讲有关分析与回归分析.docx

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讲有关分析与回归分析

第二讲相关分析与回归分析

第一节相关分析

1．1变量的相关性

1．变量的相关性分两种，一种是研究两个变量X与Y的相关性。

本节只研究前者，即两个变量之间的相关性；。

2．两个变量X与Y的相关性研究，是探讨这两个变量之间的关系密切到什么程度，能否给出一个定量的指标。

这个问题的难处在于“关系”二字，从数学角度看，两个变量X、Y之间的关系具有无限的可能性，一个比较现实的想法是：

确立一种“样板”关系，然后把X、Y的实际关系与“样板”关系比较，看它们“像”到了什么程度，给出一个定量指标。

3．取什么关系做“样板”关系？

线性关系。

这是一种单调递增或递减的关系，在现实生活中广为应用；另外，现实世界中大量的变量服从正态分布，对这些变量而言，可以用线性关系或准线性关系构建它们之间的联系。

1．2相关性度量

1．概率论中用相关系数（correlationcoefficient）度量两个变量的相关程度。

为区别以下出现的样本相关系数，有时也把这里定义的相关系数称为总体相关系数。

可见相关系数是判断变量间线性关系的重要指标。

2．样本相关系数

我们也只能根据这个容量为n的样本来判断变量X和Y的相关性达到怎样的程度。

这个估计称为样本相关系数，或Pearson相关系数。

它能够根据样本观察值计算出两个变量相关系数的估计值。

和总体相关系数一样，如果

，称X和Y不相关。

这时它们没有线性关系。

多数情况下，样本相关系数取区间（1,1）中的一个值。

相关系数的绝对值越大，表明X和Y之间存在的关系越接近线性关系。

1．3相关性检验

两个变量X和Y之间的相关性检验是对原假设

H0：

Corr（X,Y）=0

的显著性进行检验。

检验类型为t。

如果H0显著，则X和Y之间没有线性关系。

1．4计算样本相关系数Correlate\Bivariate

例1数据data02，计算变量当前薪金、起始薪金、受教育年限和工作经验之间的样本相关系数。

打开Correlate\Bivariate对话框，将变量salary、salbegin、educ和prevexp输入Variables，点击OK，即得表格：

表格中的PearsonCorrelation指样本相关系数，例如起始薪金与受教育年限的相关系数为0.633；Sig.为相关性检验结果，起始薪金与受教育年限的相关性检验结果为Sig.=0.000，在0.05和0.01的水平下，都能否定它们不相关的假设。

N为观察值个数。

1．5偏相关系数

1．控制变量以上在计算变量X和Y的相关系数时，并没有考虑有其他变量的影响。

例如：

计算当前薪金（salary）与起始薪金（salbegin）的相关系数得0.890，但是当前薪金显然还受到受教育年限（educ）的影响，这个影响在计算相关系数时没有被扣除，因此0.890这个数字不完全真实。

如扣除educ的影响，在计算salary和salbegin的相关系数，就更接近真实了。

这个被扣除的变量就叫控制变量，这里educ便是控制变量。

控制变量可以不止一个。

2．偏相关系数扣除控制变量影响后得到的相关系数称为偏相关系数（partialcorrelation），计算命令为：

Correlate\Partial.

例2数据data02，计算当前薪金与起始薪金在扣除受教育年限影响后的偏相关系数。

在PartialCorrelations对话框中，将变量salary、salbegin输入Variables，将变量educ输入Controllingfor，然后OK，得：

其中Corrlation指偏相关系数，df自由度，Significance是对原假设H0：

pCorr（X,Y）＝0检验结果得到的水平值。

可见：

偏相关系数值等于0.795；不能接受不相关的假设。

第二节线性回归方程

2．1一元线性回归方程

1．相关分析是以线性关系为“样板”，讨论变量X和Y的相关程度，这一程度用相关系数表示。

我们不禁要问：

这个“样板”是什么？

也就是把这个做“样板”的线性表达式：

给出来，这也就相当于把系数b0和b1估计出来。

这样，变量X和Y的关系就可以表示成为：

其中为误差，是一个随机变量。

显然，相关系数绝对值越大，误差在表达式中占的比重就越小，也就是线性部分

占的比重越大，这就有可能用线性表达式

（1）近似表达变量X和Y的关系。

称线性表达式

（1）为变量Y对于X的（一元线性）回归方程。

回归分析的主要任务是回答：

1）回归方程

（1）能否近似代表变量X和Y的关系。

这实际是对线性部分与误差部分各占比重的估量；

2）怎样估计回归方程

（1），也就是怎样估计参数b0和b1。

显然，在任务2）完成前，任务1）无从开始。

2．回归的基本假设

解决回归分析的主要任务还是要从样本：

入手。

套用

（2），样本（3）可以写成：

以下所有分析推导都从（4）出发。

显然，需要用到一些数学方法。

为此提出以下基本假设：

假设1E（i）=0，i=1,2,…,n；

假设2Var（i）=2const，i=1,2,…,n；

假设3Cov（i,j）=0，ij；

假设4i～N（0,2），i=1,2,…,n。

3．回归系数b0、b1的最小二乘估计

这一部分内容实际是估计回归方程。

作为变量X和Y实际关系的近似，自然要求回归方程

（1）计算出的Y值与样本观察值具有最小误差。

即把X代入

（1）计算出的Y值：

与实际观察到的Yi误差最小。

回归系数的估计式。

通过它，可以完全确定回归方程。

4．回归方程的评价

确定了回归方程后，一个重要问题浮出水面：

这个回归方程有多大的代表性？

能否投入使用？

1）平方和分解公式公式中的三个平方和分别叫做：

总平方和（total）

残差平方和（Residual）

回归平方和（Regression）

于是（9）式也可以写成：

ST=SE+SR。

设就是平方和分解公式。

平方和分解公式指出一个事实：

残差平方和SE与回归平方和SR之和是一个常量，而残差平方和SE越大，表明回归方程跟样本观察值拟合得越差，反之则越好。

但从回归平方和SR看，则正好相反，即：

SR越大，回归方程跟样本观察值拟合得越好。

2）判决系数与复相关系数

定义回归平方和SR与平方总和ST的比值称为回归方程的判决系数，用R2表示判决系数，则有：

判决系数的算术平方根

称为回归方程的复相关系数。

显然：

。

判决系数或复相关系数接近1则表示回归方程与样本观察值拟合得比较好。

判决系数也回答了

（2）中线性部分

所占比重的问题。

3）回归方程的显著性检验

原假设H0：

b1=0（回归方程不显著）

检验统计量：

在给定检验的显著性水平0（例如0.05）后，如果计算得统计量F对应得水平值Sig.<0，则拒绝接受H0，这时称原假设H0不显著，也就是回归方程显著，这就意味着：

接受回归方程近似代表变量Y和X的关系。

5．回归分析命令Regression\Linear

例3数据data04，计算身高（high）与体重（weight）的相关系数，并以身高为自变量，体重为因变量求线性回归方程，同时计算判决系数、检验回归方程的显著性（取检验水平0＝0.05）。

打开LinearRgression对话框，将因变量体重（weight）输入Dependent，将变量身高（high）输入Independent，点击OK，得输出文件表格系列：

该表格是变量进入或移出回归方程的记录，它指出：

进入方程的变量是high，没有变量移出方程，使用的方法为Enter（在回归方程的优化一节中会讨论）。

两个注是：

a.所有提供的自变量都进入方程。

b.因变量是weight。

模型概况表格。

其中RSquare是判决系数，R是复相关系数，AdjustedRSquare是校正的判决系数（容以后介绍）。

注a.预测元素为：

（常数），high。

即回归方程等号右端是这两部分组成。

方差分析表。

这部分做回归方程的显著性检验，原假设H0：

回归方程不显著。

表中SumofSquare一列：

Regression是回归平方和，Residual是残差平方和，Total是总平方和。

df是相应的自由度，MeanSquare为对应均方和，它的定义是：

MeanSqare=SumofSquaredf

F是统计量的值，

F=RegressionMeanSquareResidualMeanSquare

最后的Sig.是F值对应的显著性。

由于Sig.=0.000<0.05，故原假设H0为不显著，即回归方程显著。

最后一个表格是系数表：

其中UnstandardCoefficients（非标准化系数）给出回归方程的常数项（Constant）与变量high的系数，它们在B列中显示。

因此，回归方程是：

2．2多元线性回归方程

1．模型在变量Y和变量X1,X2,…,Xp，（p≥2）之间建立关系：

其中为随机变量，表示误差。

线性部分

对于（X1,X2,…,Xp,Y）的一个容量为n的观察值

应有

对（14）中的随机误差i有与一元线性回归相同的假设。

称（12）为变量Y对于变量X1,X2,…,Xp的p元线性回归方程。

它的基本问题和一元线性回归方程相同，也是：

回归方程如何估计；回归方程能否近似代表原变量的实际关系。

2．回归系数的估计

引入以下向量：

，

，

则（14）可以表示为矩阵形式：

残差平方和：

将其对

求导数：

如果矩阵

可逆，解得：

这就是参数

的最小二乘估计。

3．回归方程的显著性检验

原假设：

H0：

b1=b2==bp=0（回归方程不显著）

检验统计量：

其中SR、SE定义同一元回归。

4．回归系数的显著性检验

多元线性回归分析也有有别于一元线性回归的特殊问题，回归系数的显著性即是其一。

1）偏回归平方和

2）回归系数的显著性检验

原假设H0：

bj=0（自变量Xj不显著）

备选假设H0：

bj0（自变量Xj显著）

检验统计量

它等价于统计量

其中：

。

5．关于校正的判决系数（AdjustedRSquare）

由于判决系数R2的值会随自变量个数增加而变大，因此它不能正确反映方程的拟合效果。

校正判决系数旨在消除这种影响。

它定义为：

2．3利用回归方程做预测

回归方程用途的主要部分是可以用它来做预测。

1．所谓回归方程的预测，就是在给定点

利用回归方程对变量Y作出估计。

这是一个典型的点估计问题，估计量就是回归方程。

2．从估计的角度出发，回归方程的预测除点估计外，还有区间估计，即估计变量Y的置信区间。

例4数据data05，求变量Y对于变量X1,X2,X3,X4的4元非标准化线性回归方程，并做显著性检验（水平取0.05），同时利用所得回归方程预测no=14的Y值。

在LinearRegression对话框中：

将因变量Y输入Dependent，将自变量X1,X2,X3,X4输入Independent（s），将no输入SelectionVariable并点击Rule,在菜单中选择notequalto并填入14。

返回，点击Save,在Save对话框中选择PredictedValues中的Unstandardized和PredictionIntervals中的Individual，填入需要的置信度。

返回，OK。

从表中可知，回归方程是：

在0.05的显著性水平下，自变量都不显著。

此表显示，在0.05的显著性水平下，回归方程显著。

进一步还能得到判决系数为0.982，校正判决系数为0.974，复相关系数为0.991。

关于no=14观察值的Y预测值在原始数据文件中生成的新变量PRE1中，为94.19281，95％置信区间的左、右端点分别由新变量LICI1和UICI1给出，由是知为（69.87367,118.51195）。

例5数据data05，求变量X1的偏回归平方和。

在例4中，ANOVA表给出回归平方和是2667.899，按照偏回归平方和的定义，求Y对于X2,X3,X4的回归方程，此时ANOVA表格

显示回归平方和为2641.949，故变量X1的偏回归平方和等于

SR（X1）=2667.8992641.949=25.95

也就是方程中少了自变量X1，回归平方和就要损失25.95。

2．4回归方程的优化

本节讨论在给定的显著性水平下，建立一个所有自变量都显著的回归方程的不同方法。

为区别以下的方法，称上一节讨论的建立回归方程的方法为强制进入法（Enter方法）。

1．前进法（Forward）

第一步建立p个一元线性回归方程：

在通过显著性检验的回归方程中，选择F值最大者留下，不妨设这个方程就是：

第二步用入选的自变量X1与其余p1个自变量生成p1个搭配：

X1,Xj,j=2,…,p，求出p1个回归方程：

再从显著的方程中，选择X2最显著的方程留下。

以下的步骤与以上相同，直到剩下的自变量中没有一个显著为止，最后的方程即所求。

例6数据data05，用前进法求回归方程。

做法同例2，只是在LinearRegression对话框的Mathod一栏将Enter改变为Forward。

此表显示：

进入变量检验的临界概率为0.05，即显著水平大于此值的变量都要出局。

在此标准下，X4首选入方程，X1次选入方程，其他变量落选。

此表显示：

第一个方程（自变量只有X4）的判决系数为0.645，而第二个方程（自变量为X4和X1）的判决系数为0.967，有了很大的提升。

此表显示：

第一、第二两个回归方程都显著。

此表显示：

第一个方程是

，方程中没有不显著变量；第二个方程是

，方程中也没有不显著变量。

此表显示每次筛选中未进入方程的变量。

注意未进入第二个方程的变量X2和X3，它们的Sig.值分别是0.052和0.070，均大于临界概率0.05，这就是它们被淘汰的原因。

2．退后法（Backward）

做法与前进法相反。

即第一步将所有的p个自变量都进入方程，从第二步开始，每一步都将方程中最不显著的自变量剔除，直到方程中没有不显著的自变量为止。

例7数据data05，用后退法求回归方程。

打开LinearRegression对话框，Method一栏改为Backward，其他一切做法照旧。

点击OK,得输出：

此表显示：

剔除变量的临界概率为0.100，第一个方程按照后退法应该把所有自变量都进入方程，所以Model1显示X4,X3,X1,X2全都进入方程，注意这时Method显示的是Enter而非Backward，想一想这是为什么。

第二个方程也就是Model2把X3剔除出去，这时Method显示Backward。

第三个方程即Model3又把X4剔除出去，以后没有剔除动作，这Model3就是最终结果。

这张表格无需多做解释。

提醒读者，从中可以看到随自变量个数增加，判决系数确有增大的趋势。

这张表也无需多做解释，它指出三个模型都显著。

这是被剔除变量的清单。

Model2中变量X3被剔除理由是它的Sig.值为0.896，远大于临界值0.100，并且是所有Sig.值大于临界值的变量中最大的一个。

类似解释Model2。

这是三个回归方程的清单：

模型1方程为

按系统给的0.100的检验水平，除X1显著外，其余自变量均不显著，而且Sig.最大者为X3达到0.896，故剔除X3，重新回归，得模型2，方程为

自变量X4不显著，剔除之，重新回归，得模型3，方程为

此方程中已经没有不显著自变量。

3．逐步回归法（Stepwise）

前进法中，每一步向方程内引入一个最显著的自变量。

由于新变量的引入，回归方程中原有的自变量的显著水平会发生相应的变化，有的变量原来是显著的，现在成为不显著。

对于每一步可能产生的新的不显著变量，前进法没有提出如何处理，而是让它们继续留在回归方程内。

换句话说，变量一旦进入方程，就不会被剔除出方程。

逐步回归法就是针对这一缺点，在每一步，不仅引入一个最显著的变量，还把已经存在于方程内的变得不显著的自变量，剔除掉最不显著的那个。

如此直到方程中没有不显著的自变量为止。

2．5回归方程的诊断

1．共线性（Collinearity）诊断

1）共线性的含义p

（2）元线性回归方程

中，如果自变量X1,X2,…,Xp也构成一个显著的线性模型。

换言之：

存在一个自变量，不妨设它是X1，如果用X1作因变量，对于剩下的自变量X2,…,Xp构成一个显著的p-1元线性回归方程：

（2）变量Xj的容限（Tolerance）

设

是以自变量Xj为因变量，与其他p-1个自变量构成的p-1元线性回归方程的判决系数，称

为变量Xj的容限。

它是判断回归方程共线性的重要指标。

显然有：

，并且：

Tol（Xj）的值越小，自变量Xj的共线性越显著。

2．残差独立性判断

1）残差

残差（Residual）指实际观察值与预测值之差：

残差向量：

（1）残差的均值为零，即有：

。

（2）残差的协方差矩阵

2）Durbin-Watson统计量

当n充分大时，

，其中的

是残差序列的一阶自相关系数的估计。

可见此时的d值约在区间[0,4]之内，而当d=2时，可判定残差序列独立。

附录：

二阶段最小二乘法（Two-stageLeast-squares）

一．自变量与因变量互为影响

最小二乘估计适用于自变量单向影响因变量。

但在许多经济学问题中，出现自变量和因变量双向影响的现象。

例如：

价格与需求；

工资水平与工作表现；

收入水平与受教育程度。

以下是一个实例：

研究收入（LW）与受教育水平（Educ）、种族（Black，是否黑人）、年龄（Age）的线性回归方程。

有：

此外，一个不争的事实是：

受教育水平（Educ）也受收入（LW）的影响。

解决的办法是另外寻找一些与受教育水平（Educ）和收入（LW）只有单向影响的自变量，用以预测受教育水平，这个预测模型是：

用Educ的预测值代入原回归模型，进行估计。

二．二阶段最小二乘法

Regression\2-StageLeastSquares

Dependent因变量：

LW

Explanatory解释变量（原回归方程的自变量）：

Educ,Black,Age

Instrument工具变量（预测方程的自变量）：

Fed,Med,Black,Age