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第九章 回归分析-一元线性回归.ppt

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第九章 回归分析-一元线性回归.ppt

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第九章 回归分析-一元线性回归.ppt

文档介绍

文档介绍:统计软件包
SAS系统与统计分析
第九章回归分析与REG过程
、线性回归分析方法简介
一、回归分析的含义及其所要解决的问题
(1)构建因变量与自变量之间的回归模型,并依据样本观测值对模型中的参数进行估计,给出回归方程。
(2)对回归方程中的参数和方程本身进行显著性检验。
(3)评价自变量对因变量的贡献。
(4)利用回归方程对因变量进行预测,对自变量进行控制。
二、线性回归模型及其假设条件
一元线性回归模型
多元线性回归模型
矩阵形式
模型一般假定
三、线性回归模型的参数估计
线性回归模型最小二乘估计量(OLS)为:
对一元线性回归模型
其中
四、回归模型诊断1——假设检验
1、方差拟合优度
好。
多元的情况下,通常对R2进行调整
2、自变量与因变量之间的线性关系的F检验
则自变量和因变量只有有显著的线性关系,否则,不显著。
3、回归参数的显著性检验
检验统计量
1、残差分析
五、回归模型诊断2
根据模型假定,误差项的估计量,即残差
若模型拟合较好,则标准化残差图中应有95%的点在
2、方差齐性的统计检验及其处理
步骤:
若回归系数与0有显著差异,则误差项存在异方差性,否则,
接受同方差性假定。
1、格莱泽(Glejser)检验
2、斯皮尔曼(Spearman)等级相关检验
步骤:
3、存在异方差时的处理方法
二是对数据进行变换,使变换后的数据具有同方差性。
一是在误差项方差已知的情况下,进行加权最小二乘。

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