1樓:匿名使用者
最小bai二乘法針對的是一個自變數一
du個函式zhi
而多元針對的是多個自變數dao
如果有專兩個或兩個以上的屬自變數,就稱為多元迴歸。
一種現象常常是與多個因素相聯絡的,由多個自變數的最優組合共同來**或估計因變數,比只用一個自變數進行**或估計更有效,更符合實際。
eviews如何進行自迴歸方程引數的最小二乘估計?
2樓:匿名使用者
以此題為例講解:以下是某地蒐集到得新房屋的銷售**y和房屋的面積x的資料:
房屋面積115,110,80,135,105
銷售**:24.8 21.6 18.4 29.2 22
1求迴歸方程,並在散點圖中加上回歸直線;迴歸方程 ^y = 1.8166 + 0.1962x
計算過程:
從散點圖(題目有給吧)看出x和y呈線性相關,題中給出的一組資料就是相關變數x、y的總體中的一個樣本,我們根據這組資料算出迴歸方程的兩個引數,便可以得到樣本回歸直線,即與散點圖上各點最相配合的直線。
下面是運用最小二乘法估計一元線性方程^y = a + bx的引數a和b:
(a為樣本回歸直線y的截距,它是樣本回歸直線通過縱軸的點的y座標;b為樣本回歸直線的斜率,它表示當x增加一個單位時y的平均增加數量,b又稱迴歸係數)
首先列表求出解題需要的資料
n 1 2 3 4 5 ∑(求和)
房屋面積 x 115 110 80 135 105 545
銷售** y 24.8 21.6 18.4 29.2 22 116
x^2(x的平方) 13225 12100 6400 18225 11025 60975
y^2(y的平方) 615.04 466.56 338.56 852.64 484 2756.8
xy 2852 2376 1472 3942 2310 12952
套公式計算引數a和b:
lxy = ∑xy - 1/n*∑x∑y = 308
lxx = ∑x^2 - 1/n*(∑x)^2 = 1570
lyy = ∑y^2 - 1/n*(∑y)^2 = 65.6
x~(x的平均數) = ∑x/n = 109
y~ = ∑y/n = 23.2
b = lxy/lxx = 0.196178344
a = y~ - bx~ = 1.81656051
迴歸方程 ^y = a + bx
代入引數得:^y = 1.8166 + 0.1962x
直線就不畫了
該題是最基本的一元線性迴歸分析題,套公式即可解答。至於公式是怎麼推匯出來的,請參見應用統計學教科書。。迴歸分析章節。。
3樓:匿名使用者
可以做的
建議你用stata去做
我經常幫別人做這類的資料分析的
4樓:蒲公英花開丶
建立序列,然後看序列的時序圖看是否能夠利用線性模型擬合迴歸模型,如果存在指數增長的趨勢,就要對資料經行對數化處理,好讓序列存在明顯的線性趨勢。
eviews是econometrics views的縮寫,直譯為計量經濟學觀察,通常稱為計量經濟學軟體包。它的本意是對社會經濟關係與經濟活動的數量規律,採用計量經濟學方法與技術進行「觀察」。另外eviews也是美國qms公司研製的在windows下專門從事資料分析、迴歸分析和**的工具。
使用eviews可以迅速地從資料中尋找出統計關係,並用得到的關係去**資料的未來值。eviews的應用範圍包括:科學實驗資料分析與評估、金融分析、巨集觀經濟**、**、銷售**和成本分析等。
為什麼最小二乘迴歸的殘差和是0？急急
並不是平方和最小的時候殘差和為0，而是在引數估計中自然而然的就產生了這個性質，直接計算就好 yi b1 xi1 a yi b1 xi1 a n y b1 x1 a n 0 其中 y是yi的均值，x1是xi1的均值。等於0是因為迴歸曲線必過所有數的均值點。必過均值這個原理是因為 最小二乘得而成的原理 ...
對於最小二乘迴歸線，x的均值和y的均值一定在迴歸線上嗎？我感
一定在來迴歸線上，這是自常考點！解釋1.最小二乘法bai本質就是算出散點du的回zhi歸斜率，再利用daox和y的均值，通過點斜式寫出迴歸直線，其中 點 即為 x均值，y均值 自然必過x的均值和y的均值這一點 2.如你發現，這個式子揭露了一切，帶入x的均值和y的均值恆成立3.這個問題難以直觀，有可能...
簡述最小二乘估計原理，什麼是最小二乘法及其原理？
對於x和y的n對觀察值，用於描述其關係的直線有多條，究竟用哪條直線來代表兩個變數之間的關係，需要有一個明確的原則。這時用距離各觀測點最近的一條直線，用它來代表x與y之間的關係與實際資料的誤差比其它任何直線都小。根據這一思想求得直線中未知常數的方法稱為最小二乘法，即使因變數的觀察值與估計值之間的離差平...