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회귀 분석의 개요
변수 사이의 관계 (1)
결정 성 현상 (함수)는, 예를 들면, 직사각형 주변
예를 들어, 높이 및 중량에 대한 비 결정적 현상 (통계적 상관 관계)
2. 상관 관계 및 회귀 분석
상관 관계 상관 및 두 개 이상의 변수들의 관련성 (상관 계수를 이용하여 표현)
회귀 분석 : 이미 운동의 법칙을 예측할 수있는 독립 변수의 변화에 따라, 인과 관계, 불평등 한 상태 변수 (국가의 결과를) 해결과 관계가있다.
밤나무의 경우 :
(1) 재생 농구 키.
不对,现实是个子更高的人选择了打篮球,属于因果倒置。
(2) 이상 살고있는 사람들의 높은 사회적 지위.
不对,社会地位高受到的医疗较好,医疗较好导致寿命长一些。
Tips:因果关系的前提:时间先后。
(3) 선형 또는 비선형 상관 분석 (참고 : 상관 형성 상관이 0이 될 경우)
선형 상관 관계
두 변수 : 공분산, 상관 계수
다수의 변수 : 부분 상관 계수를 계산하는 다중 상관 계수
둘째, 인구 회귀 기능 (PRF)
설명 변수 X의 주어진 조건에서 Y는 일반적으로 회귀 곡선이라고 종속 변수 소망 궤도 해당 함수
E(Y|X)=f(X)
F最简形式为线性函数。其截距、斜率为线性回归系数,表达式如下所示,其中β0代表自发消费,β1代表边际消费趋向。
E(Y|X)=β0+β1X
识别:因变量Y为被解释变量、被预测变量、回归子、响应变量,自变量X为解释变量、预测变量、回归元、控制变量。
셋째, 무작위 오류 용어
将一个真实Y减去它的均值,则为离差:
μ=Y-E(Y|X)
그때
Y=E(Y|X)+μ
해석 변수에 포함 된 임의의 요소의 다른 부분과 변동 자체가 반응하기 때문에, 소정의 X의 부분을 결정한 후, 두 부분으로 구성된다.
임의의 오류 용어의 의미 :
1、未知的影响因素
2、残缺数据
3、众多细小因素
4、数据观测误差
5、模型设定误差
6、内在随机性
넷째, 샘플 회귀 기능
우리는 먼저 기본적인 사실을 이해해야합니다 : 일반적으로 항상 알 수 없습니다. 등 모수 값 차이가 계측 목적 통보하지가되어 전체 샘플로부터 유추 될 수있다.
샘플 점에서 분산 직선 전체적인 교체 근사 사용 회귀선을 장착한다.
예를 들어, 선형 회귀 :
주 심볼 추정치 (모자를 착용하는 기억)
주요 특징 :
** 전체 회귀 기능 PRF :
E(Y)=β0+β1Xi (i=1,2,,,,n)
PRF 임의 형태 :
E(Y)=β0+β1Xi +μi
** 회귀 기능 SRF :
SRF 임의 형태 :
一个是根据总体数据进行回归,一个根据样本数据进行后归,回归结果加上各自的随机误差后,都可以得到真实值。
다섯째,이 모델은 가정
아니오 (정확한 가변 정확한 함수 형태)를 설정 모델의 오류 다음을 가정한다.
가설 2 : X 변수 결정 (비 확률 변수)이다.
세한다고 가정 피하기 위해 시계열 인 시료의 크기가 증가함에 따라 (즉, 분산의 수렴 (X는 상수 값을 변경할 것이다 문제의 중요도 인 경우) X는 적어도 두 개 이상의 서로 다른 값, 샘플 차이를 취해 수렴 스퓨리어스 회귀 문제)
가설 4 : 오류 용어는 "분산 제로 공분산과 평균 제로." 두 개의 서로 다른 샘플 포인트를 ((, 같은 모집단 분산 각 지점에 변화의 동일한 수준을 보장) (전반적으로, 우리는 전체 평균 오차가 0 예상), 공분산이 0 상관 계수가 0이고, 보낸 가능한 관련 개의 샘플 포인트 정보)
다섯 명 가정 (전방으로부터 도입 될 수있다) 랜덤 에러 항 관련된 설명 변수하지
여섯 가정 : 무작위 오류 용어 정규 분포 (평균 0과 분산 σ2)을 (선택하지 이러한 가정은, 자동으로 여전히 다음 설정)
여섯째, 매개 변수 추정
추정 파라미터 1. 정규 방정식합니다 (OLS) (통상 사용)
原理:总体误差达到最小 → 最小二乘思想,即残差平方和最小,将这个问题变成最优化问。
결과
또는
분류 : 추정기 랜덤 변수의 함수
估计值:具体数值
2. 최대 우도 (ML) (ML 부적합 OLS 사용)
가능성은 : 확률이나 가능성을 의미한다
원리 : (당신이 샘플 세트를 관찰 할 때, 당신의 앞에 나타날 수있는 결정 뒤에 메커니즘해야합니다) 합리적있다. ---- 최대 우도 방식의 최대 확률, 총 최소 제곱 법의 오차는 최소이다.
3. 매개 변수 추정 모멘트 방법 (MM)
此方法使用较少,暂不讲解。