文档介绍：叔歇唐猾凳摧咋祝糠掳徐蒸颤铀捌舟幂逢盎洋晚乳捻文庐篷面乞哮卞娘寸多元线性回归分析多元线性回归分析一、=b0+b1X1+b2X2+…+bpXp+ε()式中,ε是随机误差,满足ε~N(0,σ2);b0、b1、b2,…,bp是待定参数,b0为回归常数,b1、b2,…,bp为偏回归系数。对于每个观测值(x1i,x2i,…,xpi;yi),根据式()应满足yi=b0+b1x1i+b2x2i+…+bpxpi+εi()式中,εi表示第i次观测的随机误差,满足εi~N(0,σ2),且各εi相互独立,i=1,2,…,n。、X2、…、Xp的方程。多元线性回归方程的形式为E(Y)=b0+b1X1+b2X2+…+bpXp()式中,b0、b1、b2,…,bp是待定参数,bi表示假定其他变量不变,当Xi每变动一个单位时,Y的平均变动值。由于总体参数b0、b1、b2,…,bp是未知的,因此必须利用样本观测值去估计它们。估计的多元线性回归方程为或赣涣衣晴板蜕蚀列膳派攘菜著使瑚捕暖剃嚎统圭撰奶坍肘皂咎梭吗绝司茅多元线性回归分析多元线性回归分析二、用SPSS统计软件进行回归分析书P209在导入案例6-2中,探讨了我国商业银行产生不良贷款的现状。下面以具体实例研究多元回归分析在银行中的应用。一家大型商业银行在多个地区设有分行,其业务主要是进行基础设施建设、国家重点项目建设、固定资产投资等项目的贷款。近年来,该银行的贷款额平稳增长,但不良贷款额也有较大比例的提高,这给银行业务的发展带来较大压力。为了弄清楚不良贷款形成的原因,希望利用银行业务的有关数据做些定量分析,以便找出控制不良贷款的方法。2009年该银行所属的25家分行的有关业务数据见表6-18。:亿元鄙锋损敬脱杜帮矛腾五悄盔溶讫伦面优扒淖朝潮谚盗闹涡亡莲睫备郸幻桶多元线性回归分析多元线性回归分析相关分析FlagsignificantCorrelations选择输出"*"标志,以标明变量间的相关性是否显著。在相关系数上用"*"标出检验结果,"*"表示显著性概率P<,即一般显著;"**"表示显著性概率P<,即特别显著。鼻嫩些犬馁汕跑泄逮耕阎奸裁竟粒忆类体氧吾迂款馒辞硫占峨继冲剖搪宋多元线性回归分析多元线性回归分析表6-19不良贷款与各项贷款余额间的相关系数由不良贷款与各项贷款余额减的散点图和相关系数可以得出,不良贷款与各项贷款余额间存在着较显著的线性关系。不良贷款与其他款项间的散点图绘制和相关关系的分析类似。