實(shí)驗(yàn)六多元線性回歸和多重共線性

《實(shí)驗(yàn)六多元線性回歸和多重共線性》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。

1、實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文案實(shí)驗(yàn)六多元線性回歸和多重共線性姓名：何健華學(xué)號(hào)：201330110203班級(jí)：13金融數(shù)學(xué)2班一實(shí)驗(yàn)?zāi)康模赫莆斩嘣€性回歸模型的估計(jì)方法、掌握多重共線性模型的識(shí)別和修正。二實(shí)驗(yàn)要求：應(yīng)用教材P140例子4.3.1案例做多元線性回歸模型，并識(shí)別和修正多重共線性。三實(shí)驗(yàn)原理：普通最小二乘法、簡單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法、綜合判斷法、逐步回歸法。四預(yù)備知識(shí)：最小二乘法估計(jì)的原理、t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)、R2值。五實(shí)驗(yàn)步驟：有關(guān)的研究分析表明，影響國內(nèi)旅游市場收入的主要因素，除了國內(nèi)旅游人數(shù)和旅游支出外，還可能與基礎(chǔ)設(shè)施有關(guān)。因此考慮影響國內(nèi)旅游收入Y（單位為億元）的以下幾個(gè)因素：國內(nèi)旅游

2、人數(shù)X1、城鎮(zhèn)居民人均旅游支出X2（單位為元）、農(nóng)村居民人均旅游支出X3（單位為元）、并以公路里程X4（單位為萬公里）和鐵路里程X5（單位為萬公里）作為相關(guān)設(shè)施的代表，根據(jù)這些變量建立如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：y????x??x??x??x??x??01122334455為了估計(jì)上述模型，從《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》收集到1994年到2003年的有關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。YearYX1X2X3X4X519941023.552400414.754.9111.785.919951375.76290046461.5115.75.9719961638.463900534.170.5118.586.4919972

3、112.764400599.8145.7122.646.619982391.269450607197127.856.6419992831.971900614.8249.5135.176.7420003175.574400678.6226.6140.276.8720013522.478400708.3212.7169.87.0120023878.487800739.7209.1176.527.1920033442.387000684.9200180.987.31、請(qǐng)用普通最小二乘方法估計(jì)模型參數(shù)；2、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诙嘀毓簿€性，如果存在共線性，試采用適當(dāng)?shù)姆椒ㄏ簿€性。文檔大

4、全實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文案1.用普通最小二乘方法估計(jì)模型參數(shù)1.1設(shè)定并估計(jì)多元線性回歸模型y????x??x??x??x??x??-------(1-1)011223344551.2建立工作工作文件并錄入數(shù)據(jù)，得到圖1.1。圖1.1點(diǎn)擊主界面菜單QuickEstimateEquation，在彈出的對(duì)話框中輸入YCX1X2X3X4X5，點(diǎn)擊確定即可得到回歸結(jié)果圖1.2。圖1.2文檔大全實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文案由圖1.2數(shù)據(jù)結(jié)果，可得到模型(1-1)的估計(jì)結(jié)果為y??274.3773?0.013088x?5.438193x?3.271773x?12.98624x?563.1077x12345（-0.

5、208384）（1.031172）（3.939591）（3.465073）（3.108296）（-1.752685）22R?0.995406,R?0.989664,D.W.?2.311565,F?173.3525,df??5,4?其中，括號(hào)內(nèi)的數(shù)為相應(yīng)的t檢驗(yàn)值。從以上回歸結(jié)果可以看出，擬合優(yōu)度很高，整體效果的F檢驗(yàn)通過，但有重要變量X1、X5的t檢驗(yàn)不顯著，而且符合的經(jīng)濟(jì)意義也不合理，故認(rèn)為解釋變量之間存在多重共線性。2．檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诙嘀毓簿€性，如果存在共線性，試采用適當(dāng)?shù)姆椒ㄏ簿€性。2.1多重共線性模型的識(shí)別2.1.1綜合判斷法22由模型（1-1）的估計(jì)結(jié)果可以看

6、出，R?0.995406,R?0.989664，可決系數(shù)很高，說明模型對(duì)樣本的擬合很好；F?173.3525檢驗(yàn)值很大，相應(yīng)的p?0.00092，說明回歸方程顯著，即各自變量聯(lián)合起來確實(shí)對(duì)因變量“國內(nèi)旅游收入”有顯著影響；給定顯著性水平??0.05,但變量X1、X5系數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量分別為1.031172、-1.752685，相應(yīng)的p值分別為0.8451、0.1545，說明變量X1、X5對(duì)因變量影響不顯著，而且符號(hào)的經(jīng)濟(jì)意義也不合理。綜合上述分析，表明模型（1-1）存在嚴(yán)重的多重共線性。2.1.2簡單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法計(jì)算解釋變量X1、X2、X3、X4、X5的簡單相關(guān)系數(shù)矩陣。將解釋

7、變量X1、X2、X3、X4、X5選中，雙擊OpenGroup（或點(diǎn)擊右鍵，選擇OpenasGroup），然后再點(diǎn)擊ViewCovarianceanalysis僅勾選Correlation，點(diǎn)擊OK即可得出相關(guān)系數(shù)矩陣（圖2.1.1）。再點(diǎn)擊頂部的Freeze按鈕，可以得到一個(gè)Table類型獨(dú)立的Object（圖2.1.2）。圖2.1.1文檔大全實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文案圖2.1.2由圖2.1.1相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，各解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)較高，特別是X2和X5之間的高度相關(guān)，證實(shí)解釋變量之間存在多重共線性。根