多元回归分析进一步问题

多元回归分析进一步问题1第1页，共52页，2023年，2月20日，星期四MultipleRegressionAnalysis

多元回归分析

y=b0+b1x1+b2x2+...bkxk+u4.FurtherIssues进一步的问题2第2页，共52页，2023年，2月20日，星期四ChapterOutline本章大纲EffectsofDataScalingonOLSStatistics数据的测度单位换算对OLS统计量的影响MoreonFunctionalForm对函数形式的进一步讨论MoreonGoodness-of-FitandSelectionofRegressors拟合优度和回归元选择的进一步探讨PredictionandResidualAnalysis预测和残差分析3第3页，共52页，2023年，2月20日，星期四LectureNotes课堂笔记EffectsofRedefiningvariables重新定义变量的影响Estimatedcoefficients估计系数RsquaredR平方tstatisticst统计量Functionalform函数形式 Logarithmicform对数函数形式ModelswithQuadratics含二次式的模型Modelswithinteractionterms含交叉项的模型4第4页，共52页，2023年，2月20日，星期四RedefiningVariables

重新定义变量Whywouldwewanttodoso?为什么我们想这样做？Often,datascalingisusedtoreducethenumberofzerosafteradecimalpointinanestimatedcoefficient,sothattheresultsappearprettier.数据测度单位变换经常被用于减少被估参数小数点后的零的个数，这样结果更好看一些。Sincethisismainlyanactionofdecoration,weexpectnothingessentialshouldchange.既然这样做主要为了好看，我们希望本质的东西不改变。5第5页，共52页，2023年，2月20日，星期四RedefiningVariables:Anexample

重新定义变量：一个例子Consideramodelrelatinginfantbirthweighttocigarettesmokingandfamilyincome:以下模型反映了婴儿出生体重与孕妇吸烟量和家庭收入之间的关系：(1)Considerthefollowingrescaling:考虑如下单位变换：(2)Birthweightischangedfromouncestopounds出生体重单位由盎司变为磅(3)Numberofcigarettesischangedtopacksofcigrattes香烟的支数变为包数Theestimationresultsispresentedinthefollowingtable.估计结果列于下表

6第6页，共52页，2023年，2月20日，星期四Table6.1Y(column)(1)bwght(2)bwghtlbs(3)bwghtX(rows)Cigs-0.4634(0.0916)-0.0289(0.0057)--Packs-----9.268(1.832)Faminc0.0927(0.0292)0.0058(0.0018)0.0927(0.0292)Intercept116.794(1.049)7.3109(0.0656)116.974(1.049)Observations138813881388R-squared0.02980.02980.0298SSR557,485.512177.5778557.485.51SER20.0631.253920.0637第7页，共52页，2023年，2月20日，星期四Impactofchangingthescaleofthedependentvariable

改变被解释变量测度单位的影响Since1lbs=16oz,thedependentvariableistransformedbydividing16.因为1磅＝16盎司，被解释变量被除以16。Wecomparecolumns(1)and(2).比较第1列与第2列。Theestimatedcoefficientsin(1)/16=thosein(2).(1)中被估参数/16＝(2)中被估参数Thestandarderrorsofestimatedcoefficientsin(1)/16=thosein(2)(1)中被估参数的标准差/16＝(2)中被估参数的标准差8第8页，共52页，2023年，2月20日，星期四Impactofchangingthescaleofthedependentvariable

改变被解释变量测度单位的影响Thetstatisticsin(1)and(2)areidentical.(1)和(2)中t统计量相同TheRsquaredareidentical.R平方相同SSRin(1)/(16*16)=SSRin(2)(1)中SSR/（16*16）＝(2)中SSRSER(standarderror)in(1)/16=SERin(2)(1)中SER(标准差)/16＝(2)中SER9第9页，共52页，2023年，2月20日，星期四Impactofchangingthescaleoftheindependentvariable

改变解释变量测度单位的影响Nownumberofcigarettesischangedtopacksofcigarettes.现在香烟数量单位变为包。Nowcomparecolumns(1)and(3).现在比较第(1)列和第(3)列。Coefficientsestimatesandstandarderrorsonfamincandinterceptarethesame.变量faminc系数和截距项的估计值和其标准差分析同上。Coefficientsestimatesandstandarderrorsonpacksare20timeslarger.packs的系数估计值和标准差变为20倍。10第10页，共52页，2023年，2月20日，星期四Impactofchangingthescaleoftheindependentvariable

改变解释变量测度单位的影响Thetstatisticsareidentical.t统计量相同TheRsquaredareidentical.R平方相同TheSSRareidentical.SSR相同TheSERareidentical.SER相同11第11页，共52页，2023年，2月20日，星期四RedefiningVariables

重新定义变量

Changingthescaleoftheyvariablewillleadtoacorrespondingchangeinthescaleofthecoefficientsandstandarderrors,sonochangeinthesignificanceorinterpretation改变变量y的测度单位会导致系数和标准差相应的改变，所以解释变量系数显著性和对其解释没有改变。Changingthescaleofonexvariablewillleadtoachangeinthescaleofthatcoefficientandstandarderror,sonochangeinthesignificanceorinterpretationonthisvariableandothervariables.改变一个变量x的测度单位会导致该变量系数和标准差的相应改变，所以所有解释变量显著性和对其解释没有改变。12第12页，共52页，2023年，2月20日，星期四RedefiningVariables

重新定义变量Ifthedependentvariableappearsinlogarithmform,changingtheunitofmeasurementofthedependentvariabledoesnotaffectanyoftheslopecoefficient.如果被解释变量以对数形式出现，改变被解释变量度量单位对任何斜率系数没有影响。Thisfollowsfromlog(cy)=log(c)+log(y),rescalingywillresultinchangestotheinterceptbutnottheslopecoefficients.来自log(cy)=log(c)+log(y)，改变y测度单位将改变截距，不改变斜率系数。13第13页，共52页，2023年，2月20日，星期四BetaCoefficientsBeta系数Considerasampleregressionfunctionofthefollowingform:考虑如下形式的样本回归方程：

ŷ=200+20,000x1

+0.2x2Canwesaythatx1

isthemostimportantvariable?我们能说x1是最重要的变量吗？Nowlookattheunitsofeachvariable:现在，查看以下各个变量的单位：yindollarsy单位：美元x1incentsx1单位：美分x2inthousandsx2单位：千美元14第14页，共52页，2023年，2月20日，星期四BetaCoefficientsBeta系数Whatproblemdoestheaboveexamplereveal?上例揭示了什么问题？Themagnitudeoftheestimatedcoefficientsarenotcomparable.被估计系数的大小是不可比较的。Arelatedproblemiswhenthemagnitudesofvariablesdiffertoomuch,theround-offerrorcanbeseriousinregressioncalculations.一个相关的问题是，当变量大小差别过大时，在回归中因运算近似而导致的误差会比较大。15第15页，共52页，2023年，2月20日，星期四BetaCoefficientsBeta系数

Occasionallyyou’llseereferencetoa“standardizedcoefficient”or“betacoefficient”whichhasaspecificmeaning有时，我们会看见“标准化系数”或“Beta系数”，这些名称有着特殊的意义Ideaistoreplaceyandeachxvariablewithastandardizedversion–i.e.subtractmeananddividebystandarddeviation使用Beta系数是因为有时我们把y和各个x替换为标准化版本——也就是，减去均值后除以标准离差。Coefficientreflectsstandarddeviationofyforaonestandarddeviationchangeinx

系数反映对于一单位x的标准离差的y的标准离差。16第16页，共52页，2023年，2月20日，星期四BetaCoefficientsBeta系数17第17页，共52页，2023年，2月20日，星期四BetaCoefficientsBeta系数18第18页，共52页，2023年，2月20日，星期四FunctionalForm函数形式

OLScanbeusedforrelationshipsthatarenotstrictlylinearinxandybyusingnonlinearfunctionsofxandy

–willstillbelinearintheparametersOLS也可以用在x和y不是严格线性的情况，通过使用非线性方程，使得关于参数仍为线性。Cantakethenaturallogofx,yorboth可以取x，y（一个或全部）的自然对数Canusequadraticformsofx可以用x的平方形式Canuseinteractionsofxvariables可以用x的交叉项19第19页，共52页，2023年，2月20日，星期四InterpretationofLogModels

对数模型的解释

Ifthemodelisln(y)=b0+b1ln(x)+u如果模型是ln(y)=b0+b1ln(x)+u

b1istheelasticityofywithrespecttoxb1是y对于x的弹性Ifthemodelisln(y)=b0+b1x+u如果模型是ln(y)=b0+b1x+u

b1isapproximatelythepercentagechangeinygivena1unitchangeinx,oftencalledsemi-elasticity.b1近似是，给定一单位x的改变，y的百分比变化，常被称为半弹性。20第20页，共52页，2023年，2月20日，星期四Whyuselogmodels?

为什么使用对数模型？

TheslopecoefficientsonLoggedvariablesareinvarianttothescaleofthevariables.取对数后变量的斜率系数，不随变量测度单位改变。Theygiveadirectestimateofelasticityifbothregressorandregressandhavetakenlogs.如果回归元和回归子都取对数形式，斜率系数给出对弹性的一个直接估计。Formodelswithy>0,theconditionaldistributionisoftenheteroskedasticorskewed,whileln(y)ismuchlessso对于y>0的模型，条件分布经常偏斜或存在异方差，而ln(y)就小多了，所以Thedistributionofln(y)ismorenarrow,limitingtheeffectofoutliersln(y)的分布窄多了，限制了异常（或极端）观测值(outliers)的影响。21第21页，共52页，2023年，2月20日，星期四SomeRulesofThumb

一些经验法则

Whattypesofvariablesareoftenusedinlogform?什么类型的变量经常用对数形式？Dollaramountsthatmustbepositive,wages,salaries,firmsales,andfirmmarketvalue.肯定为正的钱数：工资，薪水，企业销售额和企业市值。Verylargevariables,suchaspopulation,totalnumberofemployees,schoolenrollment,etc.非常大的变量：如人口，雇员总数和学校注册人数等。22第22页，共52页，2023年，2月20日，星期四SomeRulesofThumb

一些经验法则Whattypesofvariablesareoftenusedinlevelform?什么类型的变量经常用水平值形式？Variablesmeasuredinyears,e.g.,education,experience,tenure,age用年测量的变量：如教育年限，工作经历，任期年限和年龄Variables,thatcanappeareitherinlogorinlevel:可以以水平值或对数形式出现的变量：Variablesthatareaproportionorpercent:unemployrate,theparticipationrateinapension,etc.比例或百分比变量：失业率，养老保险金参与率等。23第23页，共52页，2023年，2月20日，星期四LimitationsofLogs

对数形式的限制Itcannotbeusedifavariabletakesonzeroofnegativevalues.一个变量取零或负值，则不能使用对数。Incaseswhenyisnonnegativebutcantake0,log(1+y)issometimesused.如果y非负但可以取零，则有时使用log(1+y)。Usinglog(1+y)andtheninterpretingtheestimatesasiftheestimateswerelog(y)isacceptablewhenthedataonyarenotdominatedbyzeros.当数据并非多数为零时，使用log(1+y)估计，并且假定变量为log(y)，解释所得的估计值，是可以接受的。24第24页，共52页，2023年，2月20日，星期四CautionsinusingLogs

慎重使用对数形式Noticethatwhenyisinlogform,itismoredifficulttopredicttheoriginalvariables,sincetheoriginalmodelallowustopredictlog(y)insteadofy.注意到，当y取对数形式时，更难以预测原变量的值，因为原模型允许我们预测log(y)而不是y。25第25页，共52页，2023年，2月20日，星期四CautionsinusingLogs

慎重使用对数形式26第26页，共52页，2023年，2月20日，星期四QuadraticModels

含二次式的模型

Foramodeloftheformy=b0+b1x+b2x2+uwecan’tinterpretb1aloneasmeasuringthechangeinywithrespecttox,weneedtotakeintoaccountb2aswell,since对于形式为y=b0+b1x+b2x2+u的模型，我们不能单独将b1解释为关于x，y变化的度量，我们需要将b2也考虑进来，因为27第27页，共52页，2023年，2月20日，星期四QuadraticModels

含二次式的模型Ifoneisinterestedincalculatingthepredictedchangesinygivenastartingvalueofxandachangeinx,onecandirectlyuse(1).如果感兴趣的是，给定x的初始值和变动，预测y的变化，那么可以直接使用（1）。Ingeneral,wemayusetheaveragevalueofx,orthemedian,orthelowerandupperquantilestopredicty,dependingonthequestionofourinterest.一般来说，我们可以使用x的平均值，中值，或上下四分位数来预测y，取决于我们感兴趣的问题。28第28页，共52页，2023年，2月20日，星期四QuadraticModels

含二次式的模型29第29页，共52页，2023年，2月20日，星期四QuadraticModels

含二次式的模型30第30页，共52页，2023年，2月20日，星期四3.737.3724.4experwage31第31页，共52页，2023年，2月20日，星期四MoreonQuadraticModels

对含二次式模型的进一步讨论

Supposethatthecoefficientonxispositiveandthecoefficientonx2isnegative假如x的系数为正，x2的系数为负。Thenyisincreasinginxatfirst,butwilleventuallyturnaroundandbedecreasinginx那么，y首先随x上升而上升，但最终转向随x上升而下降。32第32页，共52页，2023年，2月20日，星期四MoreonQuadraticModels

对含二次式模型的进一步讨论

Supposethatthecoefficientonxisnegativeandthecoefficientonx2ispositive假如x的系数为负，x2的系数为正。Thenyisdecreasinginxatfirst,butwilleventuallyturnaroundandbeincreasinginx那么，y首先随x上升而下降，但最终转向随x上升而上升。33第33页，共52页，2023年，2月20日，星期四InteractionTerms

交叉项

Foramodeloftheformy=b0+b1x1+b2x2+b3x1x2+uwecan’tinterpretb1aloneasmeasuringthechangeinywithrespecttox1,weneedtotakeintoaccountb3aswell,since对于形式为y=b0+b1x1+b2x2+b3x1x2+u的模型，我们不能单独将b1解释为关于x1，y变化的度量，我们需要将b3也考虑进来，因为34第34页，共52页，2023年，2月20日，星期四InteractionTerms

交叉项35第35页，共52页，2023年，2月20日，星期四InteractionTerms

交叉项Example6.3,page195.mple6.3,page195.36第36页，共52页，2023年，2月20日，星期四MoreonGoodness-of-FitandSelectionofRegressors

拟合优度和解释变量选择的进一步探讨AdjustedR-Squared37第37页，共52页，2023年，2月20日，星期四MoreonGoodness-of-FitandSelectionofRegressors

拟合优度和解释变量选择的进一步探讨WedefinethepopulationR-squaredistheproportionofthevariationinyinthepopulationexplainedbytheindependentvariables,as我们定义总体R2为：y的变异在总体中能被解释变量解释的比例，为TheadjustedR-squareisstillnotanunbiasedestimatorofthepopulationR-squared,becausetheratiooftwounbiasedestimatorsisnotanunbiasedestimator.调整过的R2仍不是总体R2的一个无偏估计量，因为两个无偏估计量的比例不是一个无偏估计量。38第38页，共52页，2023年，2月20日，星期四MoreonGoodness-of-FitandSelectionofRegressors

拟合优度和解释变量选择的进一步探讨Theprimaryattractivenessofisthatisimposesapenaltyforaddingmoreindependentvariablestoamodel.调整过的R2最根本的吸引力，在于它对向模型增加自变量的惩罚。Ifweaddanewindependentvariabletoaregressionequation,increasesifandonlyifthetstatisticonthenewvariableisgreaterthanoneinabsolutevalue.如果我们向回归模型加入一个新的解释变量，当且仅当新变量的t统计量的绝对值大于1时，调整过的R2增加。39第39页，共52页，2023年，2月20日，星期四UsingAdjustedR-SqraredtoChooseBetweenNonnestedModels

利用调整的R2在两个非嵌套模型中进行选择Twomodelsarenonnestedifneithermodelisaspecialcaseoftheother.如果两个模型中任何一个都不是另一个的特例，则两个模型是非嵌套的。TheFstatisticsonlyallowustotestnestedmodels,sincetherestrictedmodelisaspecialcaseoftheunrestrictedmodel.F统计量只允许我们检验嵌套的模型，因为有限制的模型是无限制模型的特例。Weneedsomeguidanceinchoosingamongnonnestedmodels.我们需要一些在无嵌套模型间进行选择的指导。40第40页，共52页，2023年，2月20日，星期四UsingAdjustedR-SquaredtoChooseBetweenNonnestedModels

利用调整的R2在两个非嵌套模型中进行选择

Comparingtochooseamongdifferentnonnestedsetsofindependentvariablescanbevaluablewhenthesevariablesrepresentdifferentfunctionalform. 当变量有不同函数形式时，通过比较调整过的R2，在不同的解释变量的非嵌套组合中进行选择，是颇有价值的。Forexample,onemodelisy=b0+b1x1+b2log(x2)buttheotherisy=b0+b1x1+b2x2+b3x22.IftheAdjustedR-Squaredis0.3butitis0.6fromthesecondone,wetendtochoosethesecondmodel.例如，一个模型是y=b0+b1x1+b2log(x2)， 另一个是y=b0+b1x1+b2x2+b3x22。 如果第一个模型调整过的R平方为0.3，而第二个为0.6，我们倾向于选择第二个模型41第41页，共52页，2023年，2月20日，星期四UsingAdjustedR-SquaredtoChooseBetweenNonnestedModels

利用调整的R2在两个非嵌套模型中进行选择TheLimitationofAdjustedR-squared:wecannotuseittochoosebetweendifferentfunctionalformsforthedependentvariable.调整过的R2的限制：我们不能利用它在关于因变量函数形式不同的模型间进行选择42第42页，共52页，2023年，2月20日，星期四PredictionAnalysis:theestimator

预测分析：估计量43第43页，共52页，2023年，2月20日，星期四PredictionAnalysis:thestandarde