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文檔簡介
多元線性回歸模型第1頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月1、方程的顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))
擬合優(yōu)度檢驗(yàn)只能說明模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的近似情況。方程的顯著性檢驗(yàn),旨在對(duì)模型中被解釋變量與解釋變量之間的線性關(guān)系在總體上是否顯著成立作出推斷。
方程顯著性的F檢驗(yàn)
即檢驗(yàn)?zāi)P?/p>
Yi=0+1X1i+2X2i++kXki+ii=1,2,,n
中的參數(shù)j是否顯著不為0。
可提出如下原假設(shè)與備擇假設(shè):
H0:0=1=2==k=0H1:j不全為0第2頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月
F檢驗(yàn)的思想來自于總離差平方和的分解式:
TSS=ESS+RSS
如果這個(gè)比值較大,則X的聯(lián)合體對(duì)Y的解釋程度高,可認(rèn)為總體存在線性關(guān)系,反之總體上可能不存在線性關(guān)系。
因此,可通過該比值的大小對(duì)總體線性關(guān)系進(jìn)行推斷。1、方程的顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))
第3頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月
根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中的知識(shí),在原假設(shè)H0成立的條件下,統(tǒng)計(jì)量
服從自由度為(k,n-k-1)的F分布
給定顯著性水平,可得到臨界值F(k,n-k-1),由樣本求出統(tǒng)計(jì)量F的數(shù)值,通過
F
F(k,n-k-1)或FF(k,n-k-1)來拒絕或接受原假設(shè)H0,以判定原方程的線性關(guān)系是否顯著成立。1、方程的顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))
第4頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月關(guān)于擬合優(yōu)度檢驗(yàn)與方程顯著性檢驗(yàn)關(guān)系的討論
由可推出:與或1、方程的顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))
第5頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月1、方程的顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))
第6頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月2、變量的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))方程的總體線性關(guān)系顯著每個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響都是顯著的
因此,必須對(duì)每個(gè)解釋變量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),以決定是否作為解釋變量被保留在模型中。這一檢驗(yàn)是由對(duì)變量的t檢驗(yàn)完成的。第7頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月
t統(tǒng)計(jì)量
由于以cii表示矩陣(X’X)-1
主對(duì)角線上的第i個(gè)元素,于是參數(shù)估計(jì)量的方差為:
其中2為隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差,在實(shí)際計(jì)算時(shí),用它的估計(jì)量代替:
2、變量的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))第8頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月因此,可構(gòu)造如下t統(tǒng)計(jì)量
2、變量的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))第9頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月t檢驗(yàn)設(shè)計(jì)原假設(shè)與備擇假設(shè):
H1:i0
給定顯著性水平,可得到臨界值t/2(n-k-1),由樣本求出統(tǒng)計(jì)量t的數(shù)值,通過
|t|
t/2(n-k-1)或|t|t/2(n-k-1)來拒絕或接受原假設(shè)H0,從而判定對(duì)應(yīng)的解釋變量是否應(yīng)包括在模型中。
H0:i=0
(i=1,2…k)
2、變量的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))第10頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月注意:一元線性回歸中,t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)一致
在一元線性回歸中,由于解釋變量只有一個(gè),不存在解釋變量聯(lián)合影響的整體檢驗(yàn)問題,也就用不著進(jìn)行F檢驗(yàn)。實(shí)際上二者在一元情形下是一致的:一方面,t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)都是對(duì)相同的原假設(shè)H0:1=0
進(jìn)行檢驗(yàn);
另一方面,兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量之間有如下關(guān)系:
2、變量的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))第11頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月2、變量的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))第12頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月即F統(tǒng)計(jì)量等于t統(tǒng)計(jì)量的平方。給定顯著性水平,查F(1,n-2)與t(n-2),臨界值之間也存在這樣的關(guān)系。也就是說在一元情形下,對(duì)參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))與對(duì)回歸總體線性的顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))是等價(jià)的。在多元線性回歸模型中,F(xiàn)檢驗(yàn)與t檢驗(yàn)是不同的。當(dāng)對(duì)參數(shù)檢驗(yàn)均顯著時(shí),F(xiàn)檢驗(yàn)一定是顯著的。但是當(dāng)F檢驗(yàn)顯著時(shí),并不意味著對(duì)每一個(gè)回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)都是顯著的。2、變量的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))第13頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月3、參數(shù)的置信區(qū)間
參數(shù)的置信區(qū)間用來考察:在一次抽樣中所估計(jì)的參數(shù)值離參數(shù)的真實(shí)值有多“近”。在變量的顯著性檢驗(yàn)中已經(jīng)知道:容易推出:在(1-)的置信水平下i的置信區(qū)間是
其中,t/2為顯著性水平為、自由度為n-k-1的臨界值。
第14頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月如何才能縮小置信區(qū)間?
增大樣本容量n,因?yàn)樵谕瑯拥臉颖救萘肯?,n越大,t分布表中的臨界值越小,同時(shí),增大樣本容量,還可使樣本參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差減?。惶岣吣P偷臄M合優(yōu)度,因?yàn)闃颖緟?shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差與殘差平方和呈正比,模型優(yōu)度越高,殘差平方和應(yīng)越小。提高樣本觀測值的分散度,一般情況下,樣本觀測值越分散,(X’X)-1的分母的|X’X|的值越大,致使區(qū)間縮小。3、參數(shù)的置信區(qū)間
第15頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月第六節(jié)預(yù)測1、點(diǎn)預(yù)測2、區(qū)間預(yù)測第16頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月1、點(diǎn)預(yù)測點(diǎn)預(yù)測:將解釋變量的一組特定值代入回歸方程式即可求出被解釋變量Y0的點(diǎn)預(yù)測.第17頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月2、區(qū)間預(yù)測
一、E(Y0)的置信區(qū)間
二、Y0的置信區(qū)間第18頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月對(duì)于模型
給定樣本以外的解釋變量的觀測值X0=(1,X10,X20,…,Xk0),可以得到被解釋變量的預(yù)測值:它可以是總體均值E(Y0)或個(gè)值Y0的預(yù)測。但嚴(yán)格地說,這只是被解釋變量的預(yù)測值的估計(jì)值,而不是預(yù)測值。為了進(jìn)行科學(xué)預(yù)測,還需求出預(yù)測值的置信區(qū)間,包括E(Y0)和Y0的置信區(qū)間。
2、區(qū)間預(yù)測
第19頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月一、E(Y0)的置信區(qū)間易知
2、區(qū)間預(yù)測
第20頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月容易證明
于是,得到(1-)的置信水平下E(Y0)的置信區(qū)間:
其中,t/2為(1-)的置信水平下的臨界值。2、區(qū)間預(yù)測
第21頁,課件共24頁,創(chuàng)作于2023年2月二、Y0的置信區(qū)間
如果已經(jīng)知道實(shí)際的預(yù)測值Y0,那么預(yù)測誤差為:容易
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