




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文檔簡(jiǎn)介
§3.3多元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
一、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)二、方程的顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))
三、變量的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))四、參數(shù)的置信區(qū)間
1可編輯ppt一、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
1、可決系數(shù)與調(diào)整的可決系數(shù)則總離差平方和的分解2可編輯ppt由于
=0所以有:
注意:一個(gè)有趣的現(xiàn)象3可編輯ppt
可決系數(shù)該統(tǒng)計(jì)量越接近于1,模型的擬合優(yōu)度越高。
問(wèn)題:在應(yīng)用過(guò)程中發(fā)現(xiàn),如果在模型中增加一個(gè)解釋變量,R2往往增大(Why?)這就給人一個(gè)錯(cuò)覺(jué):要使得模型擬合得好,只要增加解釋變量即可。
但是,現(xiàn)實(shí)情況往往是,由增加解釋變量個(gè)數(shù)引起的R2的增大與擬合好壞無(wú)關(guān),R2需調(diào)整。4可編輯ppt
調(diào)整的可決系數(shù)(adjustedcoefficientofdetermination)
在樣本容量一定的情況下,增加解釋變量必定使得自由度減少,所以調(diào)整的思路是:將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度,以剔除變量個(gè)數(shù)對(duì)擬合優(yōu)度的影響:其中:n-k-1為殘差平方和的自由度,n-1為總體平方和的自由度。5可編輯ppt6可編輯ppt*2、赤池信息準(zhǔn)則和施瓦茨準(zhǔn)則
為了比較所含解釋變量個(gè)數(shù)不同的多元回歸模型的擬合優(yōu)度,常用的標(biāo)準(zhǔn)還有:
赤池信息準(zhǔn)則(Akaikeinformationcriterion,AIC)施瓦茨準(zhǔn)則(Schwarzcriterion,SC)
這兩準(zhǔn)則均要求僅當(dāng)所增加的解釋變量能夠減少AIC值或AC值時(shí)才在原模型中增加該解釋變量。
7可編輯pptEviews的估計(jì)結(jié)果顯示:中國(guó)居民消費(fèi)一元例中:AIC=6.68AC=6.83中國(guó)居民消費(fèi)二元例中:AIC=7.09AC=7.19從這點(diǎn)看,可以說(shuō)前期人均居民消費(fèi)CONSP(-1)應(yīng)包括在模型中。8可編輯ppt
二、方程的顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))
方程的顯著性檢驗(yàn),旨在對(duì)模型中被解釋變量與解釋變量之間的線性關(guān)系在總體上是否顯著成立作出推斷。
1、方程顯著性的F檢驗(yàn)
即檢驗(yàn)?zāi)P蚘i=
0+1X1i+2X2i++kXki+ii=1,2,,n中的參數(shù)
j是否顯著不為0。
可提出如下原假設(shè)與備擇假設(shè):H0:
0=1=2==k=0H1:
j不全為09可編輯pptF檢驗(yàn)的思想來(lái)自于總離差平方和的分解式:
TSS=ESS+RSS
如果這個(gè)比值較大,則X的聯(lián)合體對(duì)Y的解釋程度高,可認(rèn)為總體存在線性關(guān)系,反之總體上可能不存在線性關(guān)系。
因此,可通過(guò)該比值的大小對(duì)總體線性關(guān)系進(jìn)行推斷。10可編輯ppt
根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中的知識(shí),在原假設(shè)H0成立的條件下,統(tǒng)計(jì)量
服從自由度為(k,n-k-1)的F分布
給定顯著性水平
,可得到臨界值F
(k,n-k-1),由樣本求出統(tǒng)計(jì)量F的數(shù)值,通過(guò)F
F
(k,n-k-1)或F
F
(k,n-k-1)來(lái)拒絕或接受原假設(shè)H0,以判定原方程總體上的線性關(guān)系是否顯著成立。11可編輯ppt對(duì)于中國(guó)居民人均消費(fèi)支出的例子:一元模型:F=285.92二元模型:F=2057.3給定顯著性水平
=0.05,查分布表,得到臨界值:一元例:F
(1,21)=4.32二元例:
F
(2,19)=3.52顯然有F
F
(k,n-k-1)
即二個(gè)模型的線性關(guān)系在95%的水平下顯著成立。12可編輯ppt
2、關(guān)于擬合優(yōu)度檢驗(yàn)與方程顯著性檢驗(yàn)關(guān)系的討論
由可推出:與或13可編輯ppt在中國(guó)居民人均收入-消費(fèi)一元模型中,在中國(guó)居民人均收入-消費(fèi)二元模型中,14可編輯ppt三、變量的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))方程的總體線性關(guān)系顯著
每個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響都是顯著的
因此,必須對(duì)每個(gè)解釋變量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),以決定是否作為解釋變量被保留在模型中。這一檢驗(yàn)是由對(duì)變量的t檢驗(yàn)完成的。15可編輯ppt
1、t統(tǒng)計(jì)量
由于以cii表示矩陣(X’X)-1
主對(duì)角線上的第i個(gè)元素,于是參數(shù)估計(jì)量的方差為:
其中
2為隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差,在實(shí)際計(jì)算時(shí),用它的估計(jì)量代替:
16可編輯ppt因此,可構(gòu)造如下t統(tǒng)計(jì)量
17可編輯ppt
2、t檢驗(yàn)設(shè)計(jì)原假設(shè)與備擇假設(shè):
H1:
i0
給定顯著性水平
,可得到臨界值t/2(n-k-1),由樣本求出統(tǒng)計(jì)量t的數(shù)值,通過(guò)|t|
t/2(n-k-1)或|t|
t/2(n-k-1)來(lái)拒絕或接受原假設(shè)H0,從而判定對(duì)應(yīng)的解釋變量是否應(yīng)包括在模型中。
H0:
i=0
(i=1,2…k)
18可編輯ppt注意:一元線性回歸中,t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)一致
一方面,t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)都是對(duì)相同的原假設(shè)H0:
1=0進(jìn)行檢驗(yàn);
另一方面,兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量之間有如下關(guān)系:
19可編輯ppt在中國(guó)居民人均收入-消費(fèi)支出二元模型例中,由應(yīng)用軟件計(jì)算出參數(shù)的t值:給定顯著性水平
=0.05,查得相應(yīng)臨界值:t0.025(19)=2.093??梢?jiàn),計(jì)算的所有t值都大于該臨界值,所以拒絕原假設(shè)。即:包括常數(shù)項(xiàng)在內(nèi)的3個(gè)解釋變量都在95%的水平下顯著,都通過(guò)了變量顯著性檢驗(yàn)。20可編輯ppt
四、參數(shù)的置信區(qū)間
參數(shù)的置信區(qū)間用來(lái)考察:在一次抽樣中所估計(jì)的參數(shù)值離參數(shù)的真實(shí)值有多“近”。在變量的顯著性檢驗(yàn)中已經(jīng)知道:容易推出:在(1-)的置信水平下
i的置信區(qū)間是
其中,t/2為顯著性水平為
、自由度為n-k-1的臨界值。
21可編輯ppt在中國(guó)居民人均收入-消費(fèi)支出二元模型例中,給定
=0.05,查表得臨界值:t0.025(19)=2.093計(jì)算得參數(shù)的置信區(qū)間:
0:(44.284,197.116)
1:(0.0937,0.3489)
2:(0.0951,0.8080)從回歸計(jì)算中已得到:22可編輯ppt如何才能縮小置信區(qū)間?
增大樣本容量n,因?yàn)樵谕瑯拥臉颖救萘肯?,n越大
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