城市与交通数据及信息分析方法大作业

12. 请根据以下 SAS 代码及 Output 写出预估方程。 proc genmod data= temp; class cars (param = ref) age (param = ref); model c = cars age / p dist = Poisson link
run;
= log offset = lnn;
答：
根据上述 SAS 代码，可以得到预估方程为：

ln( ) 1.3168 1.7643* l arg e 0.6928 * medium 1.3199 * age ln(n)
13. 请列出研究平稳随机过程的重要性。 答：
（1） 平稳随机过程可以研究不同时间段期间内的行为变化，而非平稳随机过程 中的非平稳时间序列研究特定期间的行为，不适合分析和预测未来的发展变化 情况；
0
0
0
10. Pearson correlation parameter 的表达式（针对样本）？
答：
Pearson correlation parameter 是用来度量两个变量 X 和 Y 之间的相互关系（线性相关）
的，取值范围在[-1,1]之间，通常用 表示。对于随机变量 X 和 Y 的相关性求解公式为：
答：
在对教育程度这个变量进行多层次分类进行 logistic 回归分析时，我们一般需要进行多 分量的编码，这是一个四分变量，对此需要做虚拟编码，即是进行离差编码，可以引进三个 虚拟编码，比如下表形式：
Education
Z1
Z2
Z3
High School
1
0
0
College
0
1
0
Master
0
0
1
PhD
3. log(wage) = β1 + β2edu + β3exper + β4tenure + β5married + β6black+ β7south + β8urban + ε，其中 Edu 是指教育程度（）基于样本估计，(1) β2 的系数估计 值为 0.065，解释其含义；(2) urban 是一个分类变量（0 代表城市、1 代表农 村），系数估计为 0.1839，解释其含义。
城市与交通数据及信息分析方法(Ⅰ)课程作业
姓名：朱晓东 学号：1532441
1. Nominal、Ordinal、Interval 类型的数据特点，并请各举一例。 答:
Nominal、Ordinal、Interval 分别指的是定类、定序、定距。 Nominal 表示定类型的数据，即仅对数据进行简单的分类； Ordinal 表示定序型数据，即数据值具有有序性，可以进行排序、比较大小但不能加减 乘除。 Interval 表示定距型数据，即为数字型变量，可以加减不能乘除。 例子： Nominal：性别、出行方式（公交、步行、小汽车、非机动车） Ordinal：事故的严重程度、服务水平 Interval：速度、流量、温度
t 1
t 1
j 1
t 1
要使 SSE 取得最小值，则应该满足：

SSE (
)

0
所以，求导可以得到：
T


( yt 0 1 xt1 ... k xtk ) 0
t 1
T


xt1( yt 0 1 xt1 ... k xtk ) 0
方程应用到其他同类事件中，可以进行预测，所谓回归，就是向某个理想的状态或平衡状态 的趋向发展，通过回归可以找出哪些影响因素，对结果的影响规律。所以回归分析的目的总 的来说，主要有：
（1）预测，预的关 系方程；
（2）因子分析，因子分析是根据回归分析结果，得出各个自变量对目标变量产生的影 响，因此，需要求出各个自变量的影响程度。可以确定出感兴趣的关键变量；
Cov X ,Y X Cov X ,Y Var X Var Y
，
Cov X ,Y
Var X Var Y
为 X 和 Y 协方差，
,
为 x、y 的方差。
Pearson correlation parameter 也可以表示为：
rxy
( X X )(Y Y ) ( X X )2 (Y Y )2

Var( | X ) Var[(X ' X )1X 'u | X ] ( X ' X )1 X '[Var(u)]X ( X ' X )1 ( X ' X )1 X '( 2I n) X ( X ' X )1 2 ( X ' X )1 X ' X ( X ' X )1 2 ( X ' X )1
1）因变量 Y 是连续变量； 2）自变量 x 和因变量 Y 之间有确定的线性关系
3）独立随机抽样 4）变量之间的关系是不确定的 5）扰动因子与自变量 x 之间相互独立且其期望为 0，即：
6）自变量 X 的扰动因子之间没有自相关性，也就是：
7）回归变量和扰动因子之间无相关性，也就是：
8）扰动因子近似服从正态分布。
（1）随机误差序列存在异方差性； （2）随机误差序列存在序列相关性； （3）解释变量之间存在多重共线性； （4）存在解释变量是随机变量且随机误差项相关的随机解释变量的问题。 其中异方差与序列相关性的不好后果包括：参数估计量非有效；变量的显著性检验失去 意义；模型的预测失效。而多重共线性不好后果包括：完全共线性下的参数估计量不存在； 近似共线下的 OLS 估计量非有效；参数估计量的含义不明确；变量的显著性失去意义；模型 的预估功能失效
答： （1）β2=0.065 代表在其他变量不变的情况下，教育程度每增加或减少一个单位，
log（wage）就增加或减少 0.065 倍。 （2）在保证其它变量相同的情况下，农村的收入比城市要高，其中 log 农村（wage） -log 城市（wage）=0.1839
4. 利用多元线性回归处理离散选择问题，主要的缺陷什么是？ 答：
t 1
T


xt2 ( yt 0 1 xt1 ... k xtk ) 0
t 1
再由式子： 最后可以解出：
T


xtk ( yt 0 1 xt1 ... k xtk ) 0
t 1


X '( y X ) 0 or( X ' X ) X ' y
11. 请列出矩阵形式的基于最小二乘法（Ordinary Least Square）多元线性回归 系数估计和方差估计的推导过程。假设：。
答：
最小二乘法中对 的估计，要求 的估计值，其实是要使得 SSE 取到最小，
即： min SSE
其中：
T
T
k
2
T
2
SSE t2 (yt j xtj ) (yt xt ) (Y X )'(Y X )
8. 请列出以下时间序列预测方法的计算式： 答：
1） 自回归过程 AR（1）：
Y Y u

t
1 t 1
t
其中 为 Yt 的均值， ut 是白噪声误差项。
2） 移动平均过程 MA（1）：
Y u u u

t
0t
1 t 1
其中， Yt 是时间序列， u 为常数， ut 是白噪声误差项。
（3）检验科学假设，在一定的显著性水平下，是拒绝原假设还是接受原假设。
7. 利用 Ordinary Least Squares 开展线性回归模型统计推断的假定包括？ 答：
Ordinary Least Squares 的基本原则：最优拟合直线应该是各点到直线的距离的和最小， 也可以表述成平方和最小。有如下假设：
2. Cross-sectional data，Panel data，Time series data 三种类型数据结构各自有 什么特点？
答：
Cross-sectional data（截面数据）： 横截面数据是指在某一时点收集的不同对象的数据。它对应同一时点上不同空间(对象) 所组成的一维数据集合，研究的是某一时点上的某种经济现象，突出空间(对象)的差异。横 截面数据的突出特点就是离散性高。横截面数据体现的是个体的个性，突出个体的差异，通 常横截面数据表现的是无规律的而非真正的随机变化。 Panel data （面板数据）： 面板数据是将截面数据和时间序列数据综合起来的一种数据类型，该数据具有横截面和 时间序列两个维度，当这类数据按两个维度进行排列时，数据都排在一个平面上，与排在一 条线上的一维数据有着明显的不同，整个表格像是一个面板，所以称为面板数据(Panel Data)。 面板分析可以利用面板数据来检查变量随时间的变化，以及多个目标变量之间的不同。 Time series data（时间序列数据）： 时间序列数据是指对同一对象在不同时间连续观察所取得的数据。它着眼于研究对象在 时间顺序上的变化，寻找空间(对象)历时发展的规律。
（2） 对于非平稳时间序列而言，每个时间序列数据都是特定的一幕，无法推广 到其它期间，而平稳随机序列恰恰弥补了非平稳随机时间序列的不足；
（3） 非平稳随机时间序列在对一个或多个非平稳随机时间序列回归时，通常会 导致谬误回归问题，一般需要变换成平稳随机时间序列，其重要性也因此凸现 出来；
（4） 从预测的角度看，非平稳随机时间序列没有太大的实际价值，通常需要获 得平稳时间序列才能对预测有较大的帮助。
3） 带漂移的随机步游：
Y Y u
t
t 1
t
其中， 为漂移参数， Yt (Yt Yt1) t ，Yt 根据 为正或负而上、下飘