统计学原理经典课件.ppt

（2）r1较大，r2、 r3渐次减小，r4开始趋近于零，表明该时间数列为平稳型时间数列。 r1 r2 r3 r4 r5 r6 r7 0 1 -1 r r值 原数列 y t 0 （3）r1最大，r2、 r3等逐渐递减，但不等于零，表明该时间数列为趋势型时间数列。 r1 r2 r3 r4 r5 r6 r7 0 1 -1 r r值 原数列 y t 0 （4）r值有周期性变化，每隔几个便有一个高峰，表明该时间数列为季节型时间数列。 r1 r2 r3 r4 r5 r6 r7 0 1 -1 r r值 原数列 y t 0 1季度 2季度 3季度 4季度 三、回归模型的自相关检验 用时间数列建立的回归模型能否成立，必须通过误差项的自相关显著性检验才能作出判断。 1·构造置信度为（1－ ）的自相关系数的置信区间 如果延滞为1，2，···，K的自相关系数大部分都落在置信区间内，便可接受原假设，认为误差项为独立的随机变量。 四、编制时间数列的方法原则 1．注意时间单位（年、季、月等）的选择； 2．注意数列前后指标的可比性（总体范围、指标涵义、计算方 法、计量单位、经济内容等）。 2·杜宾－沃森检验（Duibin－Watson Test） 检验统计量 根据样本容量n和自回归阶数K，查D·W统计量临界值表。 检验规则图示： 正自相关 不能确定 负自相关 不能确定 无自相关 dL dU 4-dL 4-du 2 若d值落在“ 不能确定”范围时，应增加样本容量或重新抽样检验。 常用的动态指标 水平动态指标 1·序时平均数 （平均发展水平指标） 计算公式 适用于时期总量指标和按日连续登记的时点指标数列。 说明 适用于不连续登记、间隔相等的时点指标数列。 适用于不连续登记间隔不相等的时点指标数列。 分子 和分母 按各自数列的指标形式参照上述求序时平均数。 常用的动态指标 水平动态指标 2·增长量 计算公式 逐期增长量。 说明 水平法 适用于多期增长量平稳变化的数列 总和法 适用于各期增长变化较大的数列。 累计增长量 3·平均增长量 常用的动态指标 速度动态指标 1·发展速度 计算公式 环比发展速度。 说明 水平法－各环比发展速度的几何平均数。 定基发展速度 2·平均发展速度 方程法可查《平均发展速度查对表》。 3·（平均）增长速度＝（平均）发展速度－100％ 条件 检验条件量 拒绝域 H0、H1 总体服从正态分布 F F F 条件 检验条件量 拒绝域 H0、H1 (1) H0：P=P0 H1：P≠P0 z (2) H0：P≤P0 H1：P＞P0 (3) H0：P≥P0 H1：P＜P0 z 0 z 0 0 np≥5 nq≥5 条件 检验条件量 拒绝域 H0、H1 (1) H0：P1=P2 H1：P1 ≠P2 z (2) H0： P1 ≤P2 H1：P1 ＞ P2 (3) H0：P1 ≥P2 H1：P1 ＜P2 z 0 z 0 0 n1p1≥5 n1q1≥5 n2p2≥5 n2q2≥5 案例 相关分析 回归分析 第六章 相关与回归 相关和回归分析是研究事物的相互关系，测定它们联系的紧密程度，揭示其变化的具体形式和规律性的统计方法，是构造各种经济模型、进行结构分析、政策评价、预测和控制的重要工具。 主要内容 相关分析 概念 种类 线性相关 变量之间关系 函数关系 相关关系 因果关系 互为因果关系 共变关系 确定性依存关系 随机性依存关系 种类 一元相关 多元相关 负 相 关 正 相 关 线性相关 曲线相关 x y 正 相 关 x y 负 相 关 x y 曲线相关 x y 不 相 关 线性相关 相关系数 测定两变量是否线性相关？ 定义式： 未分组： 已分组： 值： |r|=0 不存在线性关系； |r|＝1 完全线性相关 0|r|1不同程度线性相关(0~0.3 微弱；0.3~0.5 低度； 0.5~0.8 显著；0.8~1 高度) 符号：r0 正相关；r0 负相关 计算公式 相关系数的检验（t检验） 检验统计量 案例 回归分析 特点 线性回归 非线性回归 回归分析和相关分析的联系和区别 1·理论和方法具 有一致性； 2·无相关就无回归， 相关程度越高，回归越好； 3·相关系数和回归系数 方向一致，可以互相推算。 1·相关分析中，x与y对等，回归分析中，x与y要确定自变量和因变量； 2·相关分析中x，y均为随机变量，回归分析中，只有y为随机变量； 3·相关分析测定相关程度和方向，