解释变量是x还是y_计量经济学解释变量是x还是y
如何解释SPSS回归结果的显著性？
在SPSS软件统计结果中，不管是回归分析还是其它分t-Statistic析，都会看到“SIG”，SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值0.01 解释变量是x还是y_计量经济学解释变量是x还是y 解释变量是x还是y_计量经济学解释变量是x还是y t值是对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验，看它的beta值β即回归系数有没有意义 T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值，它的大于等于ta/2(n-k)（这个值表示的是根据你的置信水平，自由度得出的数值）时，就拒绝原设，即认为在其他解释“回归方程”中的被解释变量y的各观测值之间的异，也是由两个方面原因造成的：一是由解释变量x的不同取值造成的；二是由其他随机因素所造成的。变量不变的情况下，解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的。 F的值是回归方程的显著性检验，表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原设，即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响，反之，则无显著影响。 spss中的多元logistic回归中的协变量定义： 在实验的设计中，协变量是一个变量（解释变量），不为实验者所纵，但仍影响实验结果。 协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。 “选择变量”即是条件变量，并且有个条件定义按钮（rule），通过这个按钮可以给定一个条件，只有变量值满足这个条件的样本数据才参与回归分析。 协变量（covariate）在心理学、行为科学中，是指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制的变量。 在回归分析模型 Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中，Y是被解释变量，就称为因变量。X是解释变量，称为自变量。表示为：因变量Y5．对线性回归模型中的参数进行估计，有效估计量是指随自变量X的变化而变化。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。 知道哩以前有人问过同样的问题，希望对你有帮助！ 就是协同作用的变量，但不是主要研究的变量，要控制住的 因子是分组的意思，logit回归就是将自变量拉入协变量里2．每小题选出后，用2B铅笔把答题纸上对应题目的标号涂黑。如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其他标号。不能答在试题卷上。的，回归控制，你可以看下协方分析里的协变量用回归控制不同 2,最小二乘法(OLS)的估计多元线性回归模型的基本设有哪些 如果满足这些经典设OLS得到的估计量有什么优良性质 高斯-马尔可夫定理的内容是什么 3,对于非线性模型如何转换成线性模型 一, 简答题(每题10分,共30分) 1,为什么要引入随机扰动项,随机扰动项产生的原因是什么 为什么我们总是设随机扰动项服从正态分布 惠州学院期末考试试卷( A )卷 ( 2005 —— 2006 学年度第 2 学期) 考试科目 计量经济学(选修) 考试时间 题 次 一二 三四 五六 七八 九十 总分 得 分 评卷人签名 ┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊ 学号姓名不能超过装订线否则作废 专业 班级 学号 姓名 2,在对随机误项做正态性检验的时候,如果我们得到如下的残直方图和Jarque—Bera(雅克—贝拉)检验结果,并且取显著性水平为=0.05,那么你认为是正态分布的吗 为什么是或者不是 三,分析题(每题15分,共30分) 1,在粮食生产函数中,根据理论和经验分析,影响粮食生产(Y)的主要因素有: 农业化肥施用量(X1),粮食播种面积(X2),成灾面积(X3),农业机械总动力(X4),农业劳动力(X5) 已知粮食生产的相关数据,建立粮食生产函数: Y=0+1 X1 +2 X2 +3 X3 +4 X4 +5 X5 + 回归结果为下表 Dependent Variable: Y Mod: Least Squares Date: 04/29/06 Time: 01:34 Sample: 1983 2000 Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error Prob. C-12815.75 14078.90 -0.0280 0.3806 X1 6.212562 0.740881 8.385373 0.0000 X2 0.421380 0.126925 3.3199 0.0061 X3 -0.166260 0.059229 -2.807065 0.0158 X4 -0.097770 0.067647 -1.445299 0.1740 X5 -0.028425 0.202357 0.8906 R-squared 0.982798 Mean dependent var 44127.11 Adjusted R-squared 0.975630 S.D. dependent var 4409.100 S.E. of regression 688.2984 Akaike criterion 16.16752 Sum squared resid 5685056. Schwarz criterion 16.46431 Log likelihood -139.5077 Durbin-Watson stat 1.810512 Prob(F-statistic) 0.000000 这个模型有什么问题吗 为什么 ┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊ 学号姓名不能超过装订线否则作废 专业 班级 学号 姓名 教务处制 第 1 页(共 3 页) 教务处制 第 3 页(共 3 页) 教务处制 第 2 页(共 3 页) ┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊ 学号姓名不能超过装订线否则作废 专业 班级 学号 姓名 二, 计算题(第1题15分,第2题25分,共40分) 1,一个证券分析师为了分析上市公司股票价格和股票收益的关系,收集了40个上市公司的股票价格P,每股收益E,以及公司过去5年销售额的年均增长率G等数据.通过计量经济分析,他估计得到了以下结果: (0.3886) (0.1374) (0.1185) 其中LnP,LnE,LnG分别是P,E,G的自然对数,RSS是模型的残平方和,括号中的是标准. 请回答: (1)请在括号的下方对应写出各个估计出来的参数的t值. (2)解释模型的各个参数的经济含义(提示:是边际还是乘数还是弹性呢 注意是偏回归系数!) (3)请运用下表给出的有关分布的临界值来大致检验各个参数的显著性. t分布的临界值 t分布临界值(双尾) 自由度 / 显著性水平 0.05 0.01 30 2.042 2.750 40 2.021 2.704 2,在粮食生产函数中,根据理论和经验分析,影响粮食生产(Y)的主要因素有: 农业化肥施用量(X1),粮食播种面积(X2),成灾面积(X3),农业机械总动力(X4),农业劳动力(X5),经过逐步回归后选定下列模型. 回归结果见下表 Dependent Variable: Y Mod: Least Squares Date: 04/29/06 Time: 01:35 Sample: 1983 2000 Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error Prob. C-11978.18 14072.92 -0.851151 0.4090 X1 5.255935 0.268595 0.0000 X2 0.408432 3.348522 0.0048 X3 0.054533 -3.568637 0.0031 R-squared 0.979593 Mean dependent var 44127.11 Adjusted R-squared 0.975220 S.D. dependent var 4409.100 S.E. of regression 694.0715 Akaike criterion 16.11616 Sum squared resid 6744293. Schwarz criterion 16.31402 Log likelihood -141.0454 224.0086 Durbin-Watson stat 1.528658 Prob(F-statistic) 0.000000 要求: 请把空格处的数据补齐 请把残平方和RSS写出________________________________ 随机干扰项的标准是多少 __________________________ 如果α=0.05,你认为t检验和F检验的结果如何 把估计值代进去,写出具体的模型._________________________________ 拟合优度可以用判定系数表示,在这里判定系数是什么 你认为拟合得如何 赤池信息准则(AIC)和施瓦茨准则(SC)各为多少 它们是越大越好还是越小越好 线性代数的基本设有： 1、随机误项是一个期望值回归分析的步骤：或平均值为0的随机变量； 2、对于解释变量的所有观测值，随机误项有相同的方； 4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误项彼此之间相互； 6、随机误项服从正态分布。 1、随机误项是一个期望值或平均值为0的随机变量； 2、对于解释变量的所有观测值，随机误项有相同的方； 4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误项彼此之间相互； 6、随机误项服从正态分布。 四个： 正态性 对于固定的自变量值，因变量值成正态分布。 性 Yi值之间相互。 线性 因变量与自变量之间为线性相关。 同方性 因变量的方不随自变量的水平不同而变化。 1、随机误项是一个期望值或平均值为0的随机变量； 2、对于解释变量的所有观测值，随机误项有相同的方； 4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误项彼此之间相互； 6、随机误项服从正态分布。 说法是错误的，回归分析和相关分析所分析的两个变量不一定是随机变量。 相关分析，是研究现两个随机变量之间是否存在某种依存关系，最典型的一种如求相关系数；回归分析，是研究一个随机变量Y对另一个（或一组）随机变量X的函数依赖关系。 1、确定变量 明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。 2、建立预测模型 依据自变量和F-statistic因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。 3、进行相关分析 因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。 4、计算预测误 回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。 5、确定预测值 利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定的预测值。 参考资料来源： 参考资料来源： 问题一：回归分析表怎么看懂？ 我给你解读一份stata的回归表格吧，应该有标准表格的所有内容了，因为你没有给范例，……不过我们考试基本就是考stata或者eview的输出表格，它们是类似的。 X变量：教育年限 Y变量：儿女数目 各个系数的含义： Model SS是指计量上的SSE，是y估计值减去y均值平方后加总，表示的是模型的异 Model df是模型的自由度，一般就是指解释变量X的个数，这里只有一个 Residual SS 和df 分别是残平方和以及残自由度 N-K-1（此处K=1）=17565 Total SS 和 df分别是y的异（y减去y均值平方后加总）以及其自由度N-1=17566 右上列： F是F估计值，它是对回归中所有系数的联合检验（H0：X1=X2=…=0），这里因为只有一个X，所以恰好是t的平方。这里F值很大，因此回归十分显著。 Prob>F是指5%单边F检验对应的P值，P=0意味着很容易否定H0设，回归显著。 R-squared是SSE/SST的值，它的意义是全部的异有多少能被模型解释，这里R-squared有0.0855，说明模型的解释度还是可以的。 Adj R-squared是调整的R-squared，它等于1-（n-1）SSR/（n-k-1）SST，它的目的是为了剔除当加入更多X解释变量时，R-squared的必然上升趋势，从而在多元回归中更好的看出模型的解释力，但是本回归是一元的，这个值没有太大意义。 Root MSE是RLnP = 0.2933 + 1.2493 LnE + 0.8331 LnG R2=0.80, RSS=6.0035 (1)MS的开方，是单位残平方和的一种表现形式。 下列： Coef分别出示了X变量schooling的系数和常数项的值，其含义是，如果一个人没有受过教育，我们预测会平均生育3个子女，当其他因素不变时，一个人每多受一年教育，我们预测其将会少生0.096个孩子。X变量的coef并不大，因此其实际（也叫经济）显著性并不太高。 Std.err则是估计系数和常数项的标准。一般我们认为，标准越小，估计值越集中、。 t是t估计值，它用于检验统计显著性，t值较大，因此回归是显著的。P>abs(t)项是5%双边t检验对应的P值，P=0意味着很容易否定H0设，统计显著。 95%conf interval项是95%的置信区间，它是x变量的系数（或常数项）分别加减1.96SE，这是说，有95%的可能性，系数的真值落在这个区域。 问题二：回归分析的结果怎么看 首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更，减少因为单位不同而造成的误。T值就是对回归系数的t检验的结果，越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig 问题三：excel怎么看excel回归分析表 jingyan.baidu/...3 问题四：怎么从eviews回归分析结果中看出有没有显著影响 10分 模型中解释变量的估计值为-0.466102，标准是0.069349,标准是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的，越小越稳定，解释变量的估计值的T值是用于检验系数是否为零的，若值大于临界值则可靠。估计值的显著性概率值（prob)都小于5%水平，说明系数是显著的。R方是表示回归的拟合程度，越接近1说明拟合得越完美。调整的R方是随着变量的增加，对增加的变量进行的“惩罚”。D-W值是衡量回归残是否序列自相关，如果偏离2，则认为存在序列相关问题。F统计值是衡量回归方程整体显著性的设检验，越大选择题部分越显著 问题五：请问SPSS的回归分析结果怎么看 前面的几个表是回归分析的结果，主要看系数0.516，表示自变量增加一个单位，因变量平均增加0.516个单位。后面的sig值小于0.05，说明系数和0的别显著。 还要看R2=0.641,说明自变量解释了因变量64.1%的变化。 一个图表明，残服从正态分布。 希望对你有帮助，统计人刘得意 问题六：SPSS回归分析结果该怎么解释，越详细越好 50分 首先看 方分析表 对应的sig 是否小于0.05，如果小于0.05，说明整体回归模型显著，再看下面的回归系数表，如果这里的sig大于0.05，就说明回归模型不显著，下面的就不用再看了。 其次，在回归模型显著的基础上，看调整的R方，是模型拟合度的好坏，越接近1，说明拟合效果越好。这个在一般做论文中，不需要管它的高低，因为论文重在研究方法和思路的严谨性，导师不会追究你的结果是对是错，你的数据本身就不一定有质量，所以无所谓，不必在意。 第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值，如果sig小于0.05，说明该自变量对因变量有显著预测作用，反之没有作用。 问题七：excel回归结果的每个值 都是什么含义，都是怎么来的？ B列是计算出的系数，是根据你的众多数据算出来的，咱们可以拿一行数据来演示。 设你的结果页为Sheet2，数据源页叫Sheet1。根据你选的Y区域是D8：D15，X区域是H8：I15。咱们拿第8行写公式： 第8行：Sheet1!D8 ≈ Sheet2!B18 Sheet1!H8 + Sheet2!B19 Sheet1!I8 +Sheet2!B17 带入数：7293177839≈509740.1704120.1318482+695744.254830.27345376-82256847.64 第9行：Sheet1!D9 ≈ Sheet2!B18 Sheet1!H9 + Sheet2!B19 Sheet1!I9 +Sheet2!B17 第10行：Sheet1!D10≈ Sheet2!B18 Sheet1!H10 + Sheet2!B19 Sheet1!I10 +Sheet2!B17 ...根据你的所有数据源，推出了 Sheet2!B17=-82256847.64、 Sheet2!B18=509740.1704、 Sheet2!B19=695744.2548 三个系数。 (注意公式里的字母I 和 数字1的区别) y是x的函数就是说当x变化时，y以一定的规律对应变化。 f(x+1)仅仅表示自变量由x变换为x+1（x+1是个整体），法则是f，这里是抽象的，举个例子：f(x)=2x+1，法则f就是该因变量是自变量的两倍再加一。 在一个变化过程中，设有两个变量x、y，如果对于任意一个x都有确定的一个y和它对应，那么就称x是自变量，y是x的函数。x的取值范围叫做这个函数的定义域，相应y的取值范围叫做函数的值域。 把一个函数的自变量x与对应的因变量y的值分别作为点的横坐标和纵坐标，在直角坐标系内描出它的对应点，所有这些点组成的图形叫做该函数的图象。 这种表示函数关系的方法叫做图象法。这种方法的优点是通过函数图象可以直观、形象地把函数关系表示出来；缺点是从图象观察得到的数量关系是近似的。 考试结束前 全国2013年10月高等教育自学考试 计量经济学试题 课程代码：00142 请考生按规定用笔将所有试题的涂、写在答题纸上。 注意事项： 1．答题前，考生务必将自己的考试课程名称、姓名、准考证号用黑色字迹的签字笔或钢笔填写在答题纸规定的位置上。 一、单项选择题(本大题共20小题，每小题1分，共20分) 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其选出并将“答题 纸”的相应代码涂黑。错涂、多涂或未涂均无分。 1．下列说法中正确的是 A．经济计量学就是数理经济学 B．经济计量学是经济学、数理统计学和经济学合流而构成的一门交叉学科 C．经济计量学是数理经济学和经济学合流而构成的一门交叉学科 D．经济计量学是经济学、统计学和数学合流而构成的一门交叉学科 2．经济计量学模型的被解释变量一定是 A．内生变量B.虚拟变量 C．控制变量D.外生变量 3．在一元回归模型分析中，被解释变量Y和解释变量X的说确的是 A．Y为非随机变量，X为随机变量 B．Y为随机变量，X为非随机变量 C．X、Y均为随机变量 D．X、YC．序列相关D.设定误均为非随机变量 4．在含常数项的线性回归模型中，有3个解释变量， 的无偏估计量 为 A． B. C． D. A．在所有线性无偏估计量中方 B．在所有线性无偏估计量中变异系数最小 C．在所有线性无偏估计量中方最小 D．在所有线性无偏估计量中变异系数 6．在线性回归模型 中， 表示 A． ，u保持不变条件下， 每变化一单位时Y的均值的变化 B．任意情况下， 每变化一单位时Y的均值的变化 C．u保持不变条件下， 每变化一单位时Y的均值的变化 D. 保持不变条件下， 每变化一单位时Y的均值的变化 7．在回归模型 中，解释变量之间高度相关，则参数估计量的方会 A．为零B.变小 C．不确定D.变大 8．在对数线性模型 中， 度量了 A．Y变动一个单位时，X变动的数量B.X变动一个单位时，Y变动的数量 C．X变动1％时，Y变动的百分比D.Y变动1％时，X变动的百分比 9．在多元线性回归模型 中，对回归系数 (j=2，3，4)进行显著性检验时，t统计量为 A． B. C． D. 10．残回归检验法可用于检验 A．异方性B.多重共线性 11．若回归模型中的随机误项存在异方性，则估计模型参数应采用 A．普通最小二乘法B.加权最小二乘法 C．广义分法D.工具变量法 12．若回归模型中的随机误项存在一阶自回归形式的序列相关，且自相关系数为1。 则估计模型参数应采用 A．普通最小二乘法B.加权最小二乘法 C．一阶分法D.工具变量法 13．在分布滞后模型 中，短期影响乘数是指 C． D. 14．对有限分布滞后模型 进行多项式变换时，多项式的阶数m与滞后长度k的关系是 C．m＞kD.不确定 15．对于无限分布滞后模型，库伊克(Koyck)提出的定是 A．参数符号不同但按几何数列衰减B.参数符号不同但按几何数列递增 C．参数符号相同且按几何数列衰减D.参数符号相同且按几何数列递增 A．m－1B.m C．m+lD.m+2 17．设截距和斜率同时变动模型为 下面哪种情况成立，该模型为截距变动模型? A． ≠0， ≠0B. ≠0， =0 C． =0， =0D. =0， ≠0 18．简化式模型中的简化式参数表示 A．内生解释变量对被解释变量的总影响 B．内生解释变量对被解释变量的直接影响 C．前定变量对被解释变量的直接影响 D．前定变量对被解释变量的总影响 19．下列宏观经济计量模型中投资函数所在方程的类型为 (定义方程) (消费函数) (投资函数) A．技术方程B.行为方程 C．恒等式D.制度方程 20．在联立方程模型中，下列关于工具变量的表述，错误的是 A．工具变量必须与将要替代的内生解释变量高度相关 B.工具变量必须是模型中的前定变量，与结构方程中的随机误项不相关 C．若引入多个工具变量，即使工具变量之间存在多重共线性，也不影响估计结果 D.工具变量与所要估计的结构方程中的前定变量之间的相关性必须很弱，以避免多重共线性 二、多项选择题(本大题共5小题，每小题2分，共10分) 在每小题列出的五个备选项中至少有两个是符合题目要求的，请将其选出并将“答题纸”的相应代码涂黑。错涂、多涂、少涂或未涂均无分。 21．对经济计量模型验证的准则有 A．经济理论准则B.最小二乘准则 C．统计准则D.数学准则 E．经济计量准则 A． 的期望值E( )B. 的估计值 C．随机误项的方 D. 的总变异 E． 的总变异 23．自相关情况下将导致 A．参数估计量不再是最小方线性无偏估计量 B.均方MSE可能低估误项的方 C．常用的F检验和t检验失效 D.参数估计量是无偏的 E．参数置信区间利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误 24．产生滞后的原因包括 A．心理因素B.技术因素 C．制度因素D.模型设计原因 E．估计参数原因 25．在截距变动模型 中模型系数 A． 是基础类型截距项B. 是基础类型截距项 C． 是公共截距系数D. 为公共截距项 E． 是别截距系数 非选择题部分 注意事项： 用黑色字迹的签字笔或钢笔将写在答题纸上，不能答在试题卷上。 三、名词解释题(本大题共5小题，每小题3分，共15分) 26．内生变量 28．有限分布滞后模型 29．虚拟变量 30．结构式模型 四、简答题(本大题共5小题，每小题5分，共25分) 31．简述经济计量模型的用途。 32．试述最小二乘估计原理。 33．举例说明异方的概念。 34．对分布滞后模型进行参数估计时存在什么困难? 35．举例说明截距斜率同时变动模型的应用。 五、简单应用题(本大题共2小题，每小题8分，共16分) 36．以19~2010年某地区进口总额Y(亿元)为被解释变量，以地区生产总值X (亿元)为解释变量进行回归，得到回归结果如下： =-261.09+0.245 Se=(26.2) ( ) t=( ) (16.616) =0.939 n=20 要求：(1)将括号内缺失的数据补充完整； (2)如何解释系数0.245和系数-261.09? 37．设有n种商品，其中某种商品的需求函数为： 式中， 是该商品的需求量；Y是居民收入; 是该商品的价格； ，…， 是其它商品的价格；P是n种商品的平均价格。 试分析： (1)该模型最有可能违背了经典线性回归模型的哪一个设?为什么? (2)能否得到 ， ，…, 以及 各自的最小二乘估计? 六、综合应用题(本大题共1小题，14分) 38．在研究生产函数时，我们得到如下两样结果 模型I Ln =-5.04+0.887LnK+0.893LnL =0.878 n=21 模型II Ln =-8.57+0.272t+0.460LnK+1.285LnL =0.889 n=21 其中 =产量，K=资本，L=劳动时数，t=时间，n=样本容量 请回答以下问题 ①如何检验模型I中所有系数的统计显著性? ②如何检验模型II中所有系数的统计显著性? ③若t和LnK之间相关系数为0.97，你将从中得出什么结论? ④模型I的规模报酬为多少? (注： =0.05， =2.101， =2.110) 一般是指多元回归中将年度 变量 和行业变量加入回归。 多元回归分析的X变量一般分为两种：解释变量和 控制变量 ，解释变量往往是论文中作者希望关注的变量，而控制变量则是也可以影响Y变量、X变量，但是并不是作者需要研究的变量，但是为了研究的严谨必须也考虑。 打个比方，设我的Y变量是看“工资”，我的研究希望探究“性别变量”怎样影响“工资”，可是这里就有两个问题：，工资是随着时间变化的，过去的工资因为经济发展比较低而现在的工资高，男女加入工作的比例也是随着时间变化的，现在女性工作的更多；第二，工资是根据行业不同的，而男女的行业分布也往往不同。因此，如果不控制“年份”和“行业”两个变量，许多 结论 就无从下。例如我不控制行业和年份，得出了“工资女性较低，女性被”的结论，有人可能就会反驳——女性在的行业往往是注重安稳而工资较低的，女性偏好安稳，因此并不是工资上有女性，而是行业不同而已。所以为了真的发现女性是否被，我就需要控制行业。比如看教师行业男性女性工资是否有统计距？金融业？…… 那么怎么控制行业呢？如果只有一个行业还好，可是行业很多，我们一个一个更改数据库 做单 变量回归是很没的，这时我们就用到了多元回归的一个特性，每一个系数的含义是说：“控制其他加入多元回归的解释变量不变，这个解释变量变动1单位，则Y变动系数个单位”，因此我们就直接将行业变量（对行业变量的处理往往是考虑N个行业就加入N个不同变量，它们都是0、1的 虚拟变量 ，0是指在这个行业里，1是指不在）和年份变量（直接16．如果一个回归模型不包含截距项，对一个具有m个特征的质的因素需要引入的虚拟变量个数为加入时间变量）加入多元回归就可以得出“控制行业和年份”下的性别对工资的 影响系数 了。这样，我再分析出来就不会受到质疑。 统计软件 都可以，包括SPSS， 在写 公式 的时候按照我上述的方法在回归中添加入这些变量就可以了。 在经典模型中，被解释变量是随机变量，解释变量是非随机的，两者之间是线性关系， y=a+Number of obs是观测值的数目N，这里意味着有17567个观测值bx+u，其中干扰项设定为正态分布，被解释变量与随机干扰项是线性关系， 利用正态分布的线性变换也是正态分布可以得出，被解释变量也是正态变量， y~N(,a+bx,σΛ2)，得到了其方为σΛ2 因为是线性回归，比如对于两个变量的，x，y，设了用解释变量x的方程式表示y， 扩展资料X是自变量,Y是因变量. 在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的2013年10月计量经济学自考试题已公布如下，请各位考生及时查看如下：模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。 不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布。 一般是指多元回归中将年度变量和行业变量加入回A．m＜kB.m＝k归。 多元回归分析的X变量一般分为两种：解释变量和控制变量，解释变量往往是论文中作者希望关注的变量，而控制变量则是也可以影响Y变量、X变量，但是并不是作者需要研究的变量，但是为了研究的严谨必须也考虑。 打个比方，设我的Y变量是看“工资”，我的研究希望探究“性别变量”怎样影响“工资”，可是这里就有两个问题：，工资是随着时间变化的，过去的工资因为经济发展比较低而现在的工资高，男女加入工作的比例也是随着时间变化的，现在女性工作的更多；第二，工资是根据行业不同的，而男女的行业分布也往往不同。因此，如果不控制“年份”和“行业”两个变量，许多结论就无从下。例如我不控制行业和年份，得出了“工资女性较低，女性被”的结论，有人可能就会反驳——女性在的行业往往是注重安稳而工资较低的，女性偏好安稳，因此并不是工资上有女性，而是行业不同而已。所以为了真的发现女性是否被，我就需要控制行业。比如看教师行业男性女性工资是否有统计距？金融业？…… 那么怎么控制行业呢？如果只有一个行业还好，可是行业很多，我们一个一个更改数据库做单变量回归是很没的，这时我们就用到了多元回归的一个特性，每一个系数的含义是说：“控制其他加入多元回归的解释变量不变，这个解释变量变动1单位，则Y变动系数个单位”，因此我们就直接将行业变量（对行业变量的处理往往是考虑N个行业就加入N个不同变量，它们都是0、1的虚拟变量，0是指在这个行业里，1是指不在）和年份变量（直接加入时间变量）加入多元回归就可以得出“控制行业和年份”下的性别对工资的影响系数了。这样，我再分析出来就不会受到质疑。 实现这种回归，大部分统计软件都可以，包括SPSS，在写公式的时候按照我上述的方法在回归中添加入这些变量就可以了。
解释变量是x还是y_计量经济学解释变量是x还是yspss中的多元logistic回归中的协变量是什么意思
线性回归的基本设
F值是方检验量，是整个模型的整体检验，看你拟合的方程有没有意义什么是回归分析和相关分析？
27．非随机方程回归分析表怎么看?
y是函数还是变量？
回归分析和相关分析所分析的两个变量不一定是随机变量。相关分析，是研究现两个随机变量之间是否存在某种依存关系，最典型的一种如求相关系数；回归分析，是研究一个随机变量Y对另一个（或一组）随机变量X的函数依赖关系。2013年10月自考试题：计量经济学
3、随机误项彼此不相关；回归模型中，“控制年度和行业”是什么意思
左上列：回归分析中被解释变量Y的方为什么是σΛ2，求证明。
总变(总离平方和):在回归模型中，被解释变量的观测值与其均值的离平方和。因变量y的总变反映的是各观察值与其平均数离的平方和；线性回归分析中，解释变量为什么解释为非随机变量（确定性变量）
回归模型中，“控制年度和行业”是什么意思
实现这种回归，大部分
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