二元線性回歸模型及參數估計.ppt
《二元線性回歸模型及參數估計.ppt》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《二元線性回歸模型及參數估計.ppt（15頁珍藏版）》請在裝配圖網上搜索。
二元線性回歸模型的估計,最簡單的多元線性回歸模型是二元線性回歸模型，即具有一個被解釋變量和兩個解釋變量的線性回歸模型：,一、二元線性回歸模型的參數估計,1．偏回歸系數的估計,所謂偏回歸系數，是指多元線性回歸模型中解釋變量前的系數。其含義是：當其他解釋變量保持不變時，某一解釋變量變化一個單位而使被解釋變量Y平均改變的數值，即某一解釋變量對被解釋變量Y的影響程度。,根據極值存在的必要條件，應該有,從而得到正規(guī)方程組,二、Beta系數和彈性系數 在多元回歸分析中，需要說明各個解釋變量的相對重要性，或者比較被解釋變量對各個解釋變量的敏感性。 然而，偏回歸系數與變量的原有計量單位有直接聯系，計量單位不同，彼此不能直接比較。 為此，需要引進Beta系數和彈性系數。,1．Beta系數,Beta系數是由偏回歸系數轉換來的。,其中,可見，Beta系數是用解釋變量標準差（SXj）和被解釋變量標準差（SY）的比例對估計的偏回歸系數進行調整后得到的，其數值與變量的單位無關，因而可以直接比較，用于說明多元回歸模型中解釋變量的相對重要性。,對于二元線性回歸模型，可以按下列公式計算Beta系數：,由于,2．彈性系數,彈性系數是某一變量的相對變化引起另一變量的相對變化的度量，即變量的變化率之比。,平均彈性是指在樣本均值附近的彈性，即,彈性系數與原解釋變量的計量單位沒有任何關系，因此很適宜用來說明被解釋變量對解釋變量變化的敏感程度。,3．偏相關系數,在二元線性回歸分析中，也可以用偏相關系數來分析被解釋變量Y對于哪一個解釋變量（X1和X2）的變化更敏感。,偏相關系數：是指在控制或消除其他變量影響的情況下，衡量多個變量中的某兩個變量之間線性相關程度的指標。,
- 配套講稿：
如PPT文件的首頁顯示word圖標，表示該PPT已包含配套word講稿。雙擊word圖標可打開word文檔。
- 特殊限制：
部分文檔作品中含有的國旗、國徽等圖片，僅作為作品整體效果示例展示，禁止商用。設計者僅對作品中獨創(chuàng)性部分享有著作權。
- 關 鍵 詞：
- 二元 線性 回歸 模型 參數估計
裝配圖網所有資源均是用戶自行上傳分享，僅供網友學習交流，未經上傳用戶書面授權，請勿作他用。
鏈接地址：http://m.italysoccerbets.com/p-2339231.html