多元线性回归模型应该研究研究什么数据 求一份计量经济学论文,多元线性回归模型,截面模型，与经济有关...
\u8ba1\u91cf\u7ecf\u6d4e\u5b66\u591a\u5143\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u6a21\u578b\u5c5e\u4e8e\u4ec0\u4e48\u7814\u7a76\u65b9\u6cd5\u6a21\u62df\u6cd5\uff08\u6a21\u578b\u65b9\u6cd5\uff09
\u6a21\u62df\u6cd5\u662f\u5148\u4f9d\u7167\u539f\u578b\u7684\u4e3b\u8981\u7279\u5f81\uff0c\u521b\u8bbe\u4e00\u4e2a\u76f8\u4f3c\u7684\u6a21\u578b\uff0c\u7136\u540e\u901a\u8fc7\u6a21\u578b\u6765\u95f4\u63a5\u7814\u7a76\u539f\u578b\u7684\u4e00\u79cd\u5f62\u5bb9\u65b9\u6cd5\u3002\u6839\u636e\u6a21\u578b\u548c\u539f\u578b\u4e4b\u95f4\u7684\u76f8\u4f3c\u5173\u7cfb\uff0c\u6a21\u62df\u6cd5\u53ef\u5206\u4e3a\u7269\u7406\u6a21\u62df\u548c\u6570\u5b66\u6a21\u62df\u4e24\u79cd\u3002
\u53e4\u5178\u6587\u5b66\u5e38\u89c1\u8bba\u6587\u4e00\u8bcd\uff0c\u8c13\u4ea4\u8c08\u8f9e\u7ae0\u6216\u4ea4\u6d41\u601d\u60f3\u3002\u5f53\u4ee3\uff0c\u8bba\u6587\u5e38\u7528\u6765\u6307\u8fdb\u884c\u79d1\u5b66\u7814\u7a76\u548c\u63cf\u8ff0\u79d1\u7814\u6210\u679c\u7684\u6587\u7ae0\uff0c\u7b80\u79f0\u4e4b\u4e3a\u8bba\u6587\u3002\u5b83\u65e2\u662f\u63a2\u8ba8\u95ee\u9898\u8fdb\u884c\u79d1\u5b66\u7814\u7a76\u7684\u4e00\u79cd\u624b\u6bb5\uff0c\u53c8\u662f\u63cf\u8ff0\u79d1\u7814\u6210\u679c\u8fdb\u884c\u5b66\u672f\u4ea4\u6d41\u7684\u4e00\u79cd\u5de5\u5177\u3002\u5b83\u5305\u62ec\u5b66\u5e74\u8bba\u6587\u3001\u6bd5\u4e1a\u8bba\u6587\u3001\u5b66\u4f4d\u8bba\u6587\u3001\u79d1\u6280\u8bba\u6587\u3001\u6210\u679c\u8bba\u6587\u7b49\uff0c\u603b\u79f0\u4e3a\u8bba\u6587\u3002
\u8bba\u6587\u4e00\u822c\u7531 \u9898\u540d\u3001 \u4f5c\u8005\u3001 \u6458\u8981\u3001 \u5173\u952e\u8bcd\u3001 \u6b63\u6587\u3001 \u53c2\u8003\u6587\u732e\u548c\u9644\u5f55\u7b49\u90e8\u5206\u7ec4\u6210\uff0c\u5176\u4e2d\u90e8\u5206\u7ec4\u6210\uff08\u4f8b\u5982 \u9644\u5f55\uff09\u53ef\u6709\u53ef\u65e0\u3002
\u8bba\u6587\u9898\u76ee
\u8981\u6c42\u51c6\u786e\u3001\u7b80\u7ec3\u3001\u9192\u76ee\u3001\u65b0\u9896\u3002
\u76ee\u5f55
\u76ee\u5f55\u662f\u8bba\u6587\u4e2d\u4e3b\u8981\u6bb5\u843d\u7684\u7b80\u8868\u3002\uff08\u77ed\u7bc7\u8bba\u6587\u4e0d\u5fc5\u5217\u76ee\u5f55\uff09
\u5185\u5bb9\u63d0\u8981
\u662f \u6587\u7ae0\u4e3b\u8981\u5185\u5bb9\u7684\u6458\u5f55\uff0c\u8981\u6c42\u77ed\u3001\u7cbe\u3001\u5b8c\u6574\u3002
1\u3001\u5148\u786e\u7acb\u4e00\u4e2a\u8bba\u70b9\u3002\u5168\u6587\u56f4\u7ed5\u8fd9\u4e00\u8bba\u70b9\u5c55\u5f00\u8bba\u8bc1\u3002\u5bf9\u201c\u5f00\u5377\u6709\u76ca\u201d\u8fd9\u79cd\u8bf4\u6cd5\uff0c\u65e2\u4e0d\u80fd\u5168\u76d8\u5426\u5b9a\uff0c\u5199\u9a73\u8bba\u6587\uff1b\u4e5f\u4e0d\u5b9c\u5168\u76d8\u80af\u5b9a\uff0c\u5199\u6210\u7acb\u8bba\u6587\u3002\u56e0\u4e3a\u8fd9\u79cd\u8bf4\u6cd5\u65e2\u6709\u5b83\u6b63\u786e\u7684\u4e00\u9762\u3002\u53c8\u6709\u5b83\u4e0d\u591f\u5168\u9762\u7684\u5730\u65b9\uff0c\u6240\u4ee5\u5bf9\u8fd9\u4e2a\u770b\u6cd5\u8981\u91c7\u53d6\u201c\u4e00\u5206\u4e3a\u4e8c\u201d\u7684\u65b9\u6cd5\u8fdb\u884c\u5206\u6790\uff0c\u80af\u5b9a\u5176\u6709\u76ca\u7684\u4e00\u9762\uff0c\u5426\u5b9a\u5176\u6709\u5bb3\u7684\u4e00\u9762\uff0c\u4ece\u4e2d\u603b\u7ed3\u51fa\u6b63\u786e\u7684\u8bba\u70b9\u6765\u3002\u53ea\u6709\u8fd9\u6837\u624d\u80fd\u5bf9\u8fd9\u4e00\u8bf4\u6cd5\u4f5c\u51fa\u5408\u4e4e\u4e8b\u5b9e\u7684\u8bc4\u4ef7\uff0c\u6700\u7ec8\u8fbe\u5230\u4ee5\u7406\u670d\u4eba\u7684\u76ee\u7684\u3002
2\u3001\u8fd0\u7528\u201c\u4e00\u5206\u4e3a\u4e8c\u201d\u7684\u65b9\u6cd5\u8fdb\u884c\u5206\u6790\uff0c\u8981\u9632\u6b62\u51fa\u8fd9\u6837\u4e00\u4e2a\u6bdb\u75c5\uff1a\u81ea\u76f8\u77db\u76fe\u3002\u4e00\u4f1a\u513f\u8bf4\u5f00\u5377\u6709\u76ca\uff0c\u4e00\u4f1a\u513f\u8bf4\u5f00\u5377\u6709\u5bb3\uff0c\u4ee4\u4eba\u4e0d\u77e5\u6240\u4e91\u3002\u4e3a\u4e86\u907f\u514d\u8fd9\u79cd\u73b0\u8c61\uff0c\u6587\u7ae0\u4e2d\u8fd8\u8981\u5c06\u4e8c\u8005\u7684\u8054\u7cfb\u70b9\u660e\uff0c\u624d\u7b97\u628a\u9053\u7406\u771f\u6b63\u8bf4\u900f\u3002
3\u3001\u4ece\u8bba\u8bc1\u65b9\u6cd5\u770b\uff0c\u5982\u679c\u6240\u8bfb\u7684\u4e66\u662f\u574f\u4e66\uff0c\u5219\u5f00\u5377\u672a\u5fc5\u6709\u76ca\uff0c\u8fd9\u91cc\u53ef\u4ee5\u91c7\u53d6\u4f8b\u8bc1\u6cd5\uff0c\u5e76\u8f85\u4e4b\u4ee5\u5f15\u8bc1\u6cd5\u548c\u55bb\u8bc1\u6cd5\uff0c\u7528\u524d\u51e0\u5e74\u793e\u4f1a\u4e0a\u9ec4\u4e66\u6cdb\u6ee5\u6210\u707e\u6bd2\u5bb3\u9752\u5c11\u5e74\u4f5c\u4e3a\u4e8b\u5b9e\u8bba\u636e\uff0c\u7528\u540d\u4eba\u540d\u8a00\u4f5c\u4e3a\u7406\u8bba\u8bba\u636e\uff0c\u5145\u5206\u8bba\u8bc1\u9ec4\u4e66\u7684\u5bb3\u5904\u548c\u8bfb\u597d\u4e66\u7684\u76ca\u5904\u3002\u5728\u6b64\u57fa\u7840\u4e0a\uff0c\u518d\u628a\u8fd9\u4e24\u8005\u8fa9\u6b63\u5730\u7edf\u4e00\u8d77\u6765\u3002\u8bf4\u660e\u6211\u4eec\u4e2d\u5b66\u751f\u65e2\u8981\u591a\u8bfb\u4e66\uff0c\u53c8\u8981\u614e\u91cd\u5730\u52a0\u4ee5\u9009\u62e9\u3001\u8bfb\u597d\u4e66\u3002\u8fd9\u6837\u4ece\u6b63\u53cd\u4e24\u65b9\u9762\u8fdb\u884c\u8bba\u8bc1\uff0c\u5c31\u5c06\u95ee\u9898\u8bf4\u5f97\u6bd4\u8f83\u5168\u9762\u800c\u6df1\u523b\uff0c\u6587\u7ae0\u4e5f\u5c31\u5177\u6709\u4e86\u4e0d\u53ef\u8fa9\u9a73\u7684\u903b\u8f91\u529b\u91cf\u3002
\u5bfc\u601d\uff1a\u8fd9\u662f\u4e00\u7bc7\u7ed9\u6750\u6599\u4f5c\u6587\u3002\u8be5\u9898\u867d\u7136\u89c4\u5b9a\u4e86\u4f5c\u6587\u9898\u76ee\uff0c\u4f46\u4ecd\u7ed9\u5b66\u751f\u601d\u7ef4\u7559\u4e0b\u4e86\u5f88\u5927\u7684\u7a7a\u95f4\uff0c\u4ece\u6587\u4f53\u6765\u770b\uff0c\u5199\u8bae\u8bba\u6587\u662f\u6700\u597d\u7684\u9009\u62e9\u3002\u5b66\u751f\u53ef\u4ee5\u4ece\u662f\u975e\u89c2\u3001\u5904\u4e16\u6001\u5ea6\u3001\u6cbb\u5b66\u7cbe\u795e\u7b49\u65b9\u9762\u8c08\u81ea\u5df1\u7684\u770b\u6cd5\uff0c\u9610\u8ff0\u81ea\u5df1\u7684\u89c1\u89e3\u548c\u4e3b\u5f20\u3002\u8981\u5199\u597d\u8bae\u8bba\u6587\uff0c\u5fc5\u987b\u505a\u597d\u4ee5\u4e0b\u4e09\u70b9\uff1a
1\u3001\u786e\u5b9a\u8bba\u70b9\u3002\u6839\u636e\u547d\u9898\u63d0\u4f9b\u7684\u6750\u6599\uff0c\u53ef\u4ece\u4e0d\u540c\u89d2\u5ea6\u63d0\u70bc\u51fa\u8bf8\u591a\u89c2\u70b9\uff0c\u4f46\u77ed\u77ed600\u5b57\u7684\u6587\u7ae0\u4e0d\u53ef\u80fd\u9762\u9762\u4ff1\u5230\u3002\u56e0\u6b64\uff0c\u4e00\u5b9a\u8981\u9009\u51c6\u4e00\u4e2a\u8bba\u70b9\u5145\u5206\u8bba\u8bc1\u3002
2\u3001\u9009\u597d\u8bba\u636e\u3002\u8bba\u636e\u80fd\u8d77\u5230\u5145\u5206\u8bc1\u660e\u8bba\u70b9\u7684\u4f5c\u7528\uff0c\u8bba\u636e\u9009\u62e9\u8981\u9075\u5faa\u4e24\u4e2a\u539f\u5219\uff1a\u2460\u771f\u5b9e\u786e\u51ff\uff0c\u4e0d\u80fd\u6709\u865a\u5047\u6210\u5206\uff1b\u2461\u5177\u6709\u5178\u578b\u6027\uff0c\u6709\u8bf4\u670d\u529b\uff0c\u624d\u80fd\u53d1\u6325\u66f4\u5927\u7684\u4f5c\u7528\u3002
3\u3001\u7ec4\u7ec7\u597d\u8bba\u8bc1\u7ed3\u6784\u3002\u6700\u5e38\u7528\u7684\u7ed3\u6784\u4e00\u822c\u4e3a\u201c\u63d0\u51fa\u95ee\u9898\uff08\u5f15\u8bba\uff09\u2014\u2014\u5206\u6790\u95ee\u9898\uff08\u672c\u8bba\uff09\u2014\u2014\u89e3\u51b3\u95ee\u9898\uff08\u7ed3\u8bba\uff09\u201d\u3002
1、回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便；
2、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果，但在图和表的形式中，数据之间关系的解释往往因人而异，不同分析者画出的拟合曲线很可能也是不一样的；
3、回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果；在回归分析法时，由于实际一个变量仅受单个因素的影响的情况极少，要注意模式的适合范围，所以一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。多元回归分析法比较适用于实际经济问题，受多因素综合影响时使用。
缺点：
有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达 式只是一种推测，这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些 情况下受到限制。
绛旓細鍦ㄧ粺璁″涓紝鍥炲綊鍒嗘瀽鎸囩殑鏄‘瀹氫袱绉嶆垨涓ょ浠ヤ笂鍙橀噺闂寸浉浜掍緷璧栫殑瀹氶噺鍏崇郴鐨勪竴绉嶇粺璁″垎鏋愭柟娉曘傚洖褰掑垎鏋愭寜鐓ф秹鍙婄殑鍙橀噺鐨勫灏戯紝鍒嗕负涓鍏冨洖褰掑拰澶氬厓鍥炲綊鍒嗘瀽锛涙寜鐓у洜鍙橀噺鐨勫灏戯紝鍒嗕负绠鍗曞洖褰掑垎鏋愬拰澶氶噸鍥炲綊鍒嗘瀽锛涙寜鐓ц嚜鍙橀噺鍜屽洜鍙橀噺涔嬮棿鐨勫叧绯荤被鍨嬶紝鍒嗕负绾挎у洖褰鍒嗘瀽鍜岄潪绾挎у洖褰掑垎鏋愩傚洖褰掑垎鏋鐮旂┒鐨勪富瑕侀棶棰樻槸...
绛旓細2銆佸湪澶氬厓绾挎у洖褰鍒嗘瀽鏄澶氬厓鍥炲綊鍒嗘瀽涓渶鍩虹銆佹渶绠鍗曠殑涓绉嶃3銆佽繍鐢鍥炲綊妯″瀷锛屽彧瑕侀噰鐢ㄧ殑妯″瀷鍜屾暟鎹浉鍚岋紝閫氳繃鏍囧噯鐨勭粺璁℃柟娉曞彲浠ヨ绠楀嚭鍞竴鐨勭粨鏋溿備簩銆佸鍏冪嚎鎬у洖褰掑垎鏋愮殑缂虹偣 鏈夋椂鍊欏湪鍥炲綊鍒嗘瀽涓紝閫夌敤浣曠鍥犲瓙鍜岃鍥犲瓙閲囩敤浣曠琛ㄨ揪 寮忓彧鏄竴绉嶆帹娴嬶紝杩欏奖鍝嶄簡鐢ㄧ數鍥犲瓙鐨勫鏍锋у拰鏌愪簺鍥犲瓙鐨勪笉鍙祴鎬э紝...
绛旓細鍙互浣滀负瑙ｉ噴鍙橀噺銆澶氬厓绾挎у洖褰掓ā鍨鏄竴绉嶇粺璁″鏂规硶锛岀敤浜鐮旂┒澶氫釜鑷彉閲忎笌鍥犲彉閲忎箣闂寸殑绾挎у叧绯伙紝鍦ㄨ繖涓ā鍨嬩腑锛屽唴鐢熷彉閲忓彲浠ヤ綔涓鸿В閲婂彉閲忥紝涔熷彲浠ヨ瑙嗕负闅忔満骞叉壈椤广
绛旓細3銆佽繍鐢鍥炲綊妯″瀷锛屽彧瑕侀噰鐢ㄧ殑妯″瀷鍜屾暟鎹浉鍚岋紝閫氳繃鏍囧噯鐨勭粺璁℃柟娉曞彲浠ヨ绠楀嚭鍞竴鐨勭粨鏋溿澶氬厓绾挎у洖褰鍒嗘瀽鑷彉閲忕殑閫夋嫨锛1銆佽嚜鍙橀噺瀵瑰洜鍙橀噺蹇呴』鏈夋樉钁楃殑褰卞搷锛屽苟鍛堝瘑鍒囩殑绾挎х浉鍏筹紱2銆佽嚜鍙橀噺涓庡洜鍙橀噺涔嬮棿鐨勭嚎鎬х浉鍏冲繀椤绘槸鐪熷疄鐨勶紝鑰屼笉鏄舰寮忎笂鐨勶紱3銆佽嚜鍙橀噺涔嬮棿搴斿叿鏈変竴瀹氱殑浜掓枼鎬э紝鍗宠嚜鍙橀噺涔嬮棿鐨勭浉鍏崇▼搴︿笉...
绛旓細鑳藉惁浠庤〃闈笂鐪嬭捣鏉ユ潅涔辨棤绔犵殑鏁版嵁涓彂鐜板拰鎻愮偧鍑鸿寰嬫х殑缁撹锛屼笉浠呭鎵鐮旂┒鐨勪笓涓氶鍩熻鏈夊緢濂界殑璁粌锛岃屼笖瑕佹帉鎻″繀瑕佺殑缁熻鍒嗘瀽宸ュ叿銆傚瀹為檯棰嗗煙涓殑鐮旂┒鑰呭拰楂樼瓑闄㈡牎鐨勭爺绌剁敓鏉ヨ锛岃瀛︿範鎺屾彙澶氬厓缁熻鍒嗘瀽鐨勫悇绉妯″瀷鍜屾柟娉曪紝鎵嬪ご鏈変竴鏈ソ鐨勩佹湁闀夸箙浠峰肩殑鍙傝冧功鏄潪甯稿繀瑕佺殑銆傝繖鏍蜂竴鏈功搴旇婊¤冻浠ヤ笅...
绛旓細琛￠噺澶氬厓绾挎у洖褰鏂圭▼浼樺姡鐨勬寚鏍囨湁鎷熷悎浼樺害銆丗缁熻閲忋佸弬鏁颁及璁′笌鏄捐憲鎬ф楠屻佸閲嶅叡绾挎ф楠屻佹畫宸垎鏋愩侀娴嬭兘鍔涖1銆佹嫙鍚堜紭搴︼紙Goodness of Fit锛夛細鎷熷悎浼樺害鎸囨爣鐢ㄤ簬璇勪及鍥炲綊妯″瀷瀵硅娴嬫暟鎹殑鎷熷悎绋嬪害锛屽父鐢ㄧ殑鎸囨爣鏄喅瀹氱郴鏁帮紙R-squared锛夈傚喅瀹氱郴鏁板弽鏄犱簡鑷彉閲忓鍥犲彉閲忓彉寮傜殑瑙ｉ噴绋嬪害锛屽彇鍊艰寖鍥翠负0鍒1...
绛旓細2銆佸悇瑙傛祴闂寸浉浜掔嫭绔 浠绘剰涓や釜瑙傛祴娈嬪樊鐨勫崗鏂瑰樊涓0 锛屼篃灏辨槸瑕佹眰鑷彉閲忛棿涓嶅瓨鍦ㄥ閲嶅叡绾挎ч棶棰樸傚浜庡浣曞鐞嗗閲嶅叡绾挎ч棶棰橈紝璇峰弬鑰冦澶氬厓绾挎у洖褰掓ā鍨涓閲嶅叡绾挎ч棶棰樺鐞嗘柟娉曘嬨3銆佹畫宸甧 鏈嶄粠姝ｆ佸垎甯僋(0,蟽2) 銆傚叾鏂瑰樊蟽2 = var (ei) 鍙嶆槧浜嗗洖褰掓ā鍨嬬殑绮惧害锛 蟽 瓒婂皬锛岀敤鎵寰楀埌鍥炲綊妯″瀷...
绛旓細澶氬厓绾挎у洖褰掓ā鍨琛ㄧず涓绉嶅湴鐞嗙幇璞′笌鍙﹀澶氱鍦扮悊鐜拌薄鐨勪緷瀛樺叧绯伙紝杩欐椂鍙﹀澶氱鍦扮悊鐜拌薄鍏卞悓瀵逛竴绉嶅湴鐞嗙幇璞′骇鐢熷奖鍝嶏紝浣滀负褰卞搷鍏跺垎甯冧笌鍙戝睍鐨勯噸瑕佸洜绱犮傝鍙橀噺Y涓庡彉閲廥1锛孹2锛屸︼紝Xm瀛樺湪鐫绾挎у洖褰掑叧绯伙紝瀹冪殑n涓牱鏈娴嬪间负Yj,Xj1,Xj2,鈥jm(j锛1锛2锛宯)锛屼簬鏄鍏冪嚎鎬у洖褰掔殑鏁板妯″瀷鍙互...
绛旓細鍥炲綊鍒嗘瀽鏈夊绉嶇被鍨嬶紝鍏朵腑涓浜涘父瑙佺殑鍖呮嫭锛1銆佺畝鍗曠嚎鎬у洖褰掞細鐢ㄤ簬鐮旂┒涓涓嚜鍙橀噺鍜屼竴涓洜鍙橀噺涔嬮棿鐨勫叧绯汇2銆澶氬厓绾挎у洖褰锛氱敤浜庣爺绌跺涓嚜鍙橀噺涓庝竴涓洜鍙橀噺涔嬮棿鐨勫叧绯汇3銆侀昏緫鍥炲綊锛氱敤浜庣爺绌惰嚜鍙橀噺瀵逛簩鍒嗙被鎴栧鍒嗙被鐨勫奖鍝嶃4銆佸椤瑰紡鍥炲綊锛氱敤浜庣爺绌堕潪绾挎у叧绯荤殑鍥炲綊妯″瀷銆5銆侀潪鍙傛暟鍥炲綊锛氱敤浜庣爺绌惰嚜鍙橀噺鍜屽洜...
绛旓細(2) 姹傝В鍋忓洖褰掔郴鏁 ,2) 澶氬厓绾挎у洖褰掓ā鍨鐨勬樉钁楁ф楠 鐢‵妫楠屾硶銆侳缁熻閲忥細褰撶粺璁￠噺F璁＄畻鍑烘潵涔嬪悗锛屽氨鍙互鏌鍒嗗竷琛ㄥ妯″瀷杩涜鏄捐憲鎬ф楠屻俒涓句緥璇存槑]渚2锛氭煇鍦板尯鍚勫煄甯傜殑鍏叡浜ら氳惀杩愭婚锛坹锛変笌鍩庡競浜哄彛鎬绘暟锛坸1 锛変互鍙婂伐鍐滀笟鎬讳骇鍊硷紙x2锛夌殑骞村钩鍧囩粺璁℃暟鎹琛3.2.1锛堢偣鍑诲睍寮鏄剧ず璇ヨ〃锛...
