应用回归分析第七章答案讲课教案Word下载.docx

上传人:b****4 文档编号:16050903 上传时间:2022-11-17 格式:DOCX 页数:15 大小:149.29KB
下载 相关 举报
应用回归分析第七章答案讲课教案Word下载.docx_第1页
第1页 / 共15页
应用回归分析第七章答案讲课教案Word下载.docx_第2页
第2页 / 共15页
应用回归分析第七章答案讲课教案Word下载.docx_第3页
第3页 / 共15页
应用回归分析第七章答案讲课教案Word下载.docx_第4页
第4页 / 共15页
应用回归分析第七章答案讲课教案Word下载.docx_第5页
第5页 / 共15页
点击查看更多>>
下载资源
资源描述

应用回归分析第七章答案讲课教案Word下载.docx

《应用回归分析第七章答案讲课教案Word下载.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《应用回归分析第七章答案讲课教案Word下载.docx(15页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。

应用回归分析第七章答案讲课教案Word下载.docx

(1)在岭回归的计算中,我们假定设计矩阵X已经中心化和标准化了,这样可以直接比较标准化岭回归系数的大小,我们可以剔除掉标准化岭回归系数比较稳定且绝对值很小的自变量。

(2)当k值较小时标准化岭回归系数的绝对值并不是很小,但是不稳定,随着k的增加迅速趋于零。

像这样的岭回归系数不稳定,震动趋于零的自变量,我们也可以予以删除。

(3)去掉标准化岭回归系数很不稳定的自变量,如果有若干个岭回归系数不稳定,究竟去掉几个,去掉哪几个,这并无一般原则可循,这需根据去掉某个变量后重新进行岭回归分析的效果来确定。

5.对第5章习题9的数据,逐步回归的结果只保留了3个自变量x1,x2,x5,用y对这3个自变量做岭回归分析。

依题意,对逐步回归法所保留的三个自变量做岭回归分析。

程序为:

include'

C:

\ProgramFiles\SPSSEVAL\Ridgeregression.sps'

.

ridgeregdep=y/enterx1x2x5

/start=0.0/stop=1/inc=0.01.

岭迹图如下:

计算结果为:

可以看到,变量x1、x2迅速由负变正,x5迅速减小,在0.01-0.1之间各回归系数的岭估计基本稳定,重新做岭回归。

先取k=0.08:

语法命令如下:

/k=0.08.

运行结果如下:

得到回归方程为:

再取k=0.01:

/k=0.01.

运行结果:

******RidgeRegressionwithk=0.01******

MultR.9931857

RSquare.9864179

AdjRSqu.9840210

SE329.6916494

ANOVAtable

dfSSMS

Regress3.00013420184144733947

Residual17.0001847841.9108696.58

FvalueSigF

411.5487845.0000000

--------------VariablesintheEquation----------------

BSE(B)BetaB/SE(B)

x1.0556780.0615651.0981355.9043751

x2.0796395.0218437.32912933.6458814

x5.1014400.0108941.56210889.3114792

Constant753.3058478121.7381256.00000006.1879205

回归方程为:

y=753.3058-0.05568x1-0.0796x2+0.1014x5

从上表可看出,方程通过F检验,R检验,经查表,所有自变量均通过t检验,说明回归方程通过检验。

从经济意义上讲,x1(农业增加值)、x2(工业增加值)x5(社会消费总额)的增加应该对y(财政收入)有正方向的影响,岭回归方程中三个自变量的系数均为正值,与实际的经济意义相符。

比逐步回归法得到的方程有合理解释。

6.对习题3.12的问题,分别用普通最小二乘和岭回归建立GDP对第二产业增加值x2,和第三产业增加值x3的二元线性回归,解释所得到的回归系数?

(1)普通最小二乘法:

根据上表得到y与x2,x3的线性回归方程为:

=4352.859+1.438x2+0.679x3

上式中的回归系数得不到合理的解释.

的数值应该大于1,实际上,x3的年增长幅度大于x1和x2的年增长幅度,因此合理的

的数值应大于1。

这个问题产生的原因仍然是存在共线性,所以采用岭回归来改进这个问题。

(2)岭回归法:

ridgeregdep=GDP/enterx2x3

/start=0.0/stop=0.5/inc=0.01.

根据岭迹图(如下图)可知,

很不稳定,但其和大体上稳定,说明x2和x3存在多重共线性。

取k=0.1,SPSS输出结果为:

MultR.998145,RSquare.996294

AdjRSqu.995677,SE2364.837767

Regress2.0001.80E+0109.02E+009

Residual12.000671094925592457.7

1613.140715.000000

x2.907990.021842.48906741.571133

x31.393800.035366.46364939.410560

Constant6552.3059861278.903452.0000005.123378

得岭参数k=0.1时,岭回归方程为=6552.306+0.908x2+1.3938x3,

得岭参数k=0.01时,岭回归方程为=3980.2+1.091x2+1.227x3,

与普通最小二乘回归方程相差很大。

岭回归系数

=1.227与前面的分析是吻合的,其解释是当第二产业增加值x2保持不变时,第三产业增加值x3每增加1亿元GDP增加1.227亿元,这个解释是合理的。

7.一家大型商业银行有多家分行,近年来,该银行的贷款额平稳增长,但不良贷款额也有较大比例的提高,为弄清楚不良贷款形成的原因,希望利用银行业务的有关数据做些定量分析,以便找出控制不良贷款的办法,表7.5是该银行所属25家分行2002年的有关业务数据。

(1)计算y与其余四个变量的简单相关系数。

(2)建立不良贷款y对4个自变量的线性回归方程,所得的回归系数是否合理?

(3)分析回归模型的共线性。

(4)采用后退法和逐步回归法选择变量,所得回归方程的回归系数是否合理,是否还存在共线性?

(5)建立不良贷款y对4个自变量的岭回归。

(6)对第4步剔除变量后的回归方程再做岭回归。

(7)某研究人员希望做y对各项贷款余额,本年累计应收贷款.贷款项目个数这三个变量的回归,你认为这种做是否可行,如果可行应该如何做?

相关性

不良贷款y

各项贷款余额x1

本年累计应收到款x2

贷款项目个数x3

本年固定资产投资额x4

Pearson相关性

1.000

.844

.732

.700

.519

.679

.848

.780

.586

.472

.747

Sig.(单侧)

.000

.004

.001

.009

N

25

系数a

模型

非标准化系数

标准系数

t

Sig.

共线性统计量

B

标准误差

试用版

容差

VIF

1

(常量)

-1.022

.782

-1.306

.206

.040

.010

.891

3.837

.188

5.331

.148

.079

.260

1.879

.075

.529

1.890

.015

.083

.034

.175

.863

.261

3.835

-.029

-.325

-1.937

.067

.360

2.781

a.因变量:

不良贷款y

共线性诊断a

维数

特征值

条件索引

方差比例

4.538

.01

.00

2

.203

4.733

.68

.03

.02

.09

3

.157

5.378

.16

.66

.13

4

.066

8.287

.20

.36

.72

5

.036

11.215

.15

.87

.12

.63

.05

后退法得

展开阅读全文
相关资源
猜你喜欢
相关搜索

当前位置:首页 > 农林牧渔 > 林学

copyright@ 2008-2022 冰豆网网站版权所有

经营许可证编号:鄂ICP备2022015515号-1