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文檔簡介
§2.4一元線性回歸分析的應用:預測問題
一、?0是條件均值E(Y|X=X0)或個別值Y0的一個無偏估計二、總體條件均值與個別值的置信區(qū)間
對于一元線性回歸模型
給定樣本以外的解釋變量的觀測值X0,可以得到被解釋變量的預測值?0
,可以以此作為其條件均值E(Y|X=X0)或個別值Y0的一個近似估計。
但是嚴格地說,這只是被解釋變量預測期實際值的一個估計值,而不是預測期的實際值。原因:
(1)參數估計量是不確定的,隨樣本而變;(2)預測期隨機干擾項0的影響。說明
(注意教材p46的某些表述不準確)所以,給定樣本以外的解釋變量的值X0,依據樣本回歸方程得到的?0
僅僅是預測期條件均值E(Y0)[注:簡寫符號,見教材P49
]或個別值Y0的實際值的一個點估計值,預測期E(Y0)或Y0的實際值僅以某一個置信水平被以該估計值為中心的一個區(qū)間所包含。換句話說,對樣本以外的被解釋變量進行預測,是一個區(qū)間估計問題。一、?0是條件均值E(Y|X=X0)或個別值Y0的一個無偏估計(見教材p46-47)(1)對于總體回歸函數E(Y|X=X)=0+1X,當X=X0時
E(Y|X=X0)=0+1X0于是可見,?0是條件均值E(Y|X=X0)的無偏估計?;蛘哒f,?0是條件均值E(Y0)的無偏估計。(2)對于總體回歸模型Y=0+1X+,當X=X0時于是于是可見,?0也是個別值Y0的無偏估計。二、總體條件均值與個別值的置信區(qū)間
1、總體條件均值E(Y0)的置信區(qū)間
(教材p47)由于
并且因此
故
可以證明(參見潘文卿、李子奈、高吉麗:《計量經濟學習題集》P12例9)
所以又因所以,可以構造如下的t統(tǒng)計量:(有補充)(參見周紀薌《回歸分析》P14)于是,在1-的置信度下,總體均值E(Y|X0)的置信區(qū)間為
記則上述t統(tǒng)計量可以寫為這就是教材P48所講的:2、總體個別值Y0的預測區(qū)間
(教材p48,有補充)由Y0=0+1X0+
知:
于是
而?0與Y0是獨立的,且又因所以,可以構造如下的t統(tǒng)計量:記從而在1-的置信度下,Y0的置信區(qū)間為
則在P34例2.2.1的可支配收入-消費支出例子中,得到的樣本回歸函數為:(見教材P48-49)則當X0=1000時,
?0=–103.172+0.777×1000=673.84
而因此,總體均值E(Y0)的95%的置信區(qū)間為:
同樣地,由于(補充)
673.84-2.30661.05<E(Y0)
<673.84+2.30661.05或(533.05元,814.62元)673.84-2.306130.88<Y0<673.84+2.306130.88或(372.03元,975.65元)所以,當X=1000時,總體單值Y0的95%的置信區(qū)間為:
對每個X值,求總體均值E(Y)的(1-)置信區(qū)間,然后將這些區(qū)間的端點(置信限)分別連接起來,可以得到總體回歸函數的置信帶(域)(confidenceband)。對每個X值,求總體單值Y的(1-)置信區(qū)間,然后將這些區(qū)間的端點分別連接起來,可以得到總體單值的置信帶(域)。
圖2.4.1Y均值與個別值的置信區(qū)間
對于Y的總體均值E(Y0)與個體值Y0的預測區(qū)間(置信區(qū)間),有以下結論:(1)樣本容量
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