解释回归系数的经济含义
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发布时间：2024-07-02 15:52
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时间：2024-08-22 02:15
直线回归方程：当两个变量x与y之间达到显著地线性相关关系时,应用最小二乘法原理确定一条最优直线的直线方程y=a+bx,这条回归直线与个相关点的距离比任何其他直线与相关点的距离都小,是最佳的理想直线。
回归截距a：表示直线在y轴上的截距,代表直线的起点。
回归系数b：表示直线的斜率,他的实际意义是说明x每变化一个单位时,影响y平均变动的数量。 即x每增加1单位,y变化b个单位。
问题二：统计学中回归系数的意义
回归系数反映了自变量与因变量的关联程度，标准化的回归系数等价于相关系数。而相关系数则是用自变量预测因变量的回归系数与用因变量预测自变量的回归系数的几何平均值。
简单点理解的话是可以看做自变量和因变量的一种相关关系。
问题三：方程中回归系数具有什么经济意义
你要明白回归方程的含义 它是指的一种相关关系 就是一种趋势 那么它是人为算出来的 和实际不是一模一样的 它只是一种贴合实际趋势的数学表达式 就是说它是一个预测趋势的数学式子，不一定就是实际数 它就强调一个平均 例如工人工资（元）依劳动生产率（千元）变化的回归方程为：y=50x+80，这里的50表示每提高一千元，y就调高50 这里的b反应的是某种趋势，我们在数学上称为线性关系，也就产生了线性方程。它可以代表实际核戚生活中各种关系，例如单价与销售额 成本与利润等
问题四：回归系数的经济意义
自变量每增加一个单位，因变量增加的平均值。
问题五：excel回归分析中的指标代表什么意义
统计学中的回归预测分析具有普遍的实用意义，但变量之间关系分析及计算繁杂，而借助Excel可方便高效地研究其数量变动关系，完成其繁杂的计算分析过程。
根据回归预测中的实例，借助Excel进行相关分析，判断出其相关程度，并在此基础上建立回归模型，最后用Excel完成计算分析、统计检验及预测，使回归预测分析的计算过程更简捷，统计预测方法更为实用。
直线回归分析是研究一个应变量与一个自变量间呈直线趋势的数量关系。在实际中，常会遇到一个应变量与多个自变量数量关系的问题。一个应变量与多个自变量间的这种线性数量关系可以用多元线性回归方程来表示。
式中b0相当于直线回归方程中的常数项a，bi（i=1,2,……m）称为偏回归系数，其意义为当其它自变裂氏核量对应变量的线性影响固定时，bi反映了第i个自变量xi对应变量y线性影响的度量。
[例]。财政收入多因素分析
在一定时期内，财政收入规模大小受许多因素的影响，如国民生产总值大小、社会从业人员多少、税收规模大小、税率高低因素等。本例仅取四个变量作为解释变量，分析它们对财政收入的影响程度。
t: 年份，y: 财政收入(亿元)，xl: 税收(亿元)，x2: 国民生产总值 (亿元)，x3: 其他收入(亿元)，x4: 社会从业人数(万人)。
数据来自中国统计出版社出版的《中国统计年鉴》，数据时限为1978-1995年，见下图1所示。按下列步骤使用Excel“回归”分析工具：
1. 输数据: 将数据输入A1:F19单元格。数据为19行6列，分别记每列变量名为t、y、x1、x2、x3、x4
2. 相关分析：
(1)选择Excel“工具”菜单之“数据分析”选项, 在分析工具框中选“相关系数”。相关系数对话框将显示为图2所示，它带输入输出的提示。
1)输入
输入区域：$B$1:$F$19
分组方式：⊙逐列
选择标志位于第一行
2) 输出选项
⊙输出区域: $A$21
(2)单击“确定”，Excel将计算出结果显示在输出区域中。
3. 回归分析:
(1) 选择Excel“工具”菜单之“数据分析”选项, 在分析工具框中“回归”。回归对话框将显示为图4所示，
1) 输入
Y值输入区域：$B$1:$B$19
X值输入区域：$C$1:$F$19
标志
常数为零:只有当用户想强制使回归线通过原点时才选此框
置信度: Excel自动包括了回归系数的95％置信区间。要使用其他置信区间，选择该框并在“置信度”框中输入置信水平
2) 输出选项
⊙ 输出区域: $H$1
3) 残差
残差(R)：选择此框可得到预测值和残差(Resial)，见图7。......>>
