多元线性回归模型拟合优度假设检验

2
− nY 2 = Y′ − nY 2 Y
将上述结果代入R2的公式，得到：
′ − nY 2 − (Y′ −Y′ β ) Y′ β − nY 2 Xˆ Σe2 YY Y Xˆ 2 = R =1− 2 = 2 Y′ − nY 2 Y Σ(Y −Y ) Y′ − nY Y
这就是决定系数R2 的矩阵形式。
判定系数
1、t统计量 、 统计量
由于
ˆ) Cov(β = σ 2 ( X′X) −1
以cii表示矩阵(X’X)-1 主对角线上的第i个元素， 于是参数估计量的方差为： ˆ Var ( β ) = σ 2 c
i ii
其中σ2为随机误差项的方差，在实际计算 时，用它的估计量代替:
ˆ σ2 =
∑e
2 i
n − k −1
注意：一元线性回归中， 检验与F 注意：一元线性回归中，t检验与F检验一致 一方面，t检验与F检验都是对相同的原假设 一方面 H0：β1=0 进行检验; 另一方面，两个统计量之间有如下关系： 另一方面
F= ˆ ∑y
2 i 2 i
∑ e ( n − 2)
ei2 ∑
=
ˆ β12 ∑ xi2
∑ e ( n − 2)
1、方程显著性的 检验 、方程显著性的F检验
即检验模型
Yi=β0+β1X1i+β2X2i+ … +βkXki+µi i=1,2, …,n
中的参数βj是否显著不为0。 可提出如下原假设与备择假设： H0： β0=β1=β2= … =βk=0 H1： βj不全为0
F检验的思想来自于总离差平方和的分解式： 检验的思想 TSS=ESS+RSS
t 1 = 7.378, t 2 = 2.201
给定显著性水平α=0.05，查得相应临界值： t0.025(28) =2.048。 可见，计算的所有 值都大于该临界值 计算的所有t值都大于该临界值 计算的所有 值都大于该临界值，所以 拒绝原假设。即: 2个解释变量都在 个解释变量都在95%的水平下显著 ， 都通过 的水平下显著， 个解释变量都在 的水平下显著 了变量显著性检验。 了变量显著性检验。
调整的判定系数（ 调整的判定系数（adjusted coefficient of determination） ） 在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得自 由度减少，所以调整的思路是：将残差平方和与总离差平 将残差平方和与总离差平 方和分别除以各自的自由度， 方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度 的影响: 的影响
（i=1,2…k）
来拒绝或接受原假设H0，从而判定对应的解释变 判定对应的解释变 量是否应包括在模型中。 量是否应包括在模型中。
例：柯布-道格拉斯生产函数
用柯布和道格拉斯最初使用的数据（美国1899-1922年制造 业数据）估计经过线性变换的模型
logY = log A+α log K + β log L + log v
R2 R2 R2
R2
•在中国居民人均收入-消费一元模型中， 在中国居民人均收入 消费一元模型中 消费一元模型
•在中国居民人均收入 消费二元模型中， 在中国居民人均收入-消费二元模型中 消费二元模型
检验） 三、变量的显著性检验（t检验） 变量的显著性检验（ 检验
方程的总体线性关系显著 每个解释变量对 方程的总体线性关系显著≠每个解释变量对 总体线性关系显著≠ 被解释变量的影响都是显著的 因此，必须对每个解释变量进行显著性检验， 以决定是否作为解释变量被保留在模型中。 检验完成的。 这一检验是由对变量的 t 检验完成的。
注意： 注意：一个有趣的现象
(Y − Y ) = (Y − Yˆ ) + (Yˆ − Y ) (Y − Y ) ≠ (Y − Yˆ ) + (Yˆ − Y ) ∑ (Y − Y ) = ∑ (Y − Yˆ ) + ∑ (Yˆ − Y )
i i i i 2 2 2 i i i i 2 2 i i i i
故回归方程为： ˆ Y = 4 + 2.5X 2 −1.5X3
3 1 4 Y ˆ ′ β = (20 76 109) 2.5 =106.5 Y ′ = (3 1 8 3 5)8 = 108 YX 3 −1.5 5 2
Y′ β − nY 2 Xˆ R = Y′ − nY 2 Y
得到如下结果（括号内数字为标准误差） ： ˆ log Y = −0.18 + 0.23log K + 0.81log L R2 = 0.96 (0.43) (0.06) (0.15) 请检验“斜率”系数α和β的显著性。
解：(1) 检验 α 的显著性 原假设 H0： α = 0 备择假设 H1： α ≠0 由回归结果，我们有：t＝0.23/0.06=3.83 用υ=24－3＝21查t表，5%显著性水平下，tc ＝2.08. ∵t＝3.83> tc ＝2.08， 故拒绝原假设H0 。 结论：α显著异于0。 (2) 检验 β 的显著性 原假设H0： β = 0 备择假设H1：β ≠0 由回归结果，我们有：t＝0.81/0.15=5.4 ∵t＝5.4> tc ＝2.08， 故拒绝原假设H0 。 结论：β显著异于0。
R 2 可能出现负值。
例1
以前面的数据为例， 以前面的数据为例，Yt = β1 + β2X2 t + β3X3 t + u t
设观测数据为： ： 设观测数据为：Y： 3 1 8 3 5 X2：3 1 5 2 4 X3：5 4 6 4 6 试求 R2和 2 。 R
解：我们有
3 1 Y = 8 3 5 1 1 X = 1 1 1 3 1 5 2 4 5 4 6 4 6
下面改变n的值，看一看 若n = 10，则 若n = 5， 则
R
2=
0.55
R
2
= - 0.20
由本例可看出， 2有可能为负值。 R 这与R2不同 （ 0 ≤ R2 ≤ 1 ）。
二、方程的显著性检验(F检验) 方程的显著性检验，旨在对模型中被解释变量 与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成 立作出推断。
RSS /( n − k − 1) R = 1− TSS /( n − 1)
2
其中：n-k-1为残差平方和的自由度，n-1为总 体平方和的自由度。
是经过自由度调整的决定系数，称为修正决定系数。 R2
我们有： （1）
R ≤R
2
2
（2）仅当K=0时，等号成立。即
R =R
2
2
（3）当K增大时，二者的差异也随之增大 （4）
由于
∑ (Y − Yˆ )(Yˆ − Y ) = ∑ e (Yˆ − Y ) ˆ ˆ ˆ = β ∑e + β ∑e X +⋯+ β ∑e X
i i i i
0 i 1 i 1i k i
ki
+ Y ∑ ei -
=0
所以有：
ˆ ) 2 + ∑ (Y − Y ) 2 = RSS + ESS ˆ TSS = ∑ (Yi − Yi i
ˆ 由于回归平方和 ESS = ∑ y i2 是解释变量 X 的联合体对被解
释变量 Y 的线性作用的结果，考虑比值
ˆ ESS / RSS = ∑ y i2 ei2 ∑
如果这个比值较大，则X的联合体对Y的解释程度 高，可认为总体存在线性关系，反之总体上可能不存 在线性关系。 因此, 因此,可通过该比值的大小对总体线性关系进行推 断。
第三章
多元线性回归模型
------- 拟合优度检验与假设检验
一、拟合优度检验
1、可决系数与调整的可决系数 总离差平方和的分解
则
TSS = Σ(Yi − Y ) 2 ˆ ˆ = Σ((Yi − Yi ) + (Yi − Y )) 2 ˆ ˆ ˆ ˆ = Σ(Yi − Yi ) 2 + 2Σ(Yi − Yi )(Yi − Y ) + Σ(Yi − Y ) 2
5 ˆ = ( X ′ )−1 X ′ = 15 β X Y 25 267 /10 = 45/10 −8 45/10 1 − 3/ 2
15 55 81 −8
25 81 129
−1
20 76 109
20 4 −3/ 276 = 2.5 10 / 4 109 −1.5
2 i 2
=
ei2 (n − 2)∑ xi2 ∑
ˆ β12
=
ˆ β1 = β ˆ 2 1 ( n − 2) ∑ x i
∑e ⋅ 1 = t2 n − 2 ∑ xi2
2 i
2
在中国居民人均收入 消费支出 二元模型 中国居民人均收入-消费支出二元模型例中， 中国居民人均收入 消费支出二元模型 由应用软件计算出参数的t值：
10， 又是多少。 当n = 10，n = 5 时， R 2 又是多少。
例2. 设 n = 20, k = 3, R2 = 0.70 ， 求 R 2。 解：
(n −1)(1− R2 ) 19×(1− 0.70) 2 R =1− =1− = 0.644 (n − k −1) (20 − 4)
R 2 的值பைடு நூலகம்何变化。我们有
根据数理统计学中的知识，在原假设H0成立 的条件下，统计量
ESS / k F= RSS /(n − k − 1)
服从自由度为(k , n-k-1)的F分布 给定显著性水平α，可得到临界值Fα(k,n-k-1)， α F 1 由样本求出统计量F的数值，通过 F> Fα(k,n-k-1) 或 F≤Fα(k,n-k-1)
2