一元线性回归预测法课件.ppt
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- 一元 线性 回归 预测 课件
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1、回归分析回归分析2 从从2004中国国际旅游交易会上获悉,到中国国际旅游交易会上获悉,到2020年,中国旅游年,中国旅游业总收入将超过业总收入将超过3000亿美元,相当于国内生产总值的亿美元,相当于国内生产总值的8%至至11%。(资料来源:国际金融报。(资料来源:国际金融报2004年年11月月25日第二版)日第二版)是什么决定性的因素能使中国旅游业总收入到是什么决定性的因素能使中国旅游业总收入到2020年达到年达到3000亿美元?亿美元?旅游业的发展与这种决定性因素的数量关系究竟是什么?旅游业的发展与这种决定性因素的数量关系究竟是什么?怎样具体测定旅游业发展与这种决定性因素的数量关系怎样具体测
2、定旅游业发展与这种决定性因素的数量关系?引子引子: 中国旅游业总收入将超过中国旅游业总收入将超过30003000亿美元吗?亿美元吗?3简单线性回归模型简单线性回归模型回归分析与回归函数回归分析与回归函数简单线性回归模型参数的估计简单线性回归模型参数的估计拟合优度的度量拟合优度的度量回归系数的区间估计和假设检验回归系数的区间估计和假设检验简单线性回归模型检验简单线性回归模型检验回归模型预测回归模型预测4 公共管理中经常会遇到两个问题之间存在某种关联关公共管理中经常会遇到两个问题之间存在某种关联关系。系。 例:例:l失业和当地治安失业和当地治安l农业税收政策和农民收入农业税收政策和农民收入lGDP
3、与消费结构与消费结构l开发性投资与地方经济开发性投资与地方经济l利率和商品房价格利率和商品房价格l气温和旅游人数气温和旅游人数l城市绿化面积和暴雨积水城市绿化面积和暴雨积水l商品价格和销售量商品价格和销售量l年收入与信用卡消费金额年收入与信用卡消费金额l 建立两个变量建立两个变量X和和Y间的关系模型,推断变量间的关系模型,推断变量Y如何依如何依赖于变量赖于变量X, 从而可以用从而可以用X预测预测Y.5 回归分析是衡量研究对象之间是否存在某种关回归分析是衡量研究对象之间是否存在某种关系的技术之一。系的技术之一。 在回归分析中,某个变量(自变量,在回归分析中,某个变量(自变量,X表示)表示)按照某
4、种规律,随其他变量(应变量,按照某种规律,随其他变量(应变量,Y表示)表示)变化而变化。变化而变化。 如自变量只有一个,称为一元回归,否则称为如自变量只有一个,称为一元回归,否则称为多元回归。多元回归。6第一节 回归分析与回归方程 本节基本内容本节基本内容: : 回归与相关回归与相关 总体回归函数总体回归函数 随机扰动项随机扰动项 样本回归函数样本回归函数 非线性模型线性化非线性模型线性化 7 1. 经济变量间的相互关系经济变量间的相互关系 确定性的函数关系确定性的函数关系 不确定性的统计关系不确定性的统计关系相关关系相关关系 (为随机变量为随机变量) 没有关系没有关系 一、回归与相关一、回归
5、与相关 (对统计学的回顾)(对统计学的回顾)()Yf X()Yf X2,rrfs半径圆面积施肥量阳光降雨量气温农作物产量,f8对变量间统计依赖关系的考察主要是通过对变量间统计依赖关系的考察主要是通过相关分析相关分析(correlation analysis)或或回归分回归分析析(regression analysis)来完成的:来完成的: 正相关 线性相关 不相关 相关系数:统计依赖关系 负相关 11XY 有因果关系 回回归归分分析析 正相关 无因果关系 相相关关分分析析 非线性相关 不相关 负相关92.2.相关关系相关关系 相关关系的描述相关关系的描述 相关关系最直观的描述方式相关关系最直观
6、的描述方式坐标图坐标图(散布图)散布图) YX10相关关系的类型相关关系的类型 从涉及的变量数量看从涉及的变量数量看 简单相关简单相关 多重相关(复相关)多重相关(复相关) 从变量相关关系的表现形式看从变量相关关系的表现形式看 线性相关线性相关散布图接近一条直线散布图接近一条直线 非线性相关非线性相关散布图接近一条曲线散布图接近一条曲线 从变量相关关系变化的方向看从变量相关关系变化的方向看 正相关正相关变量同方向变化,同增同减变量同方向变化,同增同减 负相关负相关变量反方向变化,一增一减变量反方向变化,一增一减 不相关不相关1112注意注意不线性相关并不意味着不相关;有相关关系并不意味着一定有
7、因果关系;回归分析回归分析/相关分析相关分析研究一个变量对另一个(些)变量的统计依赖关系,但它们并不意味着一定有因果关系。相关分析相关分析对称地对待任何(两个)变量,两个变量都被看作是随机的。回归分析回归分析对变量的处理方法存在不对称性,即区分应变量(被解释变量)和自变量(解释变量):前者是随机变量,后者不是。13 3.3.相关程度的度量相关程度的度量相关系数相关系数 总体线性相关系数总体线性相关系数: 其中:其中: X 的方差;的方差; Y的方差的方差 X和和Y的协方差的协方差样本线性相关系数样本线性相关系数: 其中:其中: 和和 分别是变量分别是变量 和和 的样本观测值的样本观测值 和和
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