统计方法应用(1).ppt
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1、统计方法应用中国人民大学统计学院易丹辉,二 一二年九月,2,参考书目,美达摩达尔 N 古扎拉蒂:计量经济学基础,中国人民大学出版社,2005年4月 美J.M.伍德里奇:计量经济学导论,中国人民大学出版社,2007年10月 易丹辉:数据分析与Eviews应用,中国人民大学出版社,2008年10月 易丹辉:时间序列分析:方法与应用,中国人民大学出版社,2011年3月,3,概 述,(一) 模型的基本类型 1. 测量的层次(数据的基本类型) 定类测量 按事物的属性分类测量 运算:是、否;=、 定序测量 按事物的大小、高低顺序测量 运算: =、 ; 、,4,定距测量 按事物大小、高低之间的距离测量 运算
2、: =、 ; 、 、;+、; 、,5,2. 数据的类型 横截面数据 时间序列数据 混合数据,6,3. 模型的基本类型 回归模型 一元线性回归 多元线性回归 非线性回归 Logistic回归,7,时间序列模型 传统时序模型 随机时序模型 截面时序回归模型(Panel Data 模型) (二)建模的基本思路 为研究的问题服务 变量间关系 数据的类型,8,一、一元线性回归模型,(一) 模型形式 理论模型 实际模型 预测模型(估计模型) 模型的基本假定 (二) 参数估计 最小二乘的基本思想 估计方法 回归系数的实际意义,9,最小二乘估计量的性质 无偏性 参数估计值的期望是参数的真值 有效性 参数的所有
3、线性无偏估计量中方差最小 一致性 随着观测次数无限增大,估计量越来越接近总体参数 观测次数与解释变量个数 1:10,10,(三) 模型检验 1. 回归系数的显著性检验 参数的t检验 作用 检验统计量 检验标准 2. 残差序列的自相关检验 D.W.检验 作用 检验统计量 d 检验标准,11,导致残差序列自相关的原因 数学模型选择不合适 模型中包含的自变量数目不合适 序列包含很强的趋势分量 滞后性 3. 拟合优度检验 检验 4. 回归标准差检验 相对指标 (四)精度评价 MAPE (五)最小信息准则 AIC SC HQC,12,AIC 赤池信息准则(Akaike info criterion) 该
4、项准则运用如下统计量评价模型的好坏 式中,L是对数似然函数,n是观测值数目,k是被估计的参数个数。AIC取值越小说明模型越优。,13,SC 施瓦茨准则(Schwarz criterion) 该项准则运用如下统计量评价模型的好坏 式中,L是对数似然函数,n是观测值数目,k是被估计的参数个数。SC取值越小说明模型越优。,14,HQC 汉南奎因准则(Hannan-Quinn criterion) 该项准则运用如下统计量评价模型的好坏 式中,L是对数似然函数,n是观测值数目,k是被估计的参数个数。HQC取值越小说明模型越优。 以上三个准则建立在最大似然估计基础上,15,二、多元线性回归模型,(一) 模
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