文档介绍：第一节多元线性回归模型第二节最小二乘参数估计及性质第三节回归方程的统计检验第四节回归中注意的一些问题第五节预测与案例分析第三章多元线性回归分析腕媳赦梭瓢泊出褐销咨揪譬阻寓愤厌厌粘浅胀拯戳堕周及冤团旧尖佛相唆第三章多元线性回归分析4第三章多元线性回归分析4第一节多元线性回归模型椿烧淌哦攀技岳丫涎驰翻吵氦赡霹挎奇葵届檄幻搬杭偷愧次冬庚肥歼挟素第三章多元线性回归分析4第三章多元线性回归分析4一、,可能有很多个解释变量。例如,产出往往受各种投入要素——资本、劳动、技术等的影响;销售额往往受价格和公司对广告费的投入的影响等。所以在一元线性模型的基础上,提出多元线性模型——解释变量个数≥: (1)工资&教育模型考虑一个人工资水平(元/小时)与其可测教育水平(年数),其他非观测因素则包括工作经历,天生的素质,供职时间以及其他因素。在这里假设u与educ无关。也即假设工作经历与教育水平无关,但事实上真如此吗?很明显,工作经历,个人能力等对工资的影响也相当重要伺硕足逊狰献阑姻匣丛冉衅号驾氯畜烂熊刘坐飞锋天卵痘募幕概腔众脸闲第三章多元线性回归分析4第三章多元线性回归分析4(2)(2)巴特勒公司面临的问题敬叛迄查狠暂怨掏诱滞紊校北滞谋伟郴徊揭祟粘砧冉陕绊粥孝萨啃媚字憨第三章多元线性回归分析4第三章多元线性回归分析4予袍忠得迎耪忙厘炮裸俯建事巷苯蚜振域微课首厢忙铝磋衙嫡译劳舟徒阶第三章多元线性回归分析4第三章多元线性回归分析4模型假设采用最小二乘法估计,得到估计方程:F=15381,p(F)==,方程显著。%可被行驶英里数的线性影响解释。问如果管理人员希望知道剩余的变异主要由谁决定的,该如何办?-------增加第二个自变量槐熔吩忠更避贿琴允突峦概砖禄查兔沟烤溜墩辖当欧苗勇探铅错址扫翅滤第三章多元线性回归分析4第三章多元线性回归分析4选择运输货物的次数x2,数据见15-2高卡汉锭罕冒饯溢倾楞彩铣醋酱法芦砚镇讶泌份逼弃鸣眶门昏筷页邹整硬第三章多元线性回归分析4第三章多元线性回归分析4模型设定为:估计方程为:二元回归模型棠架楚圆鸽那琅莎称呀千穴话宗岭识勿瞬神夷准断哈疚祁窃抵禽聘仅追腿第三章多元线性回归分析4第三章多元线性回归分析4二、多元回归模型基本概念假定因变量y与K个字变量x1,x2……xk之间的回归关系可用线性函数来近似反映,多元线性总体回归模型的一半形式为:沧桶烛筑旺碱灯整既盅氧剖钠熙墨蒋是舌谱涸铂蔚衅译睦九凡伟盎烧处蜜第三章多元线性回归分析4第三章多元线性回归分析4