=第12章多元线性回归 §121多元线性回归模型 §122回归方程的拟合优度 §123显著性检验 §124多重共线性 §125利用回归方程进行估计和预测 §126虚拟自变量的回归 12-2
12 - 2 统计学 (第二版) 第12章 多元线性回归 §12.1 多元线性回归模型 §12.2 回归方程的拟合优度 §12.3 显著性检验 §12.4 多重共线性 §12.5 利用回归方程进行估计和预测 §12.6 虚拟自变量的回归
学习目标 1.回归模型、回归方程、估计的回归方程 2.回归方程的拟合优度 3.回归方程的显著性检验 4.多重共线性问题及其处理 5.利用回归方程进行估计和预测 6.虚拟自变量的回归问题 7.用EXce进行回归分析
12 - 3 统计学 (第二版) 学习目标 1. 回归模型、回归方程、估计的回归方程 2. 回归方程的拟合优度 3. 回归方程的显著性检验 4. 多重共线性问题及其处理 5. 利用回归方程进行估计和预测 6. 虚拟自变量的回归问题 7. 用 Excel 进行回归分析
=§121多元线性回归模型 多元回归模型与回归方程 估计的多元回归方程 参数的最小二乘估计
12 - 4 统计学 (第二版) §12.1 多元线性回归模型 一. 多元回归模型与回归方程 二. 估计的多元回归方程 三. 参数的最小二乘估计
多元回归模型与回归方程 2=5
12 - 5 统计学 (第二版) 多元回归模型与回归方程
多元回归模型 -a (multiple regression model) 1.一个因变量与两个及两个以上自变量的回归 2.描述因变量y如何依赖于自变量x1,x2, 和误差项ε的方程,称为多元回归模型 3.涉及p个自变量的多元回归模型可表示为 y=Bo+Bx+B2x2it.+Boxi ta 6,B1,B2,…,是参数 ε是被称为误差项的随机变量 y是x1,x2,… 的线性函数加上误差项E E包含在y里面但不能被p个自变量的线性关系 所解释的变异性 12-5
12 - 6 统计学 (第二版) 多元回归模型 (multiple regression model) 1. 一个因变量与两个及两个以上自变量的回归 2. 描述因变量 y 如何依赖于自变量 x1 ， x2 ，…， xp 和误差项 的方程，称为多元回归模型 3. 涉及 p 个自变量的多元回归模型可表示为 ▪ b0，b1，b2 ，，bp是参数 ▪ 是被称为误差项的随机变量 ▪ y 是x1,，x2 ， ，xp 的线性函数加上误差项 ▪ 包含在y里面但不能被p个自变量的线性关系 所解释的变异性 i i p p i i y = b + b x + b x ++ b x + 0 1 1 2 2