多元二次回归方程
第四章多元线性回归方程
多元回归模型 三变量线性回归模型 多元线性回归模型的若干假定 多元线性回归模型的估计与假设检验
一、多元回归模型
多元回归模型(Multiple Regression Model)：
包含多个解释变量的回归模型。 多元指有多种因素（即变量）对因变量有影响。
实际上，许多回归模型都是多元回归模型， 因为很少有经济现象能够仅用一个解释变 量能解释清楚。
Y ：进口量；X1:个人消费支出； X2:进口价格/国内价格
美国对酒精饮料的需求
为了解释美国对酒精饮料的需求， T.McGuinness根据20年的年数据得到下 面结果： Y=-0.0140.354X1+0.0018X2+0.657X3+0.0059X4 se=(0.012)(0.2688)(0.0005)(0.266)(0.0034) t=(-1.16)(1.32)(3.39)(2.47)(1.73) R2=0.689
如果p< ， 则p/2</2，
t0落入拒绝域， 应拒绝H0
p／2 ／2 ／2 p／2
0
-t／2
拒绝H0
t／2 t0
拒绝H0
bj
接受H0
P值检验法准则
当P 值小于显著性水平时，系数在显著性 水平下是显著的 当P 值大于显著性水平时，系数在显著性 水平下是不显著的。
解释
p-value： 确切的（或观测的）显著性水平 p-value：零假设H0 被拒绝的最低显著性水 平 在使用上更简单,不用查临界值表
事件，如果该 事件在一次抽 样中就出现， 说明假设H0值 得怀疑，应当 拒绝H0
计量经济学第三章 多元线性回归方程 2
接近。
意味着：所建立的食品需求函数满足零阶齐次性特征
THE END
22
它可以是总体均值E(Y0)或个值Y0的预测。 但严格地说，这只是被解释变量的预测值的估 计值，而不是预测值。 为了进行科学预测，还需求出预测值的置信区 间，包括E(Y0)和Y0的置信区间。
一、E(Y0)的置信区间
易知
ˆ ˆ) ˆ) E (Y0 ) E ( X 0β X 0 E (β X 0β E (Y0 )
(***) (****)
考虑到零阶齐次性时
ln(Q ) 0 1 ln( X / P0 ) 2 ln( P1 / P0 )
(****)式也可看成是对（***）式施加如下约束而得 1 2 3 0
因此，对（****）式进行回归，就意味着原需 求函数满足零阶齐次性条件。
2 Var (e0 ) E (e0 )
E ( 0 X 0 ( X X ) 1 X μ) 2 2 (1 X 0 ( X X ) 1 X 0 )
e0服从正态分布，即
二、Y0的置信区间
2
X) 1 X )) e0 ~ N (0, (1 X 0 ( X 0
一、E(Y0)的置信区间
容易证明
ˆ Y0 ~ N ( X 0β 2 X 0 (XX) 1 X ) , 0
ˆ Y0 E(Y0 ) ˆ X 0 (X X) 1 X 0
~ t ( n k 1)
于是，得到(1-)的置信水平下E(Y0)的置信区间：
ˆ ˆ ˆ ˆ Y0 t X 0 ( X X) 1 X E (Y0 ) Y0 t X 0 ( X X) 1 X 0 0
Q f ( X / P0 , P1 / P0 )
多元二次回归方程
多元二次回归方程多元二次回归方程是一种用于描述两个或两个以上自变量与因变量之间关系的数学模型。
它可以用来预测因变量在给定自变量值时的取值，并且可以通过对模型参数的估计来确定自变量之间的相互作用。
一、多元二次回归方程的定义多元二次回归方程可以表示为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X1^2 + β4X2^2 + β5X1X2 + ε其中，Y是因变量，X1和X2是自变量，β0、β1、β2、β3、β4和β5是模型参数，ε是误差项。
二、多元二次回归方程的意义多元二次回归方程可以用来描述两个或两个以上自变量与因变量之间的非线性关系。
它比一元线性回归方程更加灵活，可以更准确地预测因变量在给定自变量值时的取值。
此外，通过对模型参数进行估计，我们还可以了解各自变量之间的相互作用关系。
三、多元二次回归方程的应用多元二次回归方程在实际应用中非常广泛。
例如，在工业生产中，我们可以使用多元二次回归模型来预测产品的质量和性能，以及确定各种因素对产品性能的影响程度。
在金融领域，我们可以使用多元二次回归模型来预测股票价格、汇率等经济指标。
在医学领域，我们可以使用多元二次回归模型来研究各种因素对疾病发生的影响。
四、多元二次回归方程的建立建立多元二次回归方程需要进行以下步骤：1. 收集数据：首先需要收集自变量和因变量的数据，并将其整理成表格或矩阵形式。
2. 选择自变量：根据实际问题选择合适的自变量，并进行相关性分析，排除不相关或高度相关的自变量。
3. 拟合模型：使用最小二乘法拟合多元二次回归模型，并计算出模型参数。
4. 检验模型：通过检验残差是否符合正态分布、是否具有同方差性和线性关系等条件，来检验拟合模型是否有效。
5. 应用模型：将拟合好的多元二次回归方程应用于实际问题中，进行预测和分析。
五、多元二次回归方程的优缺点优点：1. 可以描述自变量之间的非线性关系。
2. 可以更准确地预测因变量在给定自变量值时的取值。
第二章 多元线性回归模型
ˆ ˆ ˆ) ( Y Y 2Y Xβ β X Xβ 0 ˆ β
ˆ X Y X Xβ 0
得到：
ˆ XY XXβ
ˆ β ( X X) 1 X Y
于是：
例3.2.1：在例2.1.1的家庭收入-消费支出例中，
1 ( X ' X) X 1 1 X2 1 X1 1 1 X 2 n X n X i 1 X n
可以证明，随机误差项的方差的无偏估计量为
e e ˆ n k 1 n k 1
2
e i2
二、最大或然估计
对于多元线性回归模型: i N 0, 2 , i 1, 2, , n
易知:
Yi ~ N ( X i β , 2 ) 其中: Xi 1 Xi1 Xi1 Xik
j
一、普通最小二乘估计
对于随机抽取的n组观测值 Yi , X ij , i 1, 2,, n; j 0,1, 2,, k , 其中X i 0 1
k 1个未知参数，如果样本函数的参数估计值已经得到，则有：
Y i 0 1 X i1 2 X i 2 k X ik , i 1, 2,, n
五、多元线性回归模型的参数估计实例
地区城镇居民消费模型
• 被解释变量：该地区城镇居民人均消费Y
• 解释变量：
– 该地区城镇居民人均可支配收入X1 – 前一年该地区城镇居民人均消费X2
• 样本：2006年，31个地区
数据
地区 2006年消费 支出 Y
北 天 河 山 辽 吉 上 江 浙 安 福 江 山 河 京 津 北 西 宁 林 海 苏 江 徽 建 西 东 南 14825.4 10548.1 7343.5 7170.9 7666.6 7987.5 7352.6 6655.4 14761.8 9628.6 13348.5 7294.7 9807.7 6645.5 8468.4 6685.2
常用的二维回归方程
常用的二维回归方程一、线性回归方程线性回归是最基础的回归分析模型，其方程为：y = ax + b。
其中，x 为自变量，y 为因变量，a 和b 为待求解的参数。
线性回归方程的目的是寻找最佳拟合直线，以最小化预测值与实际值之间的误差平方和。
二、多项式回归方程多项式回归方程是在线性回归方程的基础上，通过增加自变量的幂次来拟合非线性数据。
其方程形式为：y = ax^n + b，其中 n 是幂次数。
多项式回归方程可以用于处理非线性数据，但在确定最佳拟合多项式时需要谨慎，以避免过拟合和欠拟合问题。
三、逻辑回归方程逻辑回归是一种用于解决二元分类问题的回归模型，其方程形式为：y = 1 / (1 + e^(-z))。
其中，z = ax + b 是线性回归方程的变换形式，y 的取值范围是[0,1]。
逻辑回归方程通过将线性回归的输出转换为概率值，从而用于预测分类结果。
四、岭回归方程岭回归是一种用于解决共线性问题的回归模型，其方程形式与线性回归方程类似，但在求解参数时考虑了数据的共线性影响。
岭回归通过引入一个正则化项来惩罚参数的规模，以避免过拟合问题。
岭回归方程在处理大数据集时特别有用。
五、主成分回归方程主成分回归是一种基于主成分分析的回归模型，其目的是消除自变量之间的相关性并减少数据的维度。
主成分回归方程首先通过主成分分析将自变量转换为若干个主成分，然后使用这些主成分进行线性回归分析。
主成分回归方程在处理具有多重共线性的数据时非常有用。
六、套索回归方程套索回归是一种具有稀疏性的回归模型，它使用惩罚项来控制模型复杂度并减少冗余参数。
套索回归方程通过惩罚项对每个系数的绝对值进行惩罚，从而使许多系数变为零，保留了模型中最重要的变量。
套索回归方程在处理高维数据集时特别有用。
七、支持向量回归方程支持向量回归是一种基于支持向量机的回归模型，它使用支持向量机算法来解决回归问题。
支持向量机通过将数据映射到更高维的空间来解决非线性问题。
excel求出多元回归方程
excel求出多元回归方程
要在Excel中求出多元回归方程，您可以使用Excel的“数据分析”工具中的“回归”功能。
以下是求出多元回归方程的步骤：
1. 准备数据：首先，您需要准备包含自变量和因变量的数据。
确保您的数据在Excel工作表中整齐排列，其中一列包含自变量值，另一列包含因变量值。
2. 加载数据分析工具：在Excel中，点击“文件”菜单，选择“选项”，然后在“Excel 选项”窗口中，选择“加载项”。
在加载项列表中，勾选“分析工具”，然后点击“确定”。
3. 打开回归分析工具：在Excel中，点击“数据”菜单，选择“数据分析”。
在弹出的“数据分析”对话框中，选择“回归”选项，然后点击“确定”。
4. 设置回归参数：在回归对话框中，选择您的自变量和因变量数据范围。
根据需要选择其他选项，例如是否包括常数项或线性趋势项等。
5. 运行回归分析：点击“确定”按钮，Excel将运行回归分析并生成回归结果。
6. 分析回归结果：在回归结果中，您将看到回归方程的系数、截距、标准误差、判定系数、F值和p值等统计量。
您可以使用这些统计量来评估模型的拟合效果和可靠性。
通过以上步骤，您可以在Excel中求出多元回归方程并评估其拟合效果。
多项式回归
多项式回归研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法，称为多项式回归（Polynomial Regression ）。
如果自变量只有一个时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。
一元m 次多项式回归方程为：2012ˆ m m yb b x b x b x =++++ 二元二次多项式回归方程为：22011223142512ˆ yb b x b x b x b x b x x =+++++ 在一元回归分析中，如果依变量y 与自变量x 的关系为非线性的，但是又找不到适当的函数曲线来拟合，则可以采用一元多项式回归。
多项式回归的最大优点就是可以通过增加x 的高次项对实测点进行逼近，直至满意为止。
事实上，多项式回归可以处理相当一类非线性问题，它在回归分析中占有重要的地位，因为任一函数都可以分段用多项式来逼近。
因此，在通常的实际问题中，不论依变量与其他自变量的关系如何，我们总可以用多项式回归来进行分析。
§9.5.1多项式回归分析的一般方法多项式回归问题可以通过变量转换化为多元线性回归问题来解决。
对于一元m 次多项式回归方程，令212,,,m m x x x x x x === ，则该一元m 次多项式就转化为m 元线性回归方程01122ˆm m yb b x b x b x =++++因此用多元线性函数的回归方法就可解决多项式回归问题。
需要指出的是，在多项式回归分析中，检验回归系数i b 是否显著，实质上就是判断自变量x 的i 次方项i x 对依变量y 的影响是否显著。
对于二元二次多项式回归方程，令2211223142512,,,,z x z x z x z x z x x =====则该二元二次多项式函数就转化为五元线性回归方程01122334455ˆyb b z b z b z b z b z =+++++ 但随着自变量个数的增加,多元多项式回归分析的计算量急剧增加。
多元回归方程公式详细步骤
多元回归方程公式详细步骤嘿，朋友们！今天咱们来好好聊聊多元回归方程公式的那些详细步骤，别害怕，我会用超级简单、超级有趣的方式给大家讲明白！
想象一下，多元回归方程就像是一个神秘的魔法盒子，咱们要一步步揭开它的神秘面纱。
第一步呢，咱们得先有一堆数据，就像是一堆五颜六色的糖果，各种各样的数值都有。
然后呢，咱们要设定好自变量和因变量，这就像是给糖果分分类，知道哪些是我们想要研究的“主角”，哪些是帮忙的“配角”。
在计算的过程中，咱们要用到好多公式，别担心，它们看起来吓人，其实就像一个个小怪兽，只要咱们掌握了技巧，就能轻松打败它们。
比如说，那个求“残差平方和”的公式，虽然名字听起来有点拗口，但其实就是算算数据和预测值之间的差距。
还有哦，要算那个“决定系数”，它能告诉咱们这个回归方程好不好用，就像给这个魔法盒子打个分数一样。
算完这些之后，咱们还要检验一下结果靠不靠谱。
这就像是检查我们做的蛋糕有没有烤熟，可不能马虎。
呢，得到了多元回归方程，咱们就能用它来预测未来啦！是不是感觉超神奇？就好像有了一个能看透未来的水晶球。
呢，多元回归方程公式的步骤虽然有点小复杂，但只要咱们一步一步来，充满耐心和好奇，就一定能搞明白这个神奇的魔法！加油吧，小伙伴们，让我们一起在数据的海洋里畅游，探索其中的奥秘！。
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多元二次回归方程
一、概述
多元二次回归方程是一种用于分析多个自变量与因变量之间关系的统计方法。
与一元二次回归方程相比，多元二次回归方程能够更准确地描述复杂的非线性关系。
本文将详细介绍多元二次回归方程的定义、求解方法以及应用场景。
二、定义
多元二次回归方程可以表示为：
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X12+β4X22+β5X1X2+ϵ
其中，Y表示因变量，X1和X2表示自变量，β0、β1、β2、β3、β4和β5是回归系数，
ϵ是误差项。
三、求解方法
求解多元二次回归方程的回归系数可以采用最小二乘法，即通过最小化残差平方和（RSS）来估计回归系数。
最小二乘法的目标是找到使得RSS最小的回归系数组合。
具体的求解步骤如下： 1. 收集样本数据，包括因变量Y和自变量X1、X2的取值。
2. 对自变量进行预处理，包括去除缺失值、处理异常值等。
3. 构建多元二次回
归模型，即将样本数据代入多元二次回归方程。
4. 计算残差平方和RSS，即将观
测值与回归模型的预测值之差的平方求和。
5. 使用最小二乘法求解回归系数，即通过对RSS对回归系数求偏导数，将偏导数为零的方程组求解得到回归系数的估计值。
6. 检验回归模型的拟合优度，包括计算决定系数R2和残差的正态性等。
四、应用场景
多元二次回归方程在实际应用中具有广泛的应用场景。
以下列举了几个常见的应用场景：
1. 金融领域
在金融领域，多元二次回归方程可以用于分析多个因素对某项金融指标的影响。
例如，可以使用多元二次回归方程来研究收入、利率和通胀率对股票价格的影响。
2. 经济学研究
在经济学研究中，多元二次回归方程可以用于解释宏观经济变量之间的关系。
例如，可以使用多元二次回归方程来分析GDP、劳动力参与率和投资对就业率的影响。
3. 市场营销
在市场营销中，多元二次回归方程可以用于分析多个市场因素对产品销量的影响。
例如，可以使用多元二次回归方程来研究广告投入、产品定价和竞争对销售额的影响。
4. 生物医药
在生物医药领域，多元二次回归方程可以用于分析多个生物因素对药物疗效的影响。
例如，可以使用多元二次回归方程来研究剂量、年龄和性别对药物反应的影响。
五、总结
多元二次回归方程是一种灵活、强大的统计方法，可用于分析多个自变量与因变量之间复杂的非线性关系。
本文介绍了多元二次回归方程的定义、求解方法以及应用场景。
在实际应用中，我们可以根据具体问题选择适当的自变量，并使用最小二乘法来估计回归系数。
通过对回归模型的检验，我们可以评估模型的拟合程度和预测效果。
希望本文对读者理解和应用多元二次回归方程有所帮助。