多元回归分析估计.pptx

多元回归分析估计
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第3章 多元回归分析：估计
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使用多元回归模型的动因
实际研究中更多时候对因变量有影响的自变量个数将不只一个，需要进行多元回归
例1:
在对小时工资的研究中，除了教育水平之外，工作经历也是一个显著的影响因素，因此需要增加自变量个数，建立多元回归模型。
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1. 为获得其它因素不变的效应，控制更多的因素
在实证工作中使用简单回归模型,首要的困难在于：要得到在其它因素不变的情况下， x1对y的影响(ceteris paribus effect)，非常困难。
在简单线性回归中，是否能够获得在其它条件不变情况下，x1对y的影响，完全取决于零值条件期望假设是否符合现实。
如果影响y的其它因素，与x1不相关，则改变x1，可以确保u(均值)不变，从而识别出在其它条件不变情况下x对y的影响。
不幸的是，影响y的其它因素(包含在u中)，往往与x1相关：改变x1，u(均值)也往往发生变化，从而使得仅仅利用简单回归模型，无法识别出在其它条件不变情况下x1对y的影响。
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1. 控制更多的因素
一个策略就是，将与x1相关的其他因素从误差项u中取出来，放在方程里，作为新的解释变量，这就构成多元回归模型。
多元回归分析可以明确地控制许多其它同时影响因变量的因素，而不是放在不可观测的误差项中，故多元回归分析更适合于其它条件不变情况下（ceteris paribus）的特定因素x对y的影响。
多元回归模型能容许很多解释变量，而这些变量可以是相关的。
在使用非实验数据时，多元回归模型对推断y与解释变量x间的因果关系很重要。
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2. 更好地预测
一个变量y的变化，不仅与一种因素有关，可能决定于许多因素。
预测一个变量的变化，往往需要尽可能多地知道影响该变量变化的因素。
简单回归模型，只包含一个解释变量，有时只能解释y的变动的很小部分。(如，拟合优度很低)
多元回归模型由于可以控制更多地揭示变量，因此，可以解释更多的因变量变动。
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3. 表达更多的函数关系
多元回归模型，可以包含多个解释变量，因此，可以利用变量的函数变换，在模型中表达多种函数关系。
因此，多元线性回归模型，是实证分析中应用最广泛的分析工具。
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多元线性回归模型的一般形式
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多元回归的术语
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普通最小二乘法的操作和解释
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