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发布时间:2023-11-20 09:47:44   来源:文档文库   
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第三章多元线性回归模型一、名词解释1多元线性回归模型:在现实经济活动中往往存在一个变量受到其他多个变量影响的现象,表现在线性回归模型中有多个解释变量,这样的模型被称做多元线性回归模型,多元是指多个解释变量2调整的可决系数R2:又叫调整的决定系数,是一个用于描述多个解释变量对被解释变量的联合影响程22~22n度的统计量,克服了R随解释变量的增加而增大的缺陷,与R的关系为R2=1-1-R2-nk13偏回归系数:在多元回归模型中,每一个解释变量前的参数即为偏回归系数,它测度了当其他解释变量保持不变时,该变量增加1单位对被解释变量带来的平均影响程度。04正规方程组:采用OLS方法估计线性回归模型时,对残差平方和关于各参数求偏导,并令偏导数为后得到的方程组,其矩阵形式为XX^XY5方程显著性检验:是针对所有解释变量对被解释变量的联合影响是否显著所作的检验,旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出判断。、单项选择题1C:F统计量的意义2A:F统计量的定义2Zei23B:随机误差项方差的估计值4A:书上P92P93公式:?n_k_1D在相同解释变量情况下可以-5C:A参看导论部分内容;B在判断多重共线等问题的时候,很有必要;6C:书上P99,比较F统计量和可决系数的公式即可7A:P818D:A截距项可以不管它;B不考虑beta0;C相关关系与因果关系的辨析9B:注意!只是在服从基本假设的前提下,统计量才服从相应的分布10D:AB不能简单通过可决系数判断模型好坏,还要考虑样本量、异方差等问题;三、多项选择题1ACDE:概念性2BD:概念性3BCD:总体显著,则至少一个参数不为04BC:参考可决系数和F统计量的公式5AD:考虑极端情况,ESS=0,可发现CE四、判断题、1"五、简答题1、答:多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别表现在如下几个方面:一是解释变量的个数不同;二是模型的经典假设不同,多元线性回归模型比一元线性回归模型多了个“解释变量之间不存在线性相关关系”的假定;三是多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。2、答:2"3X4X调整的可决系数5"
在满足经典假设的条件下,参数的最小二乘估计量具有线性性、无偏性以及最小性方差,所以被称为最优线性无偏估计量(BLUE对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组,能解出唯一的参数估计量的条件是(在,或者说各解释变量间不完全线性相关。六、计算分析题1:1预期sibs对劳动者受教育的年数有影响。因此在收入及支出预算约束一定的条件下,子女越多的家庭,每个孩子接受教育的时间会越短。根据多元回归模型偏回归系数的含义,增加1个兄弟姐妹,受教育年数会减少1/0.094=10.6个。2medu的系数表示当兄弟姐妹数与父亲受教育的年数保持不变时其子女作为劳动者就会预期增加0.131年的教育时间。3首先计算两人受教育的年数分别为10.36+0.13112+0.21012=14.45210.36+0.13116+0.21016=15.816因此,两人的受教育年限的差别为15.816-14.452=1.364,母亲每增加1年受教育的时间,sibs前的参数估计值-0.094表明,在其他条件不变的情况下,0.094年,因此,要减少1年受教育的时间,兄弟姐妹需增加XX-12解:1在给定5%显著性水平的情况下,进行t检验。0.080R」参数的t值:0004=0.0560.072Ut参数的t值:--3.890.658R参数的t值:0.3644.555%显著性水平下,自由度为19-3-1=15t分布的临界值为t0.02515=2.131RUt的参数显著不为0,但不能拒绝R4的参数为0的假设。2回归式表明:①影响工资水平的主要原因是当期的物价水平、失业率,前期的物价水平对他的影响不是很大,②当期的物价水平与工资水平呈正向变动、失业率与工资水平呈相反变动,符合经济理论,模型正确。③可以将R从模型删除.3、解:1lnX1的系数含义是在其他条件不变时,Y的绝对变化量与X的相对变动量之间的关系系数,即:Y的绝对变化量等于X的相对变动量乘以该系数如果X1增加10%Y会增加0.032个单位。【在进行Ln变换的时候,这种解释很重要】2①原假设H。:=0;备择假设H1^^0经计算,t统计量的值为t=0.32/0.22=1.455,这里,厶丫=0.32nX1)、0.32AX1/X1。由此,

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