預測與決策-6.逐步回歸分析

第四節(jié)逐步回歸分析

對y有顯著作用的自變量不能遺漏方程中要有盡可能少的自變量當多個方程都滿足上述兩方面的要求時，以方差最小者為優(yōu)。

最優(yōu)回歸方程的概念四種方法逐步回歸法逐步引入法逐步剔除法全局擇優(yōu)法（窮舉法）逐步剔除法逐步引入法逐步回歸法二、計算方法和步驟1.準備階段（1）首先明確：前面提到的未引入變量的“貢獻”值，即為變量的偏回歸平方和。而為了剔除變量，也要用到已引入變量的偏回歸平方和。（2）一般判斷變量的作用是否顯著前，應給出引入和剔除變量的F值的下限。（3）標準增廣矩陣的計算（4個步驟）1）計算變量均值2）計算正規(guī)方程組系數(shù)3）構成正規(guī)方程組系數(shù)矩陣的增廣矩陣4）由于各變量的量綱不同，各元素的數(shù)值大小可能相差很大，為此對它們進行統(tǒng)一的變換。令：由此得到標準的增廣矩陣1）首先計算所有未引入變量的偏回歸平方和——“貢獻”：對所有未引進變量2）求出的最大者對所有未引進變量（4）引入一個變量的計算步驟（4個步驟）3）進行F檢驗若，，則引進該變量，并進入4)，否則，結束整個逐步回歸過程。4）對標準增廣矩陣進行變換（因為引進了一個變量）要使：（5）剔除一個變量的計算步驟（4個步驟）1）首先計算所有已引進變量的偏回歸平方和——“貢獻”：所有已引進變量2）求出的最小者3）進行F檢驗，則該變量不予剔除，終止剔除過程，否則，若

剔除該變量，并進入4)。4）對標準增廣矩陣進行變換（因為剔除了一個變量）計算方法同（3-26），和引入相同案例：某種水泥凝固時放出熱量(卡/克)與水泥四種成分:3CaO?Al2O3(x1)3CaO?SiO2(x2)4CaO?Al2O3?FeO3(x3)2CaO?SiO2(x4)含量(%)測定結果，現(xiàn)在我們用逐步回歸法建立其關系式。

某種水泥凝固時放出熱量(卡/克)與四種成分關系計算步驟求出均值計算矩陣L’變量x1x2x3x4y均值7.53848.15411.76930.00095.423計算步驟R(0)=令：得到標準的增廣矩陣R(0)計算步驟：l＝0首先計算所有未引入變量的偏回歸平方和——“貢獻”：對所有未引進變量得：

計算步驟：l＝0對x4作F檢驗。進行F檢驗故可引入X4，對R(0)作變換，R(1)=計算步驟：l＝1計算對其作F檢驗，故可引入X1。計算步驟：l＝1對R(1)進行變換，得R(2)R(2)=計算步驟：l＝2由于引入新變量，需先對x4重新作檢驗，得對其作F檢驗，可得故保留x4，繼續(xù)引入新變量計算步驟：l＝2對i=2,3計算對其作F檢驗，故引入x2

計算步驟：l＝2對R(2)進行變換，得R(3)計算步驟：l＝3由于引入了x2，故需對x1,x4重作檢驗，對i=1,4計算

(j=1,4)作F檢驗，得故剔除x4，對R(3)作變換，得故對計算步驟：l＝2由于剔除了x4，現(xiàn)在方程中只有x1和x2兩個自變量。是否還需要剔除；需要作進一步檢驗，對i=1,2計算

。

其中

最小，故對它作F檢驗。

故無變量剔除。注意，在這一步的剔除檢驗中所用l實際為l-1。再考慮能否引入新變量，計算較大，但它剛被剔除，不能引入，至此挑選變量工作結束。

計算步驟建立回歸方程最終得回歸方程公務員腐敗行為的生成機制分析經(jīng)濟學的角度腐敗的經(jīng)濟學角度分析認為，腐敗有其深刻的經(jīng)濟根源，即社會約束軟化腐敗成本過低腐敗利潤較高等心理學的角度腐敗的心理學分析構建模型以下因素作為變量選取的基礎：腐敗主體個人特點、家庭環(huán)境、社會環(huán)境、社會評價。建立如下模型：

AC=F(Cha，F(xiàn)am，Soc，Ass)AC(Actsofcorruption)：腐敗行為Cha(personalCharacteristics)：腐敗主體個人特點Fam(familyenvironment)：腐敗者家庭環(huán)境特征Soc(socialenvironment)：對腐敗者產生影響的社會環(huán)境Ass(SocialAssessment)：社會對腐敗主體的先后評價各因素又各自包含若干變量。數(shù)據(jù)分析

研究組樣本來源于2000年1月至2007年10月的較為典型的100例公務員腐敗案例，案例的選取以行為的典型性與所掌握資料的完整度為標準，不做其他特別限定。因變量的量化是以腐敗行為所查處的直接涉案金額為準，假如行為主體有其他不直接涉及金錢的腐敗行為，每項加10萬。腐敗主體個人特征自變量的選取和數(shù)量方法腐敗者的家庭環(huán)境特征自變量的選取和數(shù)量方法腐敗者產生影響的社會環(huán)境自變量的選取和數(shù)量方法社會對腐敗主體的先后評價自變量的選取和數(shù)量方法回歸結果分析具體考察各個變量的統(tǒng)計顯著性：X1基本都為男性，X7基本都有主要政績，X9都是有家庭個體，變量變化不明顯，被視為常數(shù)。X5文化程度和X6學習成績存在多重共線性危險，將X6學習成績剔除。另外，統(tǒng)計表顯示X13仕途道路描述和X14被舉報次數(shù)回歸不顯著，剔除。分析結果——變量相關性排序1涉案年齡12性格2家人直接參與腐敗13文化程度3職務級別14家庭出生(經(jīng)濟狀況)4明顯婚外情15悔罪表現(xiàn)5子女的職業(yè)描述16性別6罪名17仕途道路描述7刑罰18被舉報次數(shù)8專業(yè)歸屬19學習成績9與上、下、同級工作關系20主要政績10公眾印象21單身(包括夫妻分居或離異)11任職前后有明顯心理失衡商品住宅價格影響分析商品住宅價格影響因素需求收入水平國民經(jīng)濟發(fā)展水平城市人口數(shù)量城市舊城改造和拆遷心理預期股市行情生產成本商品住宅價格影響分析商品住宅價格影響因素需求生產成本土地取得成本房屋建筑造價房屋銷售成本交叉影響的因素通貨膨脹利率因素其他影響因素商品住宅價格影響分析商品住宅價格影響因素需求生產成本交叉影響的因素其他影響因素交易稅本體因素和環(huán)境因素價格合謀戶型結構差異匯率構建模型理論假設第一，商品住宅價格最終由供給和需求決定，其他因素通過影響供給和需求，間接影響商品住宅價格。即

P=f(S，D)P是商品住宅價格S是商品住宅供給量D是商品房需求量第二，商品住宅價格的供給函數(shù)和需求函數(shù)為一元一次函數(shù)，即在圖中表現(xiàn)為直線，而非曲線。

S＝mP+a,D=b-nPm,n,a,b為常數(shù)。當供給量S和需求量D相等時，決定了商品住宅價格P第三，其他因素影響供給函數(shù)和需求函數(shù)時，供給函數(shù)和需求函數(shù)的斜率不變。構建模型選取變量選取GDP、人均可支配收入、城市總人口數(shù)量、城市住宅拆遷面積、通貨膨脹、利率、土地價格共7個因子來研究其對商品住宅價格的影響理由易于量化從宏觀上把握，選取權重相對較大的因子三是考慮到共線性的影響，兩個或多個因子在影響商品住宅價格過程中，本身又存在內在的相互影響，因此只保留對商品住宅價格影響最直接、權重相對較大、最易于量化的因子。變量關系分析S供給D需求P價格樣本數(shù)據(jù)結果經(jīng)過兩輪的回歸分析，得到最終的模型：P=1168.677+1.312*拆遷住宅面積+33.242*通貨膨脹率－1.541*基準利率+0.916*住宅地價表明了武漢市商品住宅