内容正文:
第 11 章 一元线性回归
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统计学
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第11章 一元线性回归
§11.1 变量间关系的度量
§11.2 一元线性回归
§11.3 利用回归方程进行估计和预测
§11.4 残差分析
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Statistics, 7/e © 1997 Prentice-Hall, Inc.
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学习目标
1. 相关系数的分析方法
一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘估计
回归直线的拟合优度
回归方程的显著性检验
利用回归方程进行估计和预测
用 Excel 进行回归
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§11.1 变量间关系的度量
变量间的关系
相关关系的描述与测度
相关系数的显著性检验
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变量间的关系
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函数关系
是一一对应的确定关系
设有两个变量 x 和 y ,变量 y 随变量 x 一起变化,并完全依赖于 x ,当变量 x 取某个数值时, y 依确定的关系取相应的值,则称 y 是 x 的函数,记为 y = f (x),其中 x 称为自变量,y 称为因变量
各观测点落在一条线上
x
y
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函数关系
(几个例子)
函数关系的例子
某种商品的销售额(y)与销售量(x)之间的关系可表示为 y = px (p 为单价)
圆的面积(S)与半径之间的关系可表示为S=R2
企业的原材料消耗额(y)与产量(x1) 、单位产量消耗(x2) 、原材料价格(x3)之间的关系可表示为y = x1 x2 x3
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相关关系
(correlation)
变量间关系不能用函数关系精确表达
一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定
当变量 x 取某个值时,变量 y 的取值可能有几个
各观测点分布在直线周围
x
y
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相关关系
(几个例子)
相关关系的例子
父亲身高(y)与子女身高(x)之间的关系
收入水平(y)与受教育程度(x)之间的关系
粮食亩产量(y)与施肥量(x1) 、降雨量(x2) 、温度(x3)之间的关系
商品的消费量(y)与居民收入(x)之间的关系
商品销售额(y)与广告费支出(x)之间的关系
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相关关系
(类型)
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相关关系的描述与测度
(散点图)
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散点图
(scatter diagram)
不相关
负线性相关
正线性相关
非线性相关
完全负线性相关
完全正线性相关
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散点图
(例题分析)
【例】一家大型商业银行在多个地区设有分行,其业务主要是进行基础设施建设、国家重点项目建设、固定资产投资等项目的贷款。近年来,该银行的贷款额平稳增长,但不良贷款额也有较大比例的提高,这给银行业务的发展带来较大压力。为弄清楚不良贷款形成的原因,希望利用银行业务的有关数据做些定量分析,