第三章 多元线性回归模型(Stata)

1. 第三章 多元线性回归模型(Stata)

2. matlab多元线性回归

y=[320 320 160 710 320 320 320 160 710 320];
x1=[2.3 1.7 1.3 1.7 1.7 1.6 1 1.7 1.7 1.7];
x2=[2.3 1.7 1.7 1.6 1.7 1.7 1 1.7 1.7 1.7];
x3=[2.3 1.7 1.3 1.7 1.7 1.7 2 1.7 1.7 1.7];
x4=[2.3 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1 1.7 1.8 2.7];
x5=[2.3 1.7 1.7 1.3 1.7 1.4 1 1.7 1.7 1.7];
x6=[2.3 1.7 1.7 1.7 1.5 1.7 1 1.7 1.7 1.7];
x7=[2.3 1.7 1.7 1.7 1.7 1.4 1 1.7 1.7 1.7];
x8=[2.3 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1 1.7 1.7 1.7];
x9=[2.3 1.7 1.7 1.4 1.7 1.7 1 1.7 1.7 1.7];
x10=[2.3 1.7 1.7 1.7 1.5 1.7 1 1.7 1.7 1.7];
X=[ones(length(y),1) x1' x2' x3' x4' x5' x6' x7' x8' x9' x10'];
A=X\y';
a0=A(1);
a1=A(1);
a2=A(2);
a3=A(3);
a4=A(4);
a5=A(5);
a6=A(6);
a7=A(7);
a8=A(8);
a9=A(9);
a10=A(10);

3. 多元线性回归分析模型

问题一：多元线性回归分析的优缺点  
  
   问题二：多元线性回归有两个模型改怎么分析  根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 
  
   问题三：多元线性回归分析中，r的大小与模型优劣之间有何关系  R平方就是决定系数，也称拟合优度，反映方程能解释的方差比例问题。所以，R平方越大，模型拟合越好，但也要注意共线性以及自相关造成的伪回归问题。 
  
   问题四：如何用excel做多元线性回归分析  那个是excel的单独加载，需要原来的安装包才能加载，加载成功后为“数据分析”选项 
  
   问题五：spss 多元线性回归分析 帮忙分析一下下图，F、P、t、p和r方各代表什么？？谢谢~  先从最下面两行说起 
  F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准，你的p说明回归模型显著。 
  R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。 
  t就是对每个自变量是否有显著作用的检验，具体是否显著 仍然看后面的p值，若p值＜0.05，说明该自变量的影响显著 
  
   问题六：多元线性回归模型的表达式  多元线性回归模型的一般形式为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+μi i=1,2,…,n其中 k为解释变量的数目，βj（j=1,2,…,k)称为回归系数（regression coefficient)。上式也被称为总体回归函数的随机表达式。它的非随机表达式为E(YOX1i,X2i,…Xki,)=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXkiβj也被称为偏回归系数（partial regression coefficient) 
  
   问题七：多元线性回归分析模型中估计系数的方法是什么  多元线性回归分析模型中估计系数的方法是：多元线性回归分析预测法 
  
  多元线性回归分析预测法：是指通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。 
  
  多元线性回归预测模型一般公式为： 多元线性回归模型中最简单的是只有两个自变量（n=2）的二元线性回归模型，其一般形式为： 
  下面以二元线性回归分析预测法为例，说明多元线性回归分析预测法的应用。 
  二元线性回归分析预测法，是根据两个自变量与一个因变量相关关系进行预测的方法。二元线性回归方程的公式为：式中：：因变量； 
  x1,x2：两个不同自变量，即与因变量有紧密联系的影响因素。 
  a,b1,b2：是线性回归方程的参数。 
  a,b1,b2是通过解下列的方程组来得到。 
  二元线性回归预测法基本原理和步骤同一元线性回归预测法没有原则的区别，大体相同。 
  “多元线性回归分析预测法”百度百科链接：baike.baidu/view/1338395 
  
   问题八：求一份可用来做多元线性回归分析的数据 50分 年份 城乡收入比 城市化水平 二元对比系数 外贸依存度 产业比 人均国内生产总值 
  1985 1.86 23.71 23.95 0.23 28.4 858 
  1986 2.12 24.52 23.92 0.25 27.2 963 
  1987 2.17 25.32 24.42 0.26 26.8 1112 
  1988 2.17 25.81 23.73 0.25 25.7 1366 
  1989 2.29 26.21 22.25 0.24 25.1 1519 
  1990 2.2 26.41 24.7 0.3 27.1 1644 
  1991 2.4 26.94 21.94 0.33 24.5 1893 
  1992 2.58 27.46 19.77 0.34 21.8 2311 
  1993 2.8 27.99 18.98 0.32 19.7 2998 
  1994 2.86 28.51 20.75 0.42 19.8 4044 
  1995 2.71 29.04 22.72 0.39 19.9 5046 
  1996 2.51 30.48 24.03 0.34 19.7 5846 
  1997 2.47 31.91 22.47 0.34 18.3 6420 
  1998 2.51 33.35 21.47 0.32 17.6 6796 
  1999 2.65 34.78 19.66 0.33 16.5 7159 
  2000 2.79 36.22 17.73 0.4 15.1 7858 
  2001 2.9 37.66 16.83 0.38 14.4 8622 
  2002 3.11 39.09 15.93 0.43 13.7 9398 
  2003 3.23 40.53 15.21 0.52 12.8 10542 
  2004 3.21 41.76 17.51 0.6 13.4 12336 
  2005 3.22 42.99郸 17 0.63 12.2 14185 
  2006 3.28 43.9 16.85 0.65 11.1 16500 
  2007 3.33 44.94 17.51 0.63 10.8 20169 
  2008 3.31 45.68 18.33 0.57 10.7 23708 
  2009 3.33 46.59 18.75 0.44 10.3 25575 
  
   问题九：多元线性回归模型的统计检验主要包括哪些  1.系数估计 
  2.统计检验，主要F检，T检验和可绝系数判断，主要分析解释变量对被解释变量的影响是否显著以及方程的总体拟合情况怎么样 
  3.计量经济学检验，异方差，序列相关和多重共线性，检验它们是否违背经典假设条件 
  4.对模型设定是否存在偏误进行检验

4. matlab多元线性回归

有两处错误：
1、ones应该生成列向量：X=[ones(8,1) x1' x2' x3' x4']；
2、x3的第二个数据小数点误为逗号：x3=[2.170 2.554 2.676 2.713 2.823 3.088 3.122 3.262];
 
参考代码：
x1=[1.376 1.375 1.387 1.401 1.412 1.428 1.445 1.477];x2=[0.450 0.475 0.485 0.500 0.535 0.545 0.550 0.575];x3=[2.170 2.554 2.676 2.713 2.823 3.088 3.122 3.262];x4=[0.8922 1.161 0.535 0.959 1.024 1.05 1.107 1.139];y=[5.19 5.3 5.6 5.82 6 6.06 6.45 6.95];X=[ones(8,1) x1' x2' x3' x4'];c=X\y'plot([y' X*c],'-o')

5. 求spss高手解答多元线性回归问题！

1、拟合度R平方=回归/总计，代表回归的效果。R平方是一个“相对指标”，如果有多个回归模型，则选择R平方比较大的。即该指标主要是用来判断多个回归模型的优劣次序的。
2、而对单个回归模型而言，一般并没有R平方多大时才能接受该模型的说法（当然是越大越好，但无固定标准）。因此，比较回归与残差的大小的意义不大。
3、F检验是个“绝对指标”，如Sig小于某个值就可以说检验是显著的，即可以接受该模型。
总之，从你提供的数据来看，R平方比较小，但是F检验是显著的，因此可以认为模型是有效的。

6. matlab 画图 多元线性回归分析

Matlab中统计工具箱用命令regress实现多元线性回归，用的方法是最小二乘法，基本用法是：
b=regress(Y,X)
Y,X是因变量和自变量，b为回归系数的估计值。
当然，也可以让结果更详细，这个你可以自己查看帮助文档  doc  regress
这里使用：
[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)
其中，bint为回归系数的置信区间，r,rint为残差及其置信区间，stats为计算回归模型的统计量。

所以，设房屋销售均价为Y，其余四个变量分别为X1,X2,X3,X4
则代码如下：
 clc clear x=[]; Y=[]; X=[ones(length(x),1),x]; [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,0.05)X,Y的数据你填进去就可以了。

7. 多元线性回归分析模型怎样分析

流动比率 和 自变量 DACC负相关。
资产负债率 也和 自变量 DACC负相关。
从显著性角度分析，流动比率的显著性很弱，所以针对其的结论不显著。但是资产负债率非常显著。因此，资产负债率是用来解释 自变量 DACC的一个重要变量。而且，他和DACC是负相关的。

8. 多元线性回归模型的计算模型

一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元性回归。 　设y为因变量X1,X2…Xk为自变量，并且自变量与因变量之间为线性关系时，则多元线性回归模型为：Y=b0+b1x1+…+bkxk+e其中，b0为常数项，b1,b2…bk为回归系数，b1为X1,X2…Xk固定时，x1每增加一个单位对y的效应，即x1对y的偏回归系数；同理b2为X1,X2…Xk固定时，x2每增加一个单位对y的效应，即，x2对y的偏回归系数，等等。如果两个自变量x1,x2同一个因变量y呈线相关时，可用二元线性回归模型描述为：y=b0 +b1x1 +b2x2 +e建立多元线性回归模型时，为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果，应首先注意自变量的选择，其准则是：(1)自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关；(2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的；(3)自变量之间应具有一定的互斥性，即自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度；(4)自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。多元性回归模型的参数估计，同一元线性回归方程一样，也是在要求误差平方和（Σe)为最小的前提下，用最小二乘法求解参数。以二线性回归模型为例，求解回归参数的标准方程组为解此方程可求得b0,b1,b2的数值。亦可用下列矩阵法求得即