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第十七章回歸分析預(yù)測1、概述2、一元線性回歸一、概述1、變量間的關(guān)系確定性關(guān)系——函數(shù)關(guān)系:Y與X之間存在確定的函數(shù)關(guān)系。距離=速度*時(shí)間;電流=電壓/電阻;銀行存款年利率2%,存入本金X,到期本息Y=x(102%).非確定性關(guān)系,但兩者又有密切聯(lián)系——相關(guān)關(guān)系、統(tǒng)計(jì)相關(guān)。當(dāng)自變量取確定值時(shí),因變量值是不確定的。在社會經(jīng)濟(jì)生活中,存在大量的相關(guān)現(xiàn)象:孩子身高和父母身高的關(guān)系;施肥量和糧食產(chǎn)量;市場需求規(guī)模和市場價(jià)格的關(guān)系;航空運(yùn)量和GDP的關(guān)系等等無關(guān)系。2、回歸分析回歸分析是一種定量分析變量間相關(guān)關(guān)系的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法。它可以提供表示變量之間相關(guān)關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式(經(jīng)驗(yàn)公式、回歸方程)y=f(x)處于被解釋地位的變量y是“因變量”,處于解釋地位的變量x是“自變量”??梢耘袛嗨⒒貧w方程(經(jīng)驗(yàn)公式)的有效性,判別它是否能夠代表變量XY間的相關(guān)關(guān)系??梢岳媒?jīng)驗(yàn)公式,根據(jù)自變量的取值對因變量進(jìn)行預(yù)測;或者根據(jù)自變量的取值對因變量進(jìn)行控制。如價(jià)格和銷售量的關(guān)系。可以知道預(yù)測或控制可達(dá)到的精確程度。3、回歸分析預(yù)測法利用回歸分析的理論和方法建立起回歸方程進(jìn)行預(yù)測的方法。
4、回歸分析預(yù)測法的分類按變量的多少可以分為:一元回歸分析:只涉及一個(gè)自變量、一個(gè)因變量多元回歸分析:涉及兩個(gè)或兩個(gè)以上自變量,一個(gè)因變量按回歸方程的類型可分為:線性回歸分析:因變量是自變量的一次函數(shù)非線性回歸分析按回歸方程的類型和變量多少綜合分類:一元線性回歸分析——基礎(chǔ)一元非線性回歸分析——要轉(zhuǎn)化為一元線性回歸分析多元線性回歸分析——和一元線性回歸分析類似多元非線性回歸分析——要轉(zhuǎn)化為多元線性回歸分析
5、回歸分析預(yù)測法的步驟1)確定預(yù)測變量2)確定影響預(yù)測變量的因素3)收集整理預(yù)測變量及其影響因素的歷史統(tǒng)計(jì)資料4)分析因變變量和自變量量的關(guān)系,確確定回歸模型型經(jīng)驗(yàn)確定散點(diǎn)圖分析確確定理論試算(計(jì)計(jì)算擬和誤差差(預(yù)測誤差差)),選出出擬和程度最最好的模型5)求解模型型參數(shù),建立立回歸方程6)檢驗(yàn)回歸歸方程的有效效性7)利用檢驗(yàn)驗(yàn)通過的回歸歸方程進(jìn)行預(yù)預(yù)測,并確定定預(yù)測值的置置信區(qū)間二、一元線性性回歸預(yù)測法法1、相關(guān)分析析(1)散點(diǎn)圖圖法(2)相關(guān)系系數(shù)分析法:——自變量與與平均值的離離差平方和——因變量與與平均值的離離差平均和上式可簡化為為r值與兩變量量之間的關(guān)系系r=1完全正正相關(guān)1>r>0正正相關(guān),越接接近1,相關(guān)關(guān)性越強(qiáng)。越越接近0,相相關(guān)性越弱r=0不線性性相關(guān)0>r>-1負(fù)相關(guān),越越接近-1,,相關(guān)性越強(qiáng)強(qiáng);越接近0,相關(guān)性越越弱r=-1完全全負(fù)相關(guān)X與Y強(qiáng)相關(guān)關(guān):r平方大大于0.49,說明自變變量的變動對對總變差的影影響大于一半半。X與Y中度相相關(guān)X與Y弱相關(guān)關(guān)X與Y不相關(guān)關(guān)2、選擇回歸歸預(yù)測模型①曲線比較分分析法:與標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)曲線比較較②誤差比較分分析法3、參數(shù)的確確定:參數(shù)確定可采采用最小二乘乘法,min∑(yi-a-bxi)2式中,x為非非均勻分布,,故因此不能用簡簡化公式。。得到預(yù)測模型型:y=a+bx4、回歸模型型的顯著性檢檢驗(yàn):相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)驗(yàn)法:1)、從樣本本計(jì)算相關(guān)系系數(shù)r02)、根據(jù)回回歸模型的自自由度n-2和給定的顯顯著性水平a,從相關(guān)系系數(shù)臨界值表表中查出臨界界值ra(n-2).3)、若r0大于等于臨界界值,表明兩兩個(gè)變量之間間顯著相關(guān),,回歸模型有有效??梢来舜祟A(yù)測。方差分析法::基本特點(diǎn)是把把因變量的總總變動平方和和分為兩部分分,一部分反映因因變量的實(shí)際際值與用回歸歸方程計(jì)算出出的理論值之之差Q.一部分反映理理論值與實(shí)際際值的平均值值之差U.Y的總變差=Y的殘余變變差+Y的說說明變差,SST=SSE+SSR或:總離差平平方和=剩余余平方和(Q)+回歸平平方和(U))回歸平方和U與剩余平方方和Q相比越越大,說明回回歸效果越好好。F檢驗(yàn):構(gòu)造造統(tǒng)計(jì)量F=(U/m-1)/[Q/(n-m)]其中:m為變變量個(gè)數(shù)(總總數(shù));n為為樣本數(shù)。統(tǒng)計(jì)量F服從從第一自由度度為m-1、、第二自由度度為n-m的的F(m-1,,n-m)分分布。F=r2/(1-r2)*(n-m)/(m-1)判斷規(guī)則:對于給定的置置信度α,從從F分布表中中查出Fα((m-1,n-m),把把其與用樣本本計(jì)算出來的的統(tǒng)計(jì)量F0比較:若F0〉Fα(m-1,n-m))成立,則認(rèn)認(rèn)為回歸方程程在α水平上上顯著。反之之則認(rèn)為不顯顯著,回歸方方程無意義,,變量間不存存在線性關(guān)系系。5、進(jìn)行預(yù)測得到預(yù)測方程程y=a+bx點(diǎn)估計(jì):把自變量的取值代入預(yù)測方程程中,得到對應(yīng)的值值即為預(yù)測結(jié)結(jié)果。區(qū)間估計(jì):標(biāo)準(zhǔn)誤差:S=sqrt((∑e^2)/(n-m))區(qū)間估計(jì):標(biāo)準(zhǔn)誤差:S=sqrt((∑e^2)/(n-m))5、預(yù)測結(jié)果的可可靠性檢驗(yàn)檢驗(yàn):采用統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行行檢驗(yàn),P311p313例:某五金金公司歷年年的銷售總總額與供應(yīng)應(yīng)地區(qū)的工工業(yè)產(chǎn)值資資料如表所所示,并預(yù)預(yù)計(jì)2004年該地地區(qū)工業(yè)產(chǎn)產(chǎn)值達(dá)60.7億元元,試用一一元線性回回歸預(yù)測2004年年該公司的的銷售總額額。6、應(yīng)用舉舉例年份銷售額(百萬元)產(chǎn)值(億元)19968.527229.5729199710.631328.696119981334.5448.51190.25199915385701444200017.5427351764200119.745.5887.252070.2520022249.61091.22460.16200324.654.21333.322937.64∑130.9321.85623.3713556.3解:①首先先列計(jì)算表表②計(jì)算參數(shù)數(shù):預(yù)測模型為為:(百萬元)③預(yù)測:2004年:=60.7億元三、一元線線性自回歸歸預(yù)測法引言,普遍遍一元線性性普通回歸歸預(yù)測對數(shù)數(shù)據(jù)要求較較高,要求求:已知:①②為自變量的先期預(yù)測值。
而實(shí)際應(yīng)用中,尤其是獲得很困難。
如何才能既適用回歸預(yù)測的方法,又對數(shù)據(jù)在的要求不太高,以至于在更多的場合能應(yīng)用,人們提出一元線性自回歸預(yù)測方法,即設(shè),則預(yù)測模模型:其它與普遍遍一元線性性回歸完全全相同年份銷售額(百萬元)19968.5199710.68.572.2590.119981310.6112.36137.819991513169195200017.515225262.5200119.717.5306.25344.7520022219.7388.09433.4200324.622484541.2∑130.924.6預(yù)測模型::(百萬元)②計(jì)算參數(shù)數(shù):③預(yù)測:2004年=24.60萬元四、一元線線性加權(quán)回回歸預(yù)測分分析法1、一元線線性普通回回歸矩陣形式方程組:2、直接用用矩陣形式式求參數(shù)寫成矩陣求a,b設(shè)近似在直線方程上……………………兩邊同乘以以說明兩種方方法求解公公式等價(jià)。。3、在矩陣求解公式中,可以看出對每個(gè)歷史數(shù)據(jù)同等對待,對于加權(quán)回歸,給以不同時(shí)期的歷史數(shù)據(jù)以不同權(quán)數(shù)且:分別對不同同期歷史數(shù)數(shù)據(jù)以不同同權(quán)數(shù)方法同上,兩邊同乘即與普通一元線性回歸相比,每項(xiàng)多一般取,1,2……n自然數(shù)
例:見書上上實(shí)例P252五、一元非非線性回歸歸分析預(yù)測測法思路:與一元線性性回歸分析析基本相同同。即通過過變量替換換將非線性性方程轉(zhuǎn)化化為線性方方程;使用用最小二乘乘法建立線線性回歸方方程;在通通過逆變換換將線性方方程轉(zhuǎn)化為為非線性方方程。六、多元回回歸分析多元非線性性回歸分析析——轉(zhuǎn)換為為多元線性性回歸分析析。多元線性回回歸分析——與一元元線性回歸歸分析基本本相同,只只是在自變變量的選定定上、求解解回歸方程程及統(tǒng)計(jì)檢檢驗(yàn)等方面面比一元回回歸要復(fù)雜雜一些。設(shè)多元線性性回歸模型型為:y=b0+b1*x1+b2*x2+………+bm*xm謝謝12月月-2209:03:2109:0309:0312月月-2212月月-2209:0309:0309:03:2112月-2212月-2209:03:212022/12/319:03:219、靜夜四無無鄰,荒居居舊業(yè)貧。。。12月-2212月-22Saturday,December31,202210、雨中黃葉葉樹,燈下下白頭人。。。09:03:2109:03:2109:0312/31/20229:03:21AM11、以我獨(dú)沈久久,愧君相見見頻。。12月-2209:03:2109:03Dec-2231-Dec-2212、故人江海別別,幾度隔山山川。。09:03:2109:03:2109:03Saturday,December31,202213、乍乍見見翻翻疑疑夢夢,,相相悲悲各各問問年年。。。。12月月-2212月月-2209:03:2109:03:21December31,202214、他他鄉(xiāng)鄉(xiāng)生生白白發(fā)發(fā),,舊舊國國見見青青山山。。。。31十十二二月月20229:03:21上上午午09:03:2112月月-2215、比不不了得得就不不比,,得不不到的的就不不要。。。。十二月月229:03上上午午12月月-2209:03December31,202216、行動動出成成果,,工作作出財(cái)財(cái)富。。。2022/12/319:03:2109:03:2131December202217、做前,能能夠環(huán)視四四周;做時(shí)時(shí),你只能能或者最好好沿著以腳腳為起點(diǎn)的的射線向前前。。9:03:21上上午9:03上上午09:03:2112月-229、沒有失失敗,只只有暫時(shí)時(shí)停止成成功!。。12月-2212月-22Saturday,December31,202210、很多事事情努力力了未必必有結(jié)果果,但是是不努力力卻什么么改變也也沒有。。。09:03:2109:03:2109:0312/31/20229:03:21AM11、成功就是日日復(fù)一日那一一點(diǎn)點(diǎn)小小努努力的積累。。。12月-2209:03:2109:03Dec-2231-Dec-2212、世間成事事,不求其其絕對圓滿滿,留一份份不足,可可得無限完完美。。09:03:2109:03:2109:03Saturday,December31,202213、不知香積積寺,數(shù)里里入云峰。。。12月-2212月-2209:03:2109:03:21December31,202214、意志堅(jiān)堅(jiān)強(qiáng)的人人能把世世界放在在手中像像泥塊一一樣任意意揉捏。。31十十二月20229:03:21上午午09:03:2112月-2215、楚塞塞三湘湘接,,荊門門九派派通。。。。十二月229:03上上午12月-2209:03December31,202216、少少年年十十五五二二十十時(shí)時(shí),,步步行行奪奪得得胡胡馬馬騎騎。。。。2022/12/319:03:2209:03:2231December202217、空空山山新新雨雨后后,,天天氣氣晚晚來來秋秋。。。。9:03:22上上午午9:03上上午午09:03:2212月月-229、楊柳散和風(fēng)風(fēng),青山澹吾吾慮。。12月-2212月-22Saturday,December31,202210、閱讀一切好好書如同和過過去最杰出的的人談話。09:03:2209:03:2209:0312/31/20229:03:22AM11、越是是沒有有本領(lǐng)領(lǐng)的就就越加加自命命不凡凡。12月月-2209:03:2209:03Dec-2231-Dec-2212、越越是是無無能能的的人人,,越越喜喜歡歡挑挑剔剔
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