论线性回归分析的扩展(ppt 93页)
所属分类:品质知识
文件大小:539 KB
下载要求:10 学币或VIP
点击下载论线性回归分析的扩展目录:
一、引言:放宽经典模型的假设
二、多重共线性
三、异方差性
四、序列相关
五、设定误差
论线性回归分析的扩展内容提要:
经典正态线性回归模型(CNLRM)的假定:
(一)关于模型的假定
回归模型对参数而言是线性的
模型是正确设定的
(二)关于解释变量的假定
解释变量X是确定性变量
若X是随机的,则误差项与X不相关
解释变量的取值有足够变异
解释变量之间不存在完全的线性关系
……
运用回归分析进行诊断:
逐步分析法:先引入经济意义明显,并且在统计上最显著的解释变量,然后逐步引入其他解释变量。如果新引入的解释变量使原有解释变量的系数估计值发生明显变化,或t统计量明显变小,则说明新引入的解释变量与原有解释变量之间存在多重共线性,可以去掉新引入的解释变量
辅助回归法:做每一个解释变量对其余解释变量的回归,得出相应的F统计值,如果在给定的显著性水平下F统计值是显著的,说明该解释变量与其他解释变量之间存在线性关系,可以去掉该解释变量(p207,p211)
……
异方差性的影响:
回归系数的OLS估计量虽然是无偏的、一致的,但不再是有效的
回归标准差的估计不再是无偏的
回归系数OLS估计量的方差估计不再是无偏的,因而t统计量不再服从t分布,F统计量不再服从F分布,从而无法进行区间估计和假设检验
无法根据回归结果进行预测
精品资料网 m.cnshu.cn
Copyright © 2004- 粤ICP备10098620号-1