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第一章回歸分析的性質(zhì)21.1回歸的歷史淵源
F.高爾頓關(guān)于身高的研究人的身高有一個(gè)趨勢(shì):父母高,兒女也高;父母矮,兒女也矮。但是,給定父母的身高,兒女輩的平均身高卻趨向于或者“回歸”到全體人口的平均身高。1.2回歸的現(xiàn)代釋義 回歸分析是關(guān)于研究一個(gè)叫做因變量的變量對(duì)另一個(gè)或多個(gè)叫做解釋變量的變量的依賴關(guān)系,其意義在于通過(guò)后者(在重復(fù)抽樣中)已知或設(shè)定值,去估計(jì)或預(yù)測(cè)前者的(總體)均值。3例子高爾頓的普遍回歸定理年齡和身高的關(guān)系回歸線4經(jīng)濟(jì)學(xué)例子
確定性關(guān)系確定性的函數(shù)關(guān)系,如牛頓的萬(wàn)有引力定律:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)處理的不是一種函數(shù)關(guān)系或確定性依賴關(guān)系,而是一種統(tǒng)計(jì)關(guān)系(statisticaldependence,notfunctionalordeterministicrelationship)。1.3統(tǒng)計(jì)關(guān)系與確定性關(guān)系統(tǒng)計(jì)關(guān)系處理的是隨機(jī)變量(random或stochasticvariables)——有著概率分布的變量。例如:作物收成與氣溫、降雨、光照及施肥的依賴關(guān)系就是一種統(tǒng)計(jì)性質(zhì)的關(guān)系。它和確定性的函數(shù)關(guān)系不同。
對(duì)變量間統(tǒng)計(jì)關(guān)系的考察主要是通過(guò)相關(guān)分析(correlationanalysis)或回歸分析(regressionanalysis)來(lái)完成的。在相關(guān)分析中對(duì)兩個(gè)變量的處理方法是對(duì)稱的:不區(qū)別因變量和解釋變量。兩個(gè)變量都是隨機(jī)的。相關(guān)系數(shù)(correlationcoefficient)正相關(guān)(positivecorrelation)負(fù)相關(guān)(negativecorrelation)不相關(guān)(non-correlation)相關(guān)分析1.4回歸與相關(guān)回歸分析回歸分析是研究一個(gè)因變量對(duì)另一個(gè)或幾個(gè)解釋變量的依賴關(guān)系,并通過(guò)后者的已知或設(shè)定值去估計(jì)或預(yù)測(cè)前者的總體均值;回歸分析中需要區(qū)別自變量和因變量;因變量是隨機(jī)變量,自變量可以是隨機(jī)變量,也可以是非隨機(jī)的確定變量。經(jīng)濟(jì)學(xué)中的例子:個(gè)人消費(fèi)支出對(duì)稅后或可支配實(shí)際個(gè)人收入的依賴關(guān)系微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)理論中講到的壟斷廠商是自己產(chǎn)品的價(jià)格(或產(chǎn)出)的制定者,他肯定想知道產(chǎn)品需求Q對(duì)價(jià)格P的實(shí)際反應(yīng)。通過(guò)估計(jì)產(chǎn)品需求的價(jià)格彈性有助于廠商確定最有利可圖的價(jià)格。
公司的銷(xiāo)售部主任一定想知道,公司產(chǎn)品的市場(chǎng)需求與廣告費(fèi)用之間的關(guān)系??梢郧蟪鱿鄬?duì)于廣告支出的需求彈性,這有助于制定“最優(yōu)”的廣告費(fèi)用預(yù)算。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)家要研究作物的產(chǎn)量對(duì)氣溫、降雨量、陽(yáng)光量(日照長(zhǎng)度或強(qiáng)度)和施肥量的依賴關(guān)系。有助于分析影響產(chǎn)量的因素的貢獻(xiàn)和預(yù)測(cè)收成1.5回歸與因果關(guān)系雖然回歸分析研究一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)(一些)變量的依賴關(guān)系,但它并不一定意味著因果關(guān)系。
Kendall和Stuart認(rèn)為:“一個(gè)統(tǒng)計(jì)關(guān)系式,不管多么強(qiáng)也不管多么富有啟發(fā)性,卻永遠(yuǎn)不能確定因果方面的聯(lián)系:對(duì)因果關(guān)系的理念,必須來(lái)自統(tǒng)計(jì)學(xué)以外,最終來(lái)自這種或那種理論?!睆倪壿嬌险f(shuō),統(tǒng)計(jì)關(guān)系式本身不可能意味著任何因果關(guān)系。要談因果律,必須訴諸先驗(yàn)的或理論上的思考。因變量(dependentvariable)自變量(independentvariable)被解釋變量(explainedvariable)解釋變量(explanatoryvariable)預(yù)測(cè)子(predictand)預(yù)測(cè)元(predictor)回歸子(regressand)回歸元(regressor)內(nèi)生(endogenous)變量外生(exogenous)變量結(jié)果變(outcome)量協(xié)變量(Covariate)被控(controlled)變量控制(control)變量1.6術(shù)語(yǔ)與符號(hào)雙變量回歸分析一個(gè)變量對(duì)僅僅一個(gè)解釋變量多元回歸分析一個(gè)變量對(duì)多個(gè)解釋變量字母Y表示因變量X(X1,X2,…Xk)表示解釋變量Xk第k個(gè)解釋變量Xki或Xkt指第k個(gè)解釋變量的第i(t)個(gè)觀測(cè)值N(T)總體中的觀測(cè)總個(gè)數(shù)n(t)樣本中的觀測(cè)總個(gè)數(shù)時(shí)間序列數(shù)據(jù):對(duì)某一個(gè)變量在不同時(shí)間取值的一組觀測(cè)結(jié)果。如:每日數(shù)據(jù)(如股票價(jià)格)每周數(shù)據(jù)(美聯(lián)儲(chǔ)提供的Ms)每月數(shù)據(jù)(失業(yè)率、消費(fèi)者價(jià)格指數(shù))每季數(shù)據(jù)(如GNP)每年數(shù)據(jù)(統(tǒng)計(jì)年鑒)每5年的數(shù)據(jù)(如美國(guó)的制造業(yè)普查資料)每10年的數(shù)據(jù)(如人口普查資料)時(shí)間序列數(shù)據(jù)涉及到平穩(wěn)性(stationarity)問(wèn)題:均值和方差有沒(méi)有隨時(shí)間的系統(tǒng)的變化,如果沒(méi)有才是平穩(wěn)的(stationary)1.7經(jīng)濟(jì)分析中的數(shù)據(jù)
橫截面數(shù)據(jù):對(duì)一個(gè)或多個(gè)變量在同一時(shí)間點(diǎn)上收集的數(shù)據(jù):如1990年美國(guó)50個(gè)州的蠶產(chǎn)量和蠶價(jià)格。
如2013年中國(guó)分?。ㄊ校┑腉DP、消費(fèi)支出等。橫截面數(shù)據(jù)可能存在異質(zhì)性(heterogeneity)問(wèn)題?;旌蠑?shù)據(jù):兼有時(shí)間序列和橫截面數(shù)據(jù)面析、縱列或微觀面板數(shù)據(jù):混合數(shù)據(jù)的一種特殊類(lèi)型,指對(duì)相同的橫截面單位在時(shí)間軸上進(jìn)行跟蹤調(diào)查的數(shù)據(jù)。平衡面板與非平衡面板數(shù)據(jù)的來(lái)源實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和非實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)在社會(huì)科學(xué)中,獲得的數(shù)據(jù)是非實(shí)驗(yàn)性質(zhì)的。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性原因:非實(shí)驗(yàn)性質(zhì)、測(cè)量誤差、無(wú)應(yīng)答、抽樣方法、高度加總、保密。研究結(jié)果并不能比數(shù)據(jù)更好。雖然有大量的數(shù)據(jù)可供研究,但數(shù)據(jù)的質(zhì)量并不那么好變量測(cè)量尺度比率
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