管理统计学9一元线性回归
第9章-方差分析与线性回归
Xij X E
s nj
ST s
n
E
j
j 1
i 1
X ij X
j1 i1
s nj
X ij2 nX
j1 i1
X ij 2
2
2
s nj
X
EE(X
)j
s11ninj1jEs1Xinj1ijjE21(Xiinj1)X
1 n
s
nj ( j )
j 1
s nj
E( Xij2 ) nE( X 2 )
X12 X 22
As : N s , 2
X1s X 2s
X n11
X n2 2
X nss
每个总体相互独立. 因此, 可写成如 下的 数学模型:
ij
~
X ij j ij N (0, 2 ), 各ij独立
i 1, 2, , nj，j 1, 2, , s
方差分析的目的就是要比较因素A 的r 个水平下试验指标理论均值的 差异, 问题可归结为比较这r个总体 的均值差异.
i
ij (0, 2 ),各ij独立
1, 2, , nj，j 1, 2, , s
n11 n22 ... nss 0
假设等价于 H0 :1 2 s 0
H1 :1,2,
,
不全为零。
s
为给出上面的检验，主要采用的方法是平方和 分解。即
假设数据总的差异用总离差平方和 ST 分解为
第九章 回归分析和方差分析
关键词： 单因素试验 一元线性回归
方差分析(Analysis of variance, 简 称:ANOVA),是由英国统计学家费歇尔 (Fisher)在20世纪20年代提出的,可用于推 断两个或两个以上总体均值是否有差异 的显著性检验.
统计学一元线性回归模型
• 回归分析仅对存在因果关系而言。
正相关 线性相关 统计依赖关系 不相关 相关系数： 有因果关系 无因果关系 回归分析 相关分析 负相关 1 XY 1 正相关 非线性相关 不相关 负相关
1、关于模型关系的假设
• 模型设定正确假设。The regression model is correctly specified. • 线性回归假设。The regression model is linear in the parameters。
Yi 0 1 X i i
• 称为观察值围绕它的期望值的离差 （deviation），是一个不可观测的随机变量， 又称为随机干扰项（stochastic disturbance）或 随机误差项（stochastic error）。
i Yi E (Y | X i )
• 例2.1.1中，给定收入水平Xi ,个别家庭的支出 可表示为两部分之和：
• 回归分析构成计量经济学的方法论基础，其主 要内容包括：
– 根据样本观察值对经济计量模型参数进行估计，求得 回归方程；
– 对回归方程、参数估计值进行显著性检验；
– 利用回归方程进行分析、评价及预测。
二、总体回归函数 Population Regression Function, PRF
1、条件均值（conditional mean）
E (Y | X i ) f ( X i )
• 含义：回归函数（PRF）说明被解释变量Y的 平均状态（总体条件期望）随解释变量X变化 的规律。 • 函数形式：可以是线性或非线性的。 • 例2.1.1中，将居民消费支出看成是其可支配收 入的线性函数时:
一元线性回归方程的显著性检验
回归方程的显著性检验回归方程的显著性检验的目的是对回归方程拟合优度的检验。
F检验法是英国统计学家Fisher提出的，主要通过比较两组数据的方差S2，以确定他们的精密度是否有显著性差异。
回归方程显著性检验具体方法为：由于y的偏差是由两个因素造成的，一是x变化所引起反应在S回中，二是各种偶然因素干扰所致S残中。
将回归方程离差平方和S回同剩余离差平方和S残加以比较，应用F检验来分析两者之间的差别是否显著。
如果是显著的，两个变量之间存在线性关系；如果不显著，两个变量不存在线性相关关系。
n个观测值之间存在着差异，我们用观测值yi与其平均值的偏差平方和来表示这种差异程度，称其为总离差平方和，记为由于所以式中称为回归平方和，记为S回。
称为残差平方和，记为。
不难证明，最后一项。
因此S总＝S回＋S残上式表明，y的偏差是由两个因素造成的，一是x变化所引起，二是各种偶然因素干扰所致。
事实上，S回和S残可用下面更简单的关系式来计算。
具体检验可在方差分析表上进行。
这里要注意S回的自由度为1，S残的自由度为n－2，S总的自由度为n－1。
如果x与y有线性关系，则其中，F（1，n-2）表示第一自由度为1，第二自由度为n-2的分布。
在F表中显著性水平用表示，一般取0.10，0.05，0.01，1-表示检验的可靠程度。
在进行检验时，F值应大于F表中的临界值Fα。
若F<0.05(1,n-2)，则称x与y 没有明显的线性关系，若F0.05(1,n-2)<F<F0.01(1,n-2)，则称x与y有显著的线性关系；若F>F0.01(1,n-2)，则称x与y有十分显著的线性关系。
当x与y有显著的线性关系时，在表2-1-2的显著性栏中标以〝*〞；当x与y有十分显著的线性关系时，标以〝**〞。
统计学-第11章一元线性回归学习指导
第11章一元线性回归（相关与回归）学习指导一、本章基本知识梳理基本知识点含义或公式相关关系 客观现象之间确实存在的、但在数量表现上不是严格对应的依存关系。
函数关系 客观现象之间确实存在的、而且数量表现上是严格对应的依存关系。
因果关系有相关关系的现象中能够明确其中一种现象(变量)是引起另一种现象(变量)变化的原因，另一种现象是这种现象变化的结果。
起影响作用的现象(变量)称为“自变量”；而受自变量影响发生变动的现象(变量)称为“因变量”。
因果关系∊相关关系，但相关关系中还包括互为因果关系的情况。
相关关系的种类 按涉及变量多少分为单相关、复相关；按相关方向分为正相关、负相关；按相关形态分为线性相关、非线性相关等。
线性(直线) 相关系数 简称相关系数，反映具有直线相关关系的两个变量关系的密切程度。
()()∑∑∑∑∑∑∑---==2222y yn x xn yx xy n SS S r yx xy相关系数的 显著性检验 ——t 检验 ()().2;,212:0:,0:020221Hn t t Hn t t rn r t HH，拒绝不能拒绝检验统计量-〉-〈--=≠=ααρρ回归方程中的 参数β0和β1为回归直线的截距、起始值，表示在没有自变量x 的影响(即x =0)时，其他各种因素对因变量y 的平均影响；β1为回归系数、斜率，表示自变量x 每变动一个单位，因变量y 的平均变动量。
β1的最小平方估计：∑∑∑∑∑⎪⎭⎫ ⎝⎛--=221x x n yx xy nβ估计标准误差反映因变量实际值与其估计值之间的平均差异程度，表明其估计值对实际值的代表性强弱。
其值越大，实际值与估计值之间的平均差异程度越大，估计值的代表性越差。
()代替。
用大样本条件下，分母可；n n yyS e 2ˆ2--=∑总离差平方和S S T反映因变量的n 个观察值与其均值的总离差。
回归离差平方和S S R 反映自变量x 的变化对因变量y 取值变化的影响；或者说，是由于x 与y 之间的线性关系引起的y 取值的变化，也称为可解释的平方和。
统计学一元线性回归分析练习题
统计学一元线性回归分析练习题一、内容提要本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。
首先，本章从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。
总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总体回归函数做出统计推断。
本章的一个重点是如何获取线性的样本回归函数，主要涉及到普通最小二乘法的学习与掌握。
同时，也介绍了极大似然估计法以及矩估计法。
本章的另一个重点是对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断，即进行所谓的统计检验。
统计检验包括两个方面，一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”，第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。
后者又包括两个层次：第一，检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系，通过变量的t检验完成；第二，检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。
本章还有三方面的内容不容忽视。
其一，若干基本假设。
样本回归函数参数的估计以及对参数估计量的统计性质的分析以及所进行的统计推断都是建立在这些基本假设之上的。
其二，参数估计量统计性质的分析，包括小样本性质与大样本性质，尤其是无偏性、有效性与一致性构成了对样本估计量优劣的最主要的衡量准则。
Goss-markov定理表明OLS估计量是最佳线性无偏估计量。
其三，运用样本回归函数进行预测，包括被解释变量条件均值与个值的预测，以及预测置信区间的计算及其变化特征。
二、典型例题分析例1、令kids表示一名妇女生育孩子的数目，educ 表示该妇女接受过教育的年数。
生育率对教育年数的简单回归模型为kids??0??1educ??随机扰动项?包含什么样的因素？它们可能与教育水平相关吗？上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。
统计学一元线性回归课后习题答案分析
(1)绘制运送距离和运送时间的散点图，判断二者之间的关系形 态 (2)计算线性相关系数，说明两个变量之间的关系强度。 (3)利用最小二乘法求出估计的回归方程，并解释回归系数的实 际意义。
运送时间（天）
(1)绘制运送距离和运送时间的散点图，判断二者之间的关系形态
(4)计算判定系数，并解释其意义。
= 81444968.68 =0.9963 81750763.71
人均GDP对人均消费的影响达到99.6%。
(5)检验回归方程线性关系的显著性(a=0.05)。
提出假设
H0：1=0 人均消费水平与人均GDP之间的
线性关系不显著 计算检验统计量F
F SSR 1 81444968.68 1 1331.6921 SSE (n 2) 305795.03 (7 2)
率
次数
1
81.1
21
2
76.6
58
3
76.6
85
4
75.7
68
5
73.8
74
6
72.2
93
7
71.2
72
8
70.8
122
9
91.4
18
10
68.5
125
1）绘制散点图，说明二者之间的股息形态
顾客投诉次数
140 120 100
80 60 40 20
0 0
20
40
60
航班正点率
二者之间为负的线性相关关系
1580.46315 E( y0 ) 2975.74999
人均GDP为5 000元时，人均消费水平95％的预 测区间为[1580.46315，2975.74999]。
(09)第9章 一元线性回归(2011年)
变量之间是否存在关系？ 如果存在，它们之间是什么样的关系？ 变量之间的关系强度如何？ 样本所反映的变量之间的关系能否代表总体 变量之间的关系？
9-9 *
9.1 变量间的关系 9.1.1 变量间是什么样的关系？
统计学 STATIS TICS
函数关系
(第四版) 1. 是一一对应的确定关系 2. 设有两个变量 x 和 y ，变量 y y 随变量 x 一起变化，并完 全依赖于 x ，当变量 x 取某 个数值时， y 依确定的关系 取相应的值，则称 y 是 x 的 函数，记为 y = f (x)，其中 x 称为自变量，y 称为因变量 x 3. 各观测点落在一条线上
y 是 x 的线性函数(部分)加上误差项 线性部分反映了由于 x 的变化而引起的 y 的变化 误差项 是随机变量 反映了除 x 和 y 之间的线性关系之外的随机因素 对 y 的影响 是不能由 x 和 y 之间的线性关系所解释的变异性 0 和 1 称为模型的参数
9 - 30 *
统 计 学 数据分析 (方法与案例)
作者 贾俊平
统计学 STATIS TICS
(第四版)
统计名言
不要过于教条地对待研究的结果， 尤其当数据的质量受到怀疑时。
——Damodar N.Gujarati
9-2 *
第 9 章 一元线性回归
9.1 9.2 9.3 9.4 变量间关系的度量 一元线性回归的估计和检验 利用回归方程进行预测 用残差检验模型的假定
9-7
*
第 9 章 一元线性回归
9.1 变量间的关系
9.1.1 变量间是什么样的关系？ 9.1.2 用散点图描述相关关系 9.1.3 用相关系数度量关系强度
统计学 一元线性回归
第11章 一元线性回归
第一节 变量间关系的度量 第二节 一元线性回归 第三节 利用回归方程进行估计和预测 第四节 残差分析
学习内容
1. 相关关系的分析方法 2. 一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘估计 3. 回归直线的拟合优度 4. 回归方程的显著性检验 5. 利用回归方程进行估计和预测 6. 残差分析
r (x x)(y y) (x x)2 (y y)2
或化简为 r
n xy x y
n x2 x2 n y2 y2
相关系数的性质
性质1：r 的取值范围是 [-1,1]
|r|=1，为完全相关 r =1，为完全正相关 r =-1，为完全负相关
r = 0，讨论：r=0意为着什么？
3. 利用所求的关系式，根据一个或几个变量的 取值来预测或控制另一个特定变量的取值， 并给出这种预测或控制的精确程度。
回归分析的特点:
（1）相关分析所研究的两个变量是对等关系。 回归分析所研究的两个变量不是对等关系， 必须根据研究目的，先确定其中一个是自变 量，另一个是因变量。
（2）对两个变量x和y 来说，相关分析只能计算出一 个相关系数，计算中改变x和y 的地位不影响相关系 数的数值； 回归分析则不同，有时可以根据研究目的不同 分别建立两个不同的回归方程。即以x为自变量，y 为因变量，则可以得出y倚x 的回归方程；若以y 为 自变量，x为因变量，则可以得出x倚y 的回归方程。
影响
是不能由 x 和 y 之间的线性关系所解释的变异性 b0 和 b1 称为模型的参数
一元线性回归模型
(基本假定)
1. 因变量x与自变量y之间具有线性关系 2. 在重复抽样中，自变量x的取值是固定的，即假定x是非
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9.1 回归分析的基本概念
• 9.1.1 因变量(Y)与自变量(X)之间的关系 根据因变量与自变量之间的关系不同，可以分为两种类型：
函数关系
统计关系
9.1.1 因变量(Y)与自变量(X)之间的关系
1.函数关系
即对两个变量X，Y来说，当X值 确定后，Y值按照一定的规律唯一确定， 即形成一种精确的关系。
b1 CiYi i1
i1
表明b1是Yi 的线性组合
9.2.5 最小二乘估计量b0,b1的特性
同理，可得
n
b0 kiYi i 1
ki
1 n
Ci
X
b0是Yi线 性组合
9.2.5 最小二乘估计量b0,b1的特性
(2) 无偏性
可以证明b0和b1分别是β0 和β1的无偏估计
引例分析
n
b1
n
线性 (预测 Y)
70
60
50
40
30
20
观测点散布在统计关系直线周围，此 种情况说明Y的变化除了受自变量X 影响以外，还受其他因素的影响。
因此试图建立这样一个回归模型，通过对此模型 所作的一些假设，可以体现出上述统计关系所刻划的特征。
9.2.2 一元线性回归模型假设
根据统计关系特征，可以进行下述假设：
(1)对于自变量的每一水平X，存在着Y的一个概率分布；
引例分析
真实值与预测值的差就是回 归直线在每个给定点上的误 差，我们称之为残差（resid ual）。
从几何上讲，残差是回归直 线到样本数据点之间的垂直 距离，确定斜率和截距的方 程使回归直线位于样本点之 间。这样，从回归直线到样 本点之间的垂直距离相互抵 消，使总和为0。
y值与预测值
Y
预测 Y
80
图9-4 回归方程原理图
9.2.4 一元线性回归方程
n
2
令Q [Yi (b0b1Xi)]
i1
Q达到最小值 b0和b1称为最小二乘估计量
微积分中极值 的必要条件
bQ0 2i n1[Yi (b0b1Xi)]
bQ 12in1[Yi (b0b1Xi)X ]i
令偏导数为0
n
n
nb0 b1 Xi Yi
9.1.2 回归分析
回归分析(Regression Analysis)
就是应用统计方法，对大量的观测数据进行整 理、分析和研究，从而得出反映事物内部规律 性的一些结论。
9.2 一元线性回归模型
• 9.2.1 统计关系的特征
统计关系 特征
因变量Y随自变量X有规律的变化， 而统计关系直线描述了这一变化的 趋势。
➢回归分析适合研究哪类问题? ➢回归方程的显著性检验适合什么情况? ➢回归系数的显著性检验适合什么情况?
• 例 设有10个厂家的投入和产出如下，根据这些 数据，我们可以认为投入和产出之间存在相关性 吗？
厂家 1
2
3
4
56
7
8
9
10
投入 20 40 20 30 10 10 20 20 20 30
产出 30 60 40 60 30 40 40 50 30 70
i1
i1
n
n
n
b0 Xi b1 Xi2 XiYi
i1
i1
i1
解方程
9.2.4 一元线性回归方程
n
( X i X )( Y i Y )
b1 i1 n
(X i X )2
i1
n
(
X iY i
i1
X i )( n
Yi)
n
X
2 i
(
i1
X i)2 n
(9-5)
b0 Yb1X
假设
(2)这些Y的概率分布的均值，有规律的随X变化而变化
9.2.3 一元线性回归模型
Y与X具有统计 关系而且是线性
建立 回归模型
Yi=β0+β1Xi+εi (i=1,2,···,n)
பைடு நூலகம்
其中，(X i,Yj)表示(X,Y)的第i个观测值，β0 , β1为参
数，β0+β1Xi为反映统计关系直线的分量，ε i为 反映在统计关系直线周围散布的随机分量ε i～N
9.2.4 一元线性回归方程
Yi=β0+β1Xi+εi β0和β1均未知
根据样本数据
对β0和β1
进行估计
β0和β1的估计
值为b0和b1
建立一元线性回归方程
Yˆ b0 b1X
9.2.4 一元线性回归方程
一般而言，所求的b0和b1应能使每个样本观测点(X i,Y i) 与回归直线之间的偏差尽可能小，即使观察值与拟 合值的误差平方和Q达到最小。
预测值 42.6316 66.3156 42.6316 54.4736 30.7896 30.7896 42.6316 42.6316 42.6316 54.4736
残差 -12.6316 -6.3156 -2.6316 5.5264 -0.7896 9.2104 -2.6316 7.3684 -12.6316 15.5264 0 .0 0 0 0
xiyi xi2
xi
yi
2
1.1842
xi
b 0y b 1 xn y i b 1
x i 1 8 .9 4 7 6 n
故回归方程为：
$ y18.94761.1842x
引例分析
厂家 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
投入(x) 20 40 20 30 10 10 20 20 20 30
产出(y) 30 60 40 60 30 40 40 50 30 70
(9-6)
9.2.5 最小二乘估计量b0,b1的特性
b0,b1的特性
线性 无偏性
9.2.5 最小二乘估计量b0,b1的特性
(1) 线性特性 由（9-5）得
n
n
(Xi X)(Yi Y) (Xi X)Yi
b1i1 n
(Xi
X)2
i1
n
(Xi
X)2
i1
i1
令
Ci n Xi X
(Xi X )2
则
n
例：某商品的销售额y与销售量x之间的关 系可表示为y=px(p是单价)，圆的面积可 表示为s=piR^2
9.1.1 因变量(Y)与自变量(X)之间的关系
2.统计关系
即当X值确定后，Y值不是唯一确定的， 但大量统计资料表明，这些变量之间还 是存在着某种客观的联系。
9.1.2 回归分析
在直角坐标平面上，标出了10个观测点的 坐标位置，他们表示以家庭为单位，某种 商品年需求量与该商品价格之间的10对 调查数据
(0,σ2)。
9.2.3 一元线性回归模型
对于任意Xi值有： ⑴ Yi服从正态分布
⑵E(Yi)=β0+β1Xi；
⑶2(Yi)2
⑷各Yi间相互独立 Yi～N(β0+β1Xi,σ2) 。
9.2.3 一元线性回归模型
图9-2
9.2.4 一元线性回归方程
Y与X之间 为线性关系
最小二乘法
选出一条最能反 映Y与X之间关系 规律的直线