admin 管理员组

文章数量: 1087135


2024年4月16日发(作者:千库网ppt模板)

Glossary:

ls(least squares)最小二乘法

R-sequared样本决定系数(R2):值为0-1,越接近1表示拟合越好,>0.8认为

可以接受,但是R2随因变量的增多而增大,解决这个问题使用来调整

Adjust R-seqaured()

S.E of regression回归标准误差

Log likelihood对数似然比:残差越小,L值越大,越大说明模型越正确

Durbin-Watson stat:DW统计量,0-4之间

Mean dependent var因变量的均值

S.D. dependent var因变量的标准差

Akaike info criterion赤池信息量(AIC)(越小说明模型越精确)

Schwarz ctiterion:施瓦兹信息量(SC)(越小说明模型越精确)

Prob(F-statistic)相伴概率

fitted(拟合值)

线性回归的基本假设:

1.自变量之间不相关

2.随机误差相互独立,且服从期望为0,标准差为σ的正态分布

3.样本个数多于参数个数

建模方法:

ls y c x1 x2 x3 ...

x1 x2 x3的选择先做各序列之间的简单相关系数计算,选择同因变量相关系数大而自

变量相关系数小的一些变量。模型的实际业务含义也有指导意义,比如m1同gdp肯定是

相关的。

模型的建立是简单的,复杂的是模型的检验、评价和之后的调整、择优。

模型检验:

1)方程显著性检验(F检验):模型拟合样本的效果,即选择的所有自变量对因变量

的解释力度

F大于临界值则说明拒绝0假设。

Eviews给出了拒绝0假设(所有系统为0的假设)犯错误(第一类错误或α错误)的概率


本文标签: 模型 假设 检验 因变量 样本