目录
第一章 绪论. 4
1.1 课题的应用背景4
1.2 知识准备 5
1.2.1 什么是相关分析 5
1.2.2 什么是回归分析 5
1.3 本文结构安排5
第二章 一元线性回归. 6
2.1 一元线性回归模型6
2.2 一元线性回归模型的数学形式.9
2.3 回归系数的区间估计. 11
第三章 多元线性回归模型. 12
3.1 多元线性回归模型的一般模型 12
3.2 基本知识. 12
3.2.1多元线性回归模型的基本假定12
3.2.2参数估计量的性质.13
3.3 回归方程的显著性检验. 13
3.3.1 F检验13
3.3.2 回归系数的显著性检验15
3.3.3 回归系数的置信区间16
3.3.4 拟合优度.17
第四章 实例分析. 18
4.1 实例的简单分析19
4.2 异方差性 24
4.3 多重共线性 25
4.4 逐步回归 27
4.4.1 前进法.27
4.4.2 后退法.30
4.4.3 逐步回归法.32
结语.36
致谢.37
参考文献.38
第一章 绪论1.1 课题的应用背景自然和社会之间的事物都是存在各种各样的联系, 不管是自然产生的现象还是人类制造的经济活动。变量间的函数关系与相关关系并不是绝对的,在某些条件下能发生转变。 相关分析与回归分析主要研究的是非确定性现象间的统计关系[1]。例如,银行的一年期存款利率为年息2.55%,存入的本金用x 表示,到期的本息用y 表示[1],x x y % 55 . 2 (1-1)这里y 与x 仍表现为一种线性函数关系。我们可以用下面的公式表示两个变量的关系 x f y (1-2)再如,工业企业的原材料消耗总额用y 表示,生产量用 1 x 表示,单位产量消耗用 2 x 表示,原材料价格用 3 x 表示,则3 2 1 x x x y (1-3)这里的y 与 1 x , 2 x , 3 x 仍是一种确定性的函数关系,但它们显然不是线性函数关系了。我们可以将变量y 与 p 个变量 1 x , 2 x ,..., p x 之间存在着的某种函数关系用下面的形式表示 p x x x f y ,..., ,2 1 (1-4)经济问题中还有很多函数关系的例子。例如粮食产量就与好多因素有关系,如浇灌量、 日照时间等。 因此粮食产量y 与施肥量x 之间不存在确定的函数关系。以上变量间存在密切关系但是又不是非常确定的, 因而当一个或一些变量取定值后, 不能以确定值与之对应。 现代统计学关于统计分析有两个分支进行研究,分别为相关分析与回归分析,下面我们就此做一些深入认识。