統(tǒng)計(jì)學(xué)第八章相關(guān)和回歸分析

統(tǒng)計(jì)學(xué)課件第八章相關(guān)和回歸分析6/13/20231第一頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三相關(guān)和回歸分析是研究事物的相互關(guān)系，測定它們聯(lián)系的緊密程度，揭示其變化的具體形式和規(guī)律性的統(tǒng)計(jì)方法，是構(gòu)造各種經(jīng)濟(jì)模型、進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析、政策評價、預(yù)測和控制的重要工具。6/13/20232第二頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三本章學(xué)習(xí)目的1.理解相關(guān)的意義、主要形式、以及相關(guān)分析的基本內(nèi)容。2.掌握相關(guān)系數(shù)的設(shè)計(jì)原理，以及相關(guān)關(guān)系顯著性檢驗(yàn)。3.回歸和相關(guān)的區(qū)別和聯(lián)系4.普通最小二乘法的原理以及回歸參數(shù)的意義。5.估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差的分析等。6/13/20233第三頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三

第一節(jié)相關(guān)的意義和種類一、問題的提出二、相關(guān)關(guān)系的概念三、相關(guān)關(guān)系的種類四、相關(guān)關(guān)系的主要內(nèi)容6/13/20234第四頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三一、問題的提出相關(guān)6/13/20235第五頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三一、相關(guān)關(guān)系的概念

客觀現(xiàn)象之間的數(shù)量聯(lián)系存在著兩種不同的類型：

函數(shù)關(guān)系和相關(guān)關(guān)系函數(shù)關(guān)系：即當(dāng)一個(或一組)變量每取一個值時，相應(yīng)的另一個變量必然有一個確定值與之對應(yīng)。

6/13/20236第六頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三（函數(shù)關(guān)系）（1）是一一對應(yīng)的確定關(guān)系（2）設(shè)有兩個變量x和y，變量y隨變量x一起變化，并完全依賴于x

，當(dāng)變量x取某個數(shù)值時，

y依確定的關(guān)系取相應(yīng)的值，則稱y是x的函數(shù)，記為y=f(x)，其中x稱為自變量，y稱為因變量（3）各觀測點(diǎn)落在一條線上

xy6/13/20237第七頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三自變量與因變量如果變量之間有因果關(guān)系，那么原因變量就叫作自變量，而受自變量影響的變量就稱因變量。自變量通常發(fā)生在因變量之前。（不是所有先發(fā)生的變量都是自變量）一般自變量記為X，因變量記為Y。6/13/20238第八頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三【例】（1）某種商品的銷售額(y)與銷售量(x)之間的關(guān)系可表示為y=px(p為單價)（2）圓的面積(S)與半徑之間的關(guān)系可表示為

S=R2（3）企業(yè)的原材料消耗額(y)與產(chǎn)量(x1)、單位產(chǎn)量消耗(x2)、原材料價格(x3)之間的關(guān)系可表示為y=x1x2x3

6/13/20239第九頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三相關(guān)關(guān)系（correlationanalysis）：相關(guān)關(guān)系：變量之間存在有依存關(guān)系，但這種關(guān)系是不完全確定的隨機(jī)關(guān)系，即當(dāng)一個(或一組)變量每取一個值時，相應(yīng)的另一個變量可能有多個不同值與之對應(yīng)。6/13/202310第十頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三

因果關(guān)系相關(guān)關(guān)系互為因果關(guān)系共變關(guān)系隨機(jī)性依存關(guān)系確定性依存關(guān)系函數(shù)關(guān)系變量之間關(guān)系6/13/202311第十一頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三

相關(guān)關(guān)系（1）變量間關(guān)系不能用函數(shù)關(guān)系精確表達(dá)；（2）一個變量的取值不能由另一個變量唯一確定；（3）當(dāng)變量x取某個值時，變量y的取值可能有幾個；（4）各觀測點(diǎn)分布在直線周圍。xy6/13/202312第十二頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三【例】商品的消費(fèi)量(y)與居民收入(x)之間的關(guān)系商品銷售額(y)與廣告費(fèi)支出(x)之間的關(guān)系糧食畝產(chǎn)量(y)與施肥量(x1)、降雨量(x2)、溫度(x3)之間的關(guān)系收入水平(y)與受教育程度(x)之間的關(guān)系父母親身高(y)與子女身高(x)之間的關(guān)系身高與體重的關(guān)系6/13/202313第十三頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三相關(guān)關(guān)系與函數(shù)關(guān)系的關(guān)系:在一定的條件下互相轉(zhuǎn)化.

具有函數(shù)關(guān)系的變量,當(dāng)存在觀測誤差和隨機(jī)因素影響時,其函數(shù)關(guān)系往往以相關(guān)的形式表現(xiàn)出來.

而具有相關(guān)關(guān)系的變量之間的聯(lián)系,如果我們對它們有了深刻的規(guī)律性認(rèn)識,并且能夠把影響因變量變動的因素全部納入方程,這時相關(guān)關(guān)系也可轉(zhuǎn)化為函數(shù)關(guān)系.另外,相關(guān)關(guān)系也具有某種變動規(guī)律,所以,相關(guān)關(guān)系也經(jīng)?？梢杂靡欢ǖ暮瘮?shù)形式去近似地描述.6/13/202314第十四頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三二、相關(guān)關(guān)系的種類1.按相關(guān)的程度分：完全相關(guān)不完全相關(guān)不相關(guān)(或零相關(guān))例:完全相關(guān):在價格P不變的情況下,銷售收入Y與銷售量X的關(guān)系;不相關(guān):股票價格的高低與氣溫的高低是不相關(guān)的;6/13/202315第十五頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三2.按相關(guān)的方向分：正相關(guān)負(fù)相關(guān)正相關(guān)：兩個變量之間的變化方向一致，都是增長趨勢或下降趨勢。

例:收入與消費(fèi)的關(guān)系;工人的工資隨勞動生產(chǎn)率的提高而提高。負(fù)相關(guān)：兩個變量變化趨勢相反，一個下降而另一個上升，或一個上升而另一個下降。

例:物價與消費(fèi)的關(guān)系;商品流轉(zhuǎn)的規(guī)模愈大,流通費(fèi)用水平則越低。6/13/202316第十六頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三3.按相關(guān)的形式分：線性相關(guān)非線性相關(guān)線性相關(guān)（直線相關(guān)）：當(dāng)一個變量每變動一個單位時，另一個變量按一個大致固定的增(減)量變動。例:人均消費(fèi)水平與人均收入水平非線性相關(guān)（曲線相關(guān)）：當(dāng)一個變量變動時，另一個變量也相應(yīng)發(fā)生變動，但這種變動是不均等的。例:產(chǎn)品的平均成本與總產(chǎn)量;農(nóng)產(chǎn)量與施肥量.6/13/202317第十七頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三4.按相關(guān)的影響因素多少分：單相關(guān)復(fù)相關(guān)偏相關(guān)單相關(guān)(一元相關(guān))：只有一個自變量。復(fù)相關(guān)(多元相關(guān))：有兩個及兩個以上的自變量。如:居民的收入與儲蓄額;成本與產(chǎn)量如:某種商品的需求與其價格水平以及收入水平之間的相關(guān)關(guān)系便是一種復(fù)相關(guān)。6/13/202318第十八頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三

偏相關(guān):

在某一現(xiàn)象與多種現(xiàn)象相關(guān)的場合，假定其他變量不變，專門考察其中兩個變量的相關(guān)關(guān)系稱為偏相關(guān)。

如:

在假定人們的收入水平不變的條件下，某種商品的需求與其價格水平的關(guān)系就是一種偏相關(guān)。6/13/202319第十九頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三不相關(guān)負(fù)線性相關(guān)正線性相關(guān)非線性相關(guān)完全負(fù)線性相關(guān)完全正線性相關(guān)

圖示6/13/202320第二十頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三三、相關(guān)分析的主要內(nèi)容根據(jù)研究目的，搜集有關(guān)資料編制相關(guān)圖表計(jì)算相關(guān)系數(shù)建立回歸方程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)6/13/202321第二十一頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三第二節(jié)相關(guān)圖表和相關(guān)系數(shù)一、相關(guān)表和相關(guān)圖二、簡單相關(guān)系數(shù)6/13/202322第二十二頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三相關(guān)分析:就是用一個指標(biāo)來表明現(xiàn)象間相互依存關(guān)系的密切程度。廣義的相關(guān)分析包括相關(guān)關(guān)系的分析（狹義的相關(guān)分析）和回歸分析。6/13/202323第二十三頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三定性分析是依據(jù)研究者的理論知識和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，對客觀現(xiàn)象之間是否存在相關(guān)關(guān)系，以及何種關(guān)系作出判斷。定量分析在定性分析的基礎(chǔ)上，通過編制相關(guān)表、繪制相關(guān)圖、計(jì)算相關(guān)系數(shù)等方法，來判斷現(xiàn)象之間相關(guān)的方向、形態(tài)及密切程度。相關(guān)關(guān)系的判斷6/13/202324第二十四頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三一、相關(guān)表和相關(guān)圖相關(guān)表和相關(guān)圖是研究相關(guān)關(guān)系的直觀工具，在進(jìn)行詳細(xì)的定量分析之前，可以先利用它們對現(xiàn)象之間存在的相關(guān)關(guān)系的方向、形式、和密切程度作大致的判斷。6/13/202325第二十五頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三簡單相關(guān)表：將自變量x的數(shù)值按照從小到大的順序，并配合因變量y的數(shù)值一一對應(yīng)而平行排列的表。消費(fèi)支出y15203040425360657870可支配收入x18254560627588929899居民消費(fèi)和收入的相關(guān)表單位：百元6/13/202326第二十六頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三相關(guān)圖：又稱散點(diǎn)圖。將x置于橫軸上，y置于縱軸上，將（x,y）繪于坐標(biāo)圖上。用來反映兩變量之間相關(guān)關(guān)系的圖形。例:6/13/202327第二十七頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三二、簡單相關(guān)系數(shù)（一）簡單相關(guān)系數(shù)的概念是度量兩個變量之間線性相關(guān)密切程度和相關(guān)方向的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。包括簡單相關(guān)系數(shù)、復(fù)相關(guān)系數(shù)、偏相關(guān)系數(shù)、曲線相關(guān)系數(shù)(相關(guān)指數(shù)).簡單相關(guān)系數(shù)又稱皮爾遜(1890年,英國)相關(guān)系數(shù)，或積矩相關(guān)系數(shù)或動差相關(guān)系數(shù)。若相關(guān)系數(shù)是根據(jù)總體全部數(shù)據(jù)計(jì)算的，稱為總體

相關(guān)系數(shù)，記為.若是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算的，則稱為樣本相關(guān)系數(shù)，記為r.樣本相關(guān)系數(shù)是總體相關(guān)系數(shù)的一致估計(jì)量.

6/13/202328第二十八頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三

樣本簡單相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式(積差法)（二）簡單相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式式中：（1）1.用計(jì)算器計(jì)算協(xié)方差Sxy6/13/202329第二十九頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三（1）式可化簡為如下公式：或：6/13/202330第三十頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三㈡用計(jì)算機(jī)計(jì)算⒈選取“工具”-“數(shù)據(jù)分析”⒉選“相關(guān)系數(shù)”⒊選“確定”⒋輸入“輸入?yún)^(qū)域”⒌輸入“輸出區(qū)域”⒍在“分組方式”中選“逐列”⒎選“標(biāo)志位于第一行”⒏確定出現(xiàn)結(jié)果如下：6/13/202331第三十一頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三1.r的取值范圍是[-1,1]|r|=1，為完全相關(guān)r=1，為完全正相關(guān)r=-1，為完全負(fù)相關(guān)2.r=0，不存在線性相關(guān)關(guān)系3.-1r<0，為負(fù)相關(guān)4.0<r1，為正相關(guān)5.|r|越趨于1表示關(guān)系越密切；|r|越趨于0表示關(guān)系越不密切相關(guān)系數(shù)取值及其意義6/13/202332第三十二頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三r的范圍在0.1-0.3是微弱相關(guān)r的范圍在0.3-0.5是低度相關(guān);r的范圍在0.5-0.8是顯著相關(guān);r的范圍在0.8以上是高度相關(guān).6/13/202333第三十三頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三-1.0+1.00-0.5+0.5完全負(fù)相關(guān)無線性相關(guān)完全正相關(guān)負(fù)相關(guān)程度增加r正相關(guān)程度增加6/13/202334第三十四頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三【例1】計(jì)算人均可支配收入和消費(fèi)支出之間的簡單相關(guān)系數(shù)。6/13/202335第三十五頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三解：由表中數(shù)據(jù)得：∑y＝473，∑x＝662，∑y2＝26507，∑x2＝51656，∑xy＝36933，n=10計(jì)算得人均可支配收入和消費(fèi)支出間的簡單相關(guān)系數(shù)為：6/13/202336第三十六頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三（三）相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)1. 檢驗(yàn)兩個變量之間是否存在線性相關(guān)關(guān)系總體相關(guān)系數(shù)是未知的,常用樣本相關(guān)系數(shù)來估計(jì),不同的樣本其相關(guān)系數(shù)不同,r對

代表程度與樣本容量有關(guān).計(jì)算出樣本相關(guān)系數(shù)r以后，還要對其進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，以判定現(xiàn)象總體間線性相關(guān)是否顯著.在二元正態(tài)總體情況下,r的抽樣分布具有確定的函數(shù)形式,當(dāng)總體相關(guān)系數(shù)時,r呈t分布(n=30).2.等價于對回歸系數(shù)b的檢驗(yàn)3.采用t檢驗(yàn)

6/13/202337第三十七頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三檢驗(yàn)的步驟

提出假設(shè)：H0：(無關(guān))；H1：0（相關(guān)）

計(jì)算檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量：

確定顯著性水平，并作出決策若t>t，拒絕H0若t<t，接受H06/13/202338第三十八頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三對例2計(jì)算的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢(0.05)提出假設(shè)：H0：；H1：0計(jì)算檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量3.根據(jù)顯著性水平＝0.05，查t分布表得t(n-2)=2.306由于t=17.94>t(10-2)=2.306，拒絕H0，總體人均消費(fèi)支出與人均可支配收入之間的線性相關(guān)關(guān)系顯著.例：6/13/202339第三十九頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三為了簡化檢驗(yàn)的過程，有人根據(jù)t統(tǒng)計(jì)量和r的關(guān)系，編成《相關(guān)系數(shù)臨界值表》，相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)可直接查表進(jìn)行。檢驗(yàn)方法：對于給定的顯著性水平α若IrI≥r

(n-2)

，變量x與y之間有顯著的線性相關(guān)關(guān)系。若IrI＜r

(n-2)

，變量x與y之間不存在線性相關(guān)關(guān)系。前例中：r=0.9878>r0.05(10-2)=0.632，所以總體人均消費(fèi)支出與人均可支配收入之間的線性相關(guān)關(guān)系顯著。6/13/202340第四十頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三第三節(jié)一元線性回歸分析一、回歸分析概念二、回歸分析的種類三、一元線性回歸分析6/13/202341第四十一頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三回歸方程一詞是怎么來的6/13/202342第四十二頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三一、回歸分析的概念

是指對具有相關(guān)關(guān)系的現(xiàn)象，根據(jù)其相關(guān)關(guān)系的具體形態(tài)，選擇一個合適的數(shù)學(xué)模型（稱為回歸方程式），用來近似地表達(dá)變量間的平均變化關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。6/13/202343第四十三頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三二、回歸分析的內(nèi)容從一組樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式。對這些關(guān)系式的可信程度進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，并從影響某一特定變量的諸多變量中找出哪些變量的影響顯著，哪些不顯著。利用所求的關(guān)系式，根據(jù)一個或幾個變量的取值來預(yù)測或控制另一個特定變量的取值，并給出這種預(yù)測或控制的精確程度。6/13/202344第四十四頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三回歸分析和相關(guān)分析的區(qū)別：相關(guān)分析中，變量x

變量y處于平等的地位；回歸分析中，變量y稱為因變量，處在被解釋的地位，x稱為自變量，用于預(yù)測因變量的變化.相關(guān)分析中所涉及的變量x和y都是隨機(jī)變量；回歸分析中，因變量y是隨機(jī)變量，自變量x則作為研究時給定的非隨機(jī)變量。相關(guān)分析主要是描述兩個變量之間線性關(guān)系的密切程度；回歸分析不僅可以揭示變量x對變量y的影響大小，還可以由回歸方程進(jìn)行預(yù)測和控制6/13/202345第四十五頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三相關(guān)分析與回歸分析的聯(lián)系相關(guān)分析和回歸分析有著密切的聯(lián)系，它們不僅具有共同的研究對象，而且在具體應(yīng)用時，常常必須互相補(bǔ)充。相關(guān)分析需要依靠回歸分析來表明現(xiàn)象數(shù)量相關(guān)的具體形式，而回歸分析則需要依靠相關(guān)分析來表明現(xiàn)象數(shù)量變化的相關(guān)程度。只有當(dāng)變量之間存在著高度相關(guān)時，進(jìn)行回歸分析尋求其相關(guān)的具體形式才有意義。簡單說：1、相關(guān)分析是回歸分析的基礎(chǔ)和前提；

2、回歸分析是相關(guān)分析的深入和繼續(xù)。6/13/202346第四十六頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三三、回歸分析的種類1.按自變量的個數(shù)分：一元回歸多元回歸2.按回歸方程的形式分：線性回歸非線性回歸本章主要介紹一元線性回歸。6/13/202347第四十七頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三四、一元線性回歸分析（一）一元線性回歸方程當(dāng)只涉及一個自變量時稱為一元回歸，若因變量y與自變量x之間為線性關(guān)系時稱為一元線性回歸。2、對于具有線性關(guān)系的兩個變量，可以用一條線性方程來表示它們之間的關(guān)系。3、描述因變量y如何依賴于自變量x和誤差項(xiàng)

的方程稱為回歸模型。6/13/202348第四十八頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三注意:⑴在兩個變量之間，必須確定哪個是自變量，哪個是因變量⑵回歸方程的主要作用是用自變量來推算因變量。6/13/202349第四十九頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三

回歸模型的表達(dá)式如下：Y=a

+

X+e1、模型中，y是x的線性函數(shù)(部分)加上隨機(jī)誤差項(xiàng)2、線性部分反映了由于x的變化而引起的y的變化,是Y的數(shù)學(xué)期望,即對應(yīng)于X某一取值時Y的平均值:6/13/202350第五十頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三3、隨機(jī)誤差項(xiàng)(隨機(jī)干擾項(xiàng))是隨機(jī)變量A、反映了除x和y之間的線性關(guān)系之外的隨機(jī)因素對y的影響B(tài)、是不能由x和y之間的線性關(guān)系所解釋的變異性隨機(jī)誤差項(xiàng)是Y與E(Y)的離差:4、和稱為模型的參數(shù)6/13/202351第五十一頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三總體回歸線與隨機(jī)誤差項(xiàng)

XYiY。。。。。6/13/202352第五十二頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三（二）回歸參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)(OLS)

基本原理：

1、使因變量的觀察值Y與估計(jì)值之間的離差平方和達(dá)到最小來求得。即用最小二乘法擬合的直線來代表x與y之間的關(guān)系與實(shí)際數(shù)據(jù)的誤差比其他任何直線都小。6/13/202353第五十三頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三回歸參數(shù)推導(dǎo)過程：為使Q達(dá)到極小值，則須有：整理得如下標(biāo)準(zhǔn)方程組：6/13/202354第五十四頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三解上述方程組得：其中可變形為：6/13/202355第五十五頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三【例】根據(jù)例1（幻燈片35）中數(shù)據(jù)，擬合人均消費(fèi)支出對人均可支配收入的回歸方程，并指出回歸系數(shù)的含義。解：∑y＝473，∑x＝662，∑y2＝26507，∑x2＝51656，∑xy＝36933，n=10由表中數(shù)據(jù)得：所以：所建立的回歸方程為：回歸系數(shù)的含義是：人均可支配收入每增加1元，人均消費(fèi)支出平均增加0.72元。6/13/202356第五十六頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三相關(guān)系數(shù)與回歸系數(shù)的關(guān)系6/13/202357第五十七頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三(三)回歸方程的顯著性檢驗(yàn)1.回歸模型檢驗(yàn)的種類回歸模型的檢驗(yàn)包括理論意義檢驗(yàn)、一級檢驗(yàn)和二級檢驗(yàn)。理論意義:檢驗(yàn)主要涉及參數(shù)估計(jì)值的符號和取值區(qū)間.如食品支出的恩格爾函數(shù)中,b的取值區(qū)間應(yīng)在0-1之間;6/13/202358第五十八頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三一級檢驗(yàn)又稱統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn),它是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的抽樣理論來檢驗(yàn)樣本回歸方程的可靠性,具體又可分為擬合程度評價和顯著性檢驗(yàn).一級檢驗(yàn)對所有的現(xiàn)象進(jìn)行回歸分析時都必須通過的檢驗(yàn).二級檢驗(yàn)又稱經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)檢驗(yàn),它是對標(biāo)準(zhǔn)線性回歸模型的假定條件能否得到滿足進(jìn)行檢驗(yàn),具體包括序列相關(guān)檢驗(yàn),異方差性檢驗(yàn)等.6/13/202359第五十九頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三2.顯著性檢驗(yàn)包括兩方面的內(nèi)容:(1)對整個回歸方程的顯著性檢驗(yàn)---F檢驗(yàn)回歸方程的顯著性檢驗(yàn)即對自變量和因變量之間線性關(guān)系整體上是否顯著進(jìn)行檢驗(yàn)。(2)對回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn):----t檢驗(yàn)6/13/202360第六十頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三

(1)對整個回歸方程的顯著性檢驗(yàn)

----即擬合程度的評價所謂擬合程度，是指樣本觀測值聚集在樣本回歸線周圍的緊密程度。判斷回歸模型擬合程度優(yōu)劣最常用的數(shù)量尺度是樣本可決系數(shù)（又稱判定系數(shù)）。它是建立在對總離差平方和進(jìn)行分解的基礎(chǔ)之上的。6/13/202361第六十一頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三分析:因變量Y的取值是不同的，Y取值的這種波動稱為變差。變差來源于兩個方面:由于自變量x的取值不同造成的除x以外的其他因素(如x對y的非線性影響、測量誤差、隨機(jī)因素等)的影響對一個具體的觀測值來說，變差的大小可以通過該實(shí)際觀測值與其均值之差來表示6/13/202362第六十二頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差Syx（可說明回歸方程的代表程度）實(shí)際觀察值與回歸估計(jì)值離差平方和的均方根。

估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差反映了實(shí)際觀察值在回歸直線周圍的分散狀況，是用來說明回歸方程代表性大小的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。也說明了回歸直線的擬合程度.6/13/202363第六十三頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三由一元回歸方程樣本資料計(jì)算:估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差的計(jì)算公式為：

k表示自變量個數(shù)6/13/202364第六十四頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三例6/13/202365第六十五頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三簡化式：6/13/202366第六十六頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三【例】前例1中回歸方程估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差為：6/13/202367第六十七頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三作為回歸模型擬合優(yōu)度的判斷和評價指標(biāo),估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差顯然不如判定系數(shù),判定系數(shù)是無量綱的系數(shù),有確定的取值范圍(0-1),便于對不同資料回歸模型擬合優(yōu)度進(jìn)行比較.而估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差則是有計(jì)量單位的,又沒有確定的取值范圍,不便于對不同資料回歸模型擬合優(yōu)度進(jìn)行比較.6/13/202368第六十八頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測和估計(jì)根據(jù)自變量x

的取值估計(jì)或預(yù)測因變量y的取值.當(dāng)給出的x屬于樣本內(nèi)的數(shù)據(jù)時,計(jì)算的yc值稱為內(nèi)插檢驗(yàn)或事后預(yù)測,當(dāng)給出的x在樣本之外時,計(jì)算的yc值稱為外推預(yù)測或事前預(yù)測.估計(jì)或預(yù)測的類型點(diǎn)估計(jì)y的平均值的點(diǎn)估計(jì)y的個別值的點(diǎn)估計(jì)區(qū)間估計(jì)y的平均值的置信區(qū)間估計(jì)y的個別值的預(yù)測區(qū)間估計(jì)6/13/202369第六十九頁，共七十七頁，編輯于2023年，星期三點(diǎn)估計(jì):2.點(diǎn)估計(jì)值y的平均值的點(diǎn)估計(jì)y的個別值的點(diǎn)估計(jì)3.在點(diǎn)估計(jì)條件下，平均值的點(diǎn)估計(jì)和個別值的的點(diǎn)估計(jì)是一樣的，但在區(qū)間估計(jì)中則不同對于自變量x的一個給定值x0，根據(jù)回歸方程得到因變量y的一個估計(jì)值6/13/202370第七十頁