界值t°.0521=1.721,顯然|t3|=1.9>1.721,說(shuō)明

26、解釋 變量X3在90%的概率水平下顯著。顯著性水平-rO.20，查t分布表得臨界值t0.1021=1.323,顯然|t2|=1.4>1.323,說(shuō)明解釋 變量X2在80%的概率水平下顯著。由此可見(jiàn)，決定是否剔除某個(gè)解釋變量需持慎重態(tài)度，在該模型中，三個(gè)解釋變量都可以保存。4 顯著性水平二=0.05，查 D *W 分布表得：d1=1.12,dv=1.66 而 di< D *W=1.41<d v, 根據(jù)檢驗(yàn)，在95%的概率水平下，不能判斷模型的自相關(guān)狀態(tài)。第四章：模擬分析問(wèn)題：線性規(guī)劃動(dòng)態(tài)規(guī)劃【都假設(shè)所有數(shù)據(jù)是事先確定的的，不包含概率因素網(wǎng)絡(luò)理論的。實(shí)際情況很少有符合分析模型的假

27、設(shè)，環(huán)境不確定性離散決策i和復(fù)雜性，使現(xiàn)實(shí)中這些現(xiàn)象極為少見(jiàn)。模擬：可以解決問(wèn)題不滿足分析建模的標(biāo)準(zhǔn)方法所規(guī)定的假設(shè)模擬的定義：是建立系統(tǒng)或決策問(wèn)題的數(shù)學(xué)或邏輯模型，并以該模型進(jìn)行試檢，以獲得對(duì) 系統(tǒng)行為的認(rèn)識(shí)或幫助解決決策問(wèn)題的過(guò)程。定義中的兩個(gè)要素：一是模型：它將問(wèn)題或系統(tǒng)的任何適當(dāng)假設(shè)模型化模型是對(duì)實(shí)際系統(tǒng)思想或客體的抽象描述；二是模擬：用模型進(jìn)行試驗(yàn)并分析結(jié)果。模型的不同分類：模型分類l 規(guī)定型模型：它決定著最優(yōu)策略或最正確行動(dòng)過(guò)程|描述型模型：直接描述關(guān)系和提供評(píng)價(jià)信息，它用于解釋系統(tǒng)行為，預(yù)測(cè)輸入規(guī)劃過(guò)程的未來(lái)事件，并幫助決策者選擇滿意方案和系統(tǒng)設(shè)計(jì)確定性：數(shù)據(jù)或假設(shè)模型分類：Y概

28、率型：數(shù)據(jù)由概率分布決定模型分類：離散型：變量隨時(shí)間跳躍的變動(dòng)連續(xù)型：變量隨時(shí)間連續(xù)的變動(dòng)模擬模型的類型:蒙特卡洛模擬模型(Monte Carlo simulatio n)" 系統(tǒng)模擬模型(System simulation)蒙特卡洛模擬模型：根本上是抽樣試驗(yàn)，其目的是估計(jì)以假設(shè)干概率輸入變量而獲得結(jié)果變量 的分布。它常被用于估計(jì)謀略變動(dòng)的預(yù)期影響和決策所涉風(fēng)險(xiǎn)。例：Monte Carlo VAR 模擬法Monte Carlo模擬法是基于歷史數(shù)據(jù)或既定分布的條件下的參數(shù)特征，借助 隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生的模擬方法模擬出大量的資產(chǎn)組合收益的數(shù)值，然后構(gòu)造資產(chǎn)組合收 益的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)，通過(guò)對(duì)經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)的逆變換可求得VAR值。假定丫是絕對(duì)連續(xù)累積分布函數(shù)的隨機(jī)變量，對(duì)于0<q<1,令Yq表示唯一的值，使得：Fy(yq)=P 丫一yq，= q即就是：Yq是丫的分位點(diǎn)。當(dāng)Fy連續(xù)時(shí)，Yq=F-1(q)即Yq的統(tǒng)計(jì)量通過(guò)對(duì) 隨機(jī)變量Y的經(jīng)驗(yàn)分布的逆變換求得。假定Y1, 丫2,