高级统计学统计学课件.ppt
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1、高级统计学,哈尔滨工业大学管理学院 葛 虹,高级统计学研究的对象,多指标或多变量数据企业管理:产值、单位成本、原材料消耗、工资、劳动生产率、销售收入、利润、全要素生产率居民家庭消费:家庭收入、家庭人口、阶层、中高档消费品支出等等,必备知识,概率论与数理统计统计学 点估计 区间估计 假设检验,研究内容,简化数据结构,箱式数据,平面数据,变换,主成分分析Principle Analysis,因子分析FactorAnalysis,按观测点分类或按变量分组 分类比较是一切科学比较的基础和开端 对观测点分类:银行发放贷款 对各企业财务指标、信用状况进行分析 对变量分组:股票市场是宏观经济的晴雨表 经济指
2、标与股票市场各种指标间的群组关系,聚类分析,判别分析,Cluster Analysis,Discriminant Analysis,变量间的依存关系+关系的强弱分析寻找变量间的依存关系是一切科学研究的主要内容寻找一般的规律:预测、控制,内容提要,教学内容结构,回归分析,One,Two,Three,定性数据建模,聚类分析,判别分析,主成分分析,因子分析,高级统计学,结构方程,预 测,回归分析,定性数据建模,分 类,聚类分析,判别分析,判 别,主成分分析,因子分析,结构方程,关联性分析,综合评价,统计学方法的应用以及内容之间的逻辑关系,应用范围,教学内容,参考书,多元统计分析(何晓群 编著)中国人
3、民大学出版社应用统计(陆璇 编著)清华大学出版社,预备知识,随机向量及其分布,随机向量的数字特征,随机向量的样本及其数字特征,多元正态分布,随机向量及其分布,P维随机向量:联合分布函数:联合密度函数:,随机向量的数字特征,随机向量的数学期望随机向量的方差阵,随机向量的相关系数阵,随机向量的样本及其数字特征,P维随机向量 的一个容量为n的样本:,的样本,的样本,的样本,样本均值,样本离差阵与样本方差阵,样本离差阵,样本方差阵,样本相关系数阵,与 的样本相关系数,相关系数阵计算的SPSS实现,多元正态分布,定义1 q维标准正态分布 设 独立同分布于,则称随机向量 服从q 维正态分布,记 Y密度函数
4、:,定义2 p 维一般正态分布 设,B为 实数矩阵,为 维实数向量,则 是 维正态随机向量,记为:其中 为非负定阵。,定理 1 若 服从,则(1),(2)密度函数:定理2 与 分别是 和 的无 偏估计,即,回归分析,回归模型的诊断以及SPSS实现,2,多元回归模型的诊断以及SPSS实现,5,为什么要建立线性模型,一般函数线性化,特殊函数线性化,简单易分析,相关性=线性性,线性模型,一元回归的SPSS实现,观察散点图 Graphs Scatter,点击1,点击2,点击1,点击2,点击3,点击4,点击,执行回归过程 Analyze Regression Linear,点击1,点击2,点击3,点击4
5、,点击5,点击1,点击2,点击3,点击1,点击5,点击2,点击3,点击4,点击6,点击,点击2,可选,点击1,一元回归模型的建立,观察由n个样本 构成的散点图或计算样本相关系数,若呈现明显的相关性,建立数学模型 其中 是未知参数,需要利用样本对它们进行估计.,散点图(1),参数 的最小二乘估计(1),模型1 最小二乘解:,矩阵偏导数与样本矩阵表达,模型2 最小二乘解:(1)为y关于x的回归方程(2)称 为方程的回归系数()(3)称 为残差,为残差向量(4)称 为残差平方和,参数 的最小二乘估计(2),散点图(2),与 的性质,性质1,性质2,且 即 的无偏估计是性质3 与 相互独立,性质4 若
6、,则 于是 的 置信区间是:,的样本标准差,一元回归模型的显著性,决定系数法 R Square+Adjusted-R Square回归方程的显著性检验 方差分析=F-检验,决定系数法,总平方和分解决定系数,总平方和,回归平方和,残差平方和,df=n-1,df=n-2,df=1,方差分析法(回归方程的显著性检验),零假设检验统计量,含义?,拒绝域(临界值法):,回归方程显著,P值法:,P0.05回归方程显著,方差分析表(ANOVA),Analysis of Variance,回归系数的显著性检验(1),零假设检验统计量,含义?,拒绝域(临界值法),常数项显著,P值法,P0.05回归系数显著,回归
7、系数的显著性检验(2),零假设检验统计量,一元回归模型的诊断,前提假设,等方差性,独立性,正态性,误差的估计,残差与残差图,残差图(独立、等方差),残差图,残差不独立,异方差,检验 的正态性(Q-Q图),的,分位数,理论分位数,样本分位数,Q-Q图(Quantile-Quantile Plot),回归分析过程,建模过程显著性检验过程回归诊断过程,回归方程的显著性F检验,回归系数的显著性t检验,残差图,Q-Q图,参数估计,误差估计,多元回归模型的建立,模型 基本形式:样本表达:矩阵表达:,参数 和 的估计,参数 的最小二乘估计是参数 的无偏估计是其中 是残差平方和,与 的性质,性质1 性质2 即
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